Veri Bilimi ve Veri Mühendisliği: Veri Bilimi ve Veri Mühendisliği Arasındaki Fark

Veri 21. yüzyılın yeni para birimi haline geldiğinden beri, Büyük Veri ve Veri Bilimi iş rolleri benzeri görülmemiş bir hızla çeşitlendi ve dallandı. Veri Mühendisi ve Veri Bilimcisi, yükselen bir kariyer yörüngesine sahip en umut verici iş rollerinden ikisidir.

Veri Bilimcisi rolü “21. yüzyılın en seksi işi” olarak ilan edilse de, Veri Mühendisi çok geride değil. Aslında Glassdoor , Veri Mühendisi profili için açık iş sayısının Veri Bilimcilerinden beş kat daha fazla olduğunu belirtiyor. Her ne olursa olsun, hem Veri Bilimcisi hem de Veri Mühendisi, ham verileri eyleme geçirilebilir iş içgörülerine dönüştürmek isteyen aynı ekibin parçasıdır. Profesyonel bir veri bilimi eğitimi almak istiyorsanız, en iyi üniversitelerden veri bilimi kurslarımıza göz atın.

Bugünkü gönderi, Veri Mühendisi ve Veri Bilimcisi iş profillerinin objektiflerinden görüldüğü gibi, Veri Bilimi ile Veri Mühendisliği arasındaki şiddetli tartışma hakkındadır.

Veri Bilimi ve Veri Mühendisliği

Veri Bilimi, Matematik, İstatistik, Bilgisayar Bilimi, Bilgi Bilimi ve İşletme alanı bilgilerini birleştiren geniş ve çok disiplinli bir çalışma alanıdır. Bilimsel araçlar, yöntemler, prosedürler ve algoritmalardan yararlanarak büyük veri kümelerinden anlamlı kalıplar ve içgörüler çıkarmaya odaklanır. Veri Biliminin temel bileşenleri Büyük Veri, Makine Öğrenimi ve Veri Madenciliğini içerir.

Aksine, Veri Mühendisliği, öncelikle veri toplama ve analizin pratik uygulamalarıyla ilgilenen bir Veri Bilimi dalıdır. Verileri (hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış) toplayabilen, hazırlayabilen ve veri bilimcilerin görüşüne göre kullanılabilir biçimlere dönüştürebilen veri boru hatları tasarlamaya ve oluşturmaya odaklanır.

Veri Mühendisliği, verileri gerçek zamanlı veya toplu olarak biriktirmek, depolamak, temizlemek ve işlemek ve verileri daha fazla analiz için hazırlamak için veri süreci yığınının geliştirilmesini kolaylaştırır. Özünde, Veri Mühendisleri, Veri Bilimcileri için destek sistemleri oluşturur.

David Bianco'nun belirttiği gibi, "Veri Mühendisleri bir veri hattı inşa eden tesisatçılardır, veri bilimciler ise ressamlar ve hikaye anlatıcılarıdır, aksi takdirde statik bir varlığa anlam verirler."

Veri Mühendisi ve Veri Bilimcisi: Ayrıntılı bir karşılaştırma

Veri Mühendisleri ve Veri Bilimcileri arasındaki farklara dalmadan önce, öncelikle bu iki profilin benzerliklerini ele almalıyız. Veri Mühendisleri ile Veri Bilimcilerinin profilleri arasındaki en önemli benzerlik, eğitim durumlarıdır. Genellikle, her iki profesyonel de Matematik veya Fizik veya Bilgisayar Bilimi veya Bilgi Bilimi veya Bilgisayar Mühendisliği arka planından gelir.

Bu çalışma alanları, Veri Bilimi iş profilleri için yaygın olarak tercih edilmektedir. Hem Veri Mühendisleri hem de Veri Bilimcileri, Java, Scala, Python, R, C++, JavaScript, SQL ve Julia gibi dilleri iyi bilen yetenekli programcılardır.

Veri Mühendisleri ve Veri Bilimcileri arasındaki temel fark noktaları şunlardır:

İş profili

Veri Mühendisleri ve Veri Bilimcileri arasındaki temel fark odak noktasıdır. Veri Mühendisleri, veri üretimi için altyapı ve mimarinin oluşturulmasında yer alırken, Veri Bilimcileri temel olarak toplanan veriler üzerinde ileri matematik ve istatistiksel analiz yapmakla ilgilenir.

Daha önce de belirtildiği gibi, Veri Mühendisleri birden çok kaynaktan toplanan verileri tasarlar, oluşturur, test eder, entegre eder ve optimize eder. Karmaşık veriler üzerinde gerçek zamanlı analitik uygulamalarını kolaylaştıran serbest akışlı veri boru hatları oluşturmak için Büyük Veri araçlarını ve teknolojilerini kullanırlar. Veri Mühendisleri ayrıca veri erişilebilirliğini iyileştirmek için karmaşık sorgular yazar.

Ancak, Veri Bilimciler daha çok iş operasyonlarını optimize etme, maliyetleri düşürme, müşteri deneyimini iyileştirme vb. gibi önemli iş sorularına yanıt bulmaya odaklanır. Veri Mühendisleri tarafından sunulan veri biