Наука о данных против инженерии данных: разница между наукой о данных и инженерией данных

С тех пор, как данные стали новой валютой 21-го века, профессии, связанные с большими данными и наукой о данных, диверсифицировались и расширились беспрецедентными темпами. Data Engineer и Data Scientist — две наиболее перспективные должности с перспективой карьерного роста.

Хотя роль Data Scientist была провозглашена «самой сексуальной профессией 21 века», Data Engineer не сильно отстает. Фактически, Glassdoor заявляет, что количество вакансий для профиля Data Engineer в пять раз выше, чем для специалистов по данным. Как бы то ни было, и Data Scientist, и Data Engineer являются частью одной и той же команды, которая стремится преобразовать необработанные данные в действенные бизнес-идеи. Если вы хотите пройти профессиональную подготовку по науке о данных, ознакомьтесь с нашими курсами по науке о данных в ведущих университетах.

Сегодняшний пост посвящен яростным дебатам о науке о данных и инженерии данных, как это видно через призму профилей работы Data Engineer и Data Scientist.

Наука о данных против инженерии данных

Наука о данных — это широкая и междисциплинарная область обучения, которая сочетает в себе математику, статистику, информатику, информатику и знания в области бизнеса. Он ориентирован на извлечение значимых закономерностей и идей из больших наборов данных с использованием научных инструментов, методов, процедур и алгоритмов. Основные компоненты науки о данных включают большие данные, машинное обучение и интеллектуальный анализ данных.

Напротив, инженерия данных — это отрасль науки о данных, которая в первую очередь связана с практическим применением сбора и анализа данных. Основное внимание уделяется проектированию и созданию конвейеров данных, которые могут собирать, подготавливать и преобразовывать данные (как структурированные, так и неструктурированные) в пригодные для использования форматы для чтения специалистами по данным.

Инжиниринг данных облегчает разработку стека обработки данных для накопления, хранения, очистки и обработки данных в режиме реального времени или пакетами и подготовки данных для дальнейшего анализа. По сути, инженеры данных создают системы поддержки для специалистов по данным.

Как утверждает Дэвид Бьянко, «инженеры данных — это сантехники, строящие конвейер данных, а специалисты по данным — это художники и рассказчики, придающие смысл статичной сущности».

Data Engineer и Data Scientist: подробное сравнение

Прежде чем мы углубимся в различия между инженерами данных и учеными, мы должны сначала рассмотреть сходство этих двух профилей. Наиболее важным моментом сходства между профилями инженеров данных и специалистов по данным является их образование. Обычно оба специалиста имеют опыт работы в области математики, физики, компьютерных наук, информатики или вычислительной техники.

Эти области обучения широко предпочтительны для профилей работы Data Science. И инженеры данных, и специалисты по данным — опытные программисты, хорошо разбирающиеся в таких языках, как Java, Scala, Python, R, C++, JavaScript, SQL и Julia.

Вот основные различия между инженерами данных и учеными данных:

Профиль работы

Основное различие между инженерами данных и учеными данных заключается в фокусе. В то время как инженеры данных занимаются созданием инфраструктуры и архитектуры для генерации данных, специалисты по данным в основном занимаются продвинутой математикой и статистическим анализом собранных данных.

Как упоминалось ранее, инженеры данных проектируют, создают, тестируют, интегрируют и оптимизируют данные, собранные из нескольких источников. Они используют инструменты и технологии больших данных для создания конвейеров данных со свободным потоком данных, которые упрощают приложения для аналитики сложных данных в режиме реального времени. Инженеры данных также пишут сложные запросы для улучшения доступности данных.

Однако специалисты по данным больше сосредоточены на поиске ответов на важные вопросы бизнеса, такие как оптимизация бизнес-операций, снижение затрат, улучшение качества обслуживания клиентов и т. д. Используя формат данных, предлагаемый инженерами данных, специалисты по данным задают соответствующие вопросы, находят скрытые закономерности, выдвигают гипотезы, а затем сделать соответствующие выводы.

Навыки и умения

Набор навыков Data Engineers и Data Scientist сильно различается. Кроме того, уровень их навыков разный. Например, аналитические навыки Data Scientist будут намного более глубокими, чем аналитические знания Data Engineer.

Навыки Data Engineer:

• Программирование
• Распределенные системы
• Архитектура системы
• Проектирование и настройка базы данных
• Интерфейс и конфигурация датчика

Источник

Навыки специалистов по данным:

• Программирование
• Облачные вычисления
• Обработка данных
• Управление базой данных
• Визуализация данных
• Вероятность и статистика
• Многомерное исчисление и линейная алгебра
• Машинное обучение и глубокое обучение

Источник

Инструменты

Инженеры данных работают с передовыми языками программирования, такими как Python, Java, Scala и т. д., распределенными системами, инструментами конвейеров данных (IBM InfoSphere DataStage, Talend, Pentaho, Apache Kafka и т. д.) и средами больших данных, такими как Hive, Hadoop, Spark, и т.п.

Хотя специалисты по данным также используют Python и Java, они используют расширенную аналитику и инструменты бизнес-аналитики, такие как Tableau Public, Rapidminer, KNIME, QlikView и Splunk. Помимо этих инструментов, специалисты по обработке данных в значительной степени полагаются на библиотеки машинного обучения, такие как TensorFlow, Theano, PyTorch, Apache Spark, DLib, Caffe и Keras, и это лишь некоторые из них.

Зарплатный пакет

И инженеры данных, и специалисты по данным имеют многообещающую карьеру с солидными ежегодными компенсационными пакетами. В число ведущих рекрутеров для этих профилей входят такие громкие имена, как Amazon, IBM, TCS, Infosys, Accenture, Capgemini, General Electric, Ernst & Young, Microsoft, Facebook и Apple Inc.

По данным PayScale, средняя зарплата инженеров данных в Индии составляет 843 140 индийских рупий, тогда как в США она составляет 92 260 долларов США.

Источник

Источник

Средняя зарплата Data Scientist в Индии составляет 813 593 индийских рупий LPA, а в США — 96 089 долларов США.

Источник

Источник

Инженеры данных и специалисты по данным: две взаимодополняющие роли

В заключение мы должны признать, что роли Data Engineer и Data Scientist дополняют друг друга. Компания, которая использует большие данные, должна иметь профессионалов с обоими наборами навыков, чтобы использовать истинный потенциал данных. Специалисты по обработке и анализу данных полагаются на инженеров по обработке данных в создании адекватных конвейеров для генерации и анализа данных. Точно так же данные, которые подготавливают инженеры данных, не будут иметь практического применения без аналитических операций специалистов по данным.

Читайте также: Наука о данных против аналитики данных

Подведение итогов

Таким образом, компании должны создать команду по науке о данных, в которой инженеры по данным и специалисты по данным могут дополнять навыки и функции друг друга.

Если вам интересно изучать науку о данных, чтобы быть в авангарде быстро развивающихся технологий, ознакомьтесь с программой Executive PG upGrad & IIIT-B по науке о данных .