Data Science Vs Data Engineering: ความแตกต่างระหว่าง Data Science & Data Engineering

นับตั้งแต่ข้อมูลกลายเป็นสกุลเงินใหม่ของศตวรรษที่ 21 บทบาทงานของ Big Data และ Data Science มีความหลากหลายและแตกแขนงออกไปอย่างรวดเร็วอย่างที่ไม่เคยมีมาก่อน Data Engineer และ Data Scientist เป็นสองบทบาทงานที่มีแนวโน้มมากที่สุดพร้อมเส้นทางอาชีพที่สูงขึ้น

แม้ว่าบทบาทของ Data Scientist จะได้รับการประกาศให้เป็น “งานที่เซ็กซี่ที่สุดแห่งศตวรรษที่ 21” แต่ Data Engineer ก็อยู่ไม่ไกลหลัง อันที่จริง Glassdoor ระบุว่าจำนวนตำแหน่งงานว่างสำหรับโปรไฟล์ Data Engineer นั้นสูงกว่าของ Data Scientists ถึง 5 เท่า อย่างไรก็ตาม ทั้ง Data Scientist และ Data Engineer ต่างก็เป็นส่วนหนึ่งของทีมเดียวกันที่พยายามเปลี่ยนข้อมูลดิบให้เป็นข้อมูลเชิงลึกทางธุรกิจที่สามารถนำไปปฏิบัติได้ หากคุณต้องการเข้ารับการฝึกอบรมด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลอย่างมืออาชีพ โปรดดูหลักสูตรวิทยาศาสตร์ข้อมูลของเราจากมหาวิทยาลัยชั้นนำ

โพสต์ของวันนี้เป็นเรื่องเกี่ยวกับการอภิปรายอย่างดุเดือดของ Data Science กับ Data Engineering ดังที่เห็นได้จากเลนส์ของ Data Engineer และ Data Scientist

วิทยาศาสตร์ข้อมูลกับวิศวกรรมข้อมูล

Data Science เป็นสาขาวิชาที่กว้างขวางและหลากหลายซึ่งรวมเอาความรู้ทางคณิตศาสตร์ สถิติ วิทยาการคอมพิวเตอร์ สารสนเทศศาสตร์ และความรู้ด้านธุรกิจ โดยมุ่งเน้นไปที่การแยกรูปแบบที่มีความหมายและข้อมูลเชิงลึกจากชุดข้อมูลขนาดใหญ่โดยใช้ประโยชน์จากเครื่องมือ วิธีการ ขั้นตอน และอัลกอริทึมทางวิทยาศาสตร์ องค์ประกอบหลักของ Data Science ได้แก่ Big Data, Machine Learning และ Data Mining

ในทางตรงกันข้าม Data Engineering เป็นสาขาหนึ่งของ Data Science ที่เกี่ยวข้องกับการใช้งานจริงของการได้มาและการวิเคราะห์ข้อมูลเป็นหลัก โดยมุ่งเน้นไปที่การออกแบบและสร้างไปป์ไลน์ข้อมูลที่สามารถรวบรวม จัดเตรียม และแปลงข้อมูล (ทั้งที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง) ให้เป็นรูปแบบที่ใช้งานได้

วิศวกรรมข้อมูลช่วยอำนวยความสะดวกในการพัฒนาสแต็กกระบวนการข้อมูลเพื่อรวบรวม จัดเก็บ ล้าง และประมวลผลข้อมูลในแบบเรียลไทม์หรือเป็นแบทช์ และเตรียมข้อมูลสำหรับการวิเคราะห์เพิ่มเติม โดยพื้นฐานแล้ว Data Engineers สร้างระบบสนับสนุนสำหรับ Data Scientists

ดังที่ David Bianco กล่าวไว้ “วิศวกรข้อมูลคือช่างประปาที่สร้างไปป์ไลน์ข้อมูล ในขณะที่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลคือจิตรกรและนักเล่าเรื่อง ซึ่งให้ความหมายกับสิ่งที่คงที่อย่างอื่น”

วิศวกรข้อมูลกับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล: การเปรียบเทียบโดยละเอียด

ก่อนที่เราจะเจาะลึกถึงความแตกต่างระหว่าง Data Engineer และ Data Scientists เราต้องจัดการกับความคล้ายคลึงกันของทั้งสองโปรไฟล์ก่อน จุดสำคัญที่สุดของความคล้ายคลึงกันระหว่างโปรไฟล์ของ Data Engineer และ Data Scientists คือภูมิหลังทางการศึกษาของพวกเขา โดยปกติ ผู้เชี่ยวชาญทั้งสองมาจากวิชาคณิตศาสตร์ หรือฟิสิกส์ หรือวิทยาการคอมพิวเตอร์ หรือวิทยาการสารสนเทศ หรือพื้นฐานวิศวกรรมคอมพิวเตอร์

พื้นที่การศึกษาเหล่านี้เป็นที่ต้องการอย่างกว้างขวางสำหรับโปรไฟล์งาน Data Science ทั้ง Data Engineer และ Data Scientists เป็นโปรแกรมเมอร์ที่มีทักษะและเชี่ยวชาญในภาษาต่างๆ เช่น Java, Scala, Python, R, C++, JavaScript, SQL และ Julia

นี่คือประเด็นหลักของความแตกต่างระหว่าง Data Engineer และ Data Scientists:

รายละเอียดงาน

ความแตกต่างที่สำคัญระหว่าง Data Engineer และ Data Scientists เป็นหนึ่งในประเด็นสำคัญ ในขณะที่วิศวกรข้อมูลมีส่วนเกี่ยวข้องในการสร้างโครงสร้างพื้นฐานและสถาปัตยกรรมสำหรับการสร้างข้อมูล นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลส่วนใหญ่เกี่ยวข้องกับการดำเนินการทางคณิตศาสตร์ขั้นสูงและการวิเคราะห์ทางสถิติเกี่ยวกับข้อมูลที่เก็บรวบรวม

ตามที่กล่าวไว้ก่อนหน้านี้ Data Engineers ออกแบบ สร้าง ทดสอบ รวมและเพิ่มประสิทธิภาพข้อมูลที่รวบรวมจากแหล่งที่มาต่างๆ พวกเขาใช้เครื่องมือและเทคโนโลยี Big Data เพื่อสร้างไปป์ไลน์ข้อมูลแบบไหลลื่นที่อำนวยความสะดวกในแอปพลิเคชันการวิเคราะห์แบบเรียลไทม์บนข้อมูลที่ซับซ้อน วิศวกรข้อมูลยังเขียนคำค้นหาที่ซับซ้อนเพื่อปรับปรุงการเข้าถึงข้อมูล

อย่างไรก็ตาม Data Scientists ให้ความสำคัญกับการค้นหาคำตอบสำหรับคำถามทางธุรกิจที่สำคัญ เช่น การเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินธุรกิจ การลดต้นทุน การปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้า เป็นต้น การใช้รูปแบบข้อมูลที่เสนอโดย Data Engineers นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจะถามคำถามที่เกี่ยวข้อง ค้นหารูปแบบที่ซ่อนอยู่ ตั้งสมมติฐาน แล้วก็ได้ข้อสรุปที่เหมาะสม

ทักษะ

ชุดทักษะของ Data Engineer และ Data Scientists นั้นแตกต่างกันมาก นอกจากนี้ ระดับทักษะของพวกเขายังแตกต่างกันอีกด้วย ตัวอย่างเช่น ทักษะการวิเคราะห์ของ Data Scientist จะลึกซึ้งกว่าความรู้เชิงวิเคราะห์ของ Data Engineer

ทักษะวิศวกรข้อมูล:

• การเขียนโปรแกรม
• ระบบกระจาย
• ระบบสถาปัตยกรรม
• การออกแบบฐานข้อมูลและการกำหนดค่า
• การกำหนดค่าอินเทอร์เฟซและเซ็นเซอร์

แหล่งที่มา

ทักษะของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล:

• การเขียนโปรแกรม
• คลาวด์คอมพิวติ้ง
• การทะเลาะวิวาทข้อมูล
• การจัดการฐานข้อมูล
• การสร้างภาพข้อมูล
• ความน่าจะเป็นและสถิติ
• แคลคูลัสหลายตัวแปรและพีชคณิตเชิงเส้น
• แมชชีนเลิร์นนิงและการเรียนรู้เชิงลึก

แหล่งที่มา

เครื่องมือ

วิศวกรข้อมูลทำงานร่วมกับภาษาการเขียนโปรแกรมขั้นสูง เช่น Python, Java, Scala เป็นต้น ระบบกระจายข้อมูล เครื่องมือไปป์ไลน์ข้อมูล (IBM InfoSphere DataStage, Talend, Pentaho, Apache Kafka เป็นต้น) และเฟรมเวิร์ก Big Data เช่น Hive, Hadoop, Spark, ฯลฯ

ในขณะที่ Data Scientists ยังใช้ Python และ Java อีกด้วย พวกเขาใช้เครื่องมือวิเคราะห์ขั้นสูงและ BI เช่น Tableau Public, Rapidminer, KNIME, QlikView และ Splunk นอกเหนือจากเครื่องมือเหล่านี้ Data Scientists ยังต้องพึ่งพาไลบรารี ML เช่น TensorFlow, Theano, PyTorch, Apache Spark, DLib, Caffe และ Keras เป็นอย่างมาก

แพ็คเกจเงินเดือน

ทั้ง Data Engineer และ Data Scientists มีเส้นทางอาชีพที่สดใสพร้อมแพ็คเกจค่าตอบแทนรายปีจำนวนมาก นายหน้าชั้นนำสำหรับโปรไฟล์เหล่านี้รวมถึงชื่อใหญ่เช่น Amazon, IBM, TCS, Infosys, Accenture, Capgemini, General Electric, Ernst & Young, Microsoft, Facebook และ Apple Inc.

ตาม PayScale เงินเดือนเฉลี่ยของวิศวกรข้อมูลใน อินเดีย คือ INR 843,140 LPA ในขณะที่ใน สหรัฐอเมริกา อยู่ที่ 92,260 ดอลลาร์สหรัฐ

แหล่งที่มา

แหล่งที่มา

เงินเดือนเฉลี่ยของ Data Scientist ใน อินเดีย คือ INR 813,593 LPA และใน สหรัฐอเมริกา เท่ากับ 96,089 ดอลลาร์สหรัฐ

แหล่งที่มา

แหล่งที่มา

วิศวกรข้อมูล & นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล: สองบทบาทเสริม

สรุป เราต้องยอมรับว่าบทบาทของ Data Engineer และ Data Scientist เป็นส่วนเสริมซึ่งกันและกัน บริษัทที่ใช้ประโยชน์จาก Big Data จะต้องมีผู้เชี่ยวชาญที่มีทักษะทั้งสองชุดเพื่อควบคุมศักยภาพที่แท้จริงของข้อมูล นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลพึ่งพาวิศวกรข้อมูลในการสร้างไปป์ไลน์ที่เพียงพอสำหรับการสร้างและวิเคราะห์ข้อมูล ในทำนองเดียวกัน ข้อมูลที่วิศวกรข้อมูลจัดเตรียมจะไม่มีประโยชน์จริงหากไม่มีการดำเนินการวิเคราะห์ของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล

อ่านเพิ่มเติม: Data Science vs Data Analytics

ห่อ

ดังนั้น บริษัทต่างๆ จะต้องสร้างทีม Data Science ซึ่ง Data Engineer และ Data Scientists สามารถเสริมทักษะและฟังก์ชันของกันและกันได้

หากคุณอยากรู้เกี่ยวกับการเรียนรู้วิทยาศาสตร์ข้อมูลเพื่อก้าวไปสู่ความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีอย่างรวดเร็ว ลองดู Executive PG Program in Data Science ของ upGrad & IIIT-B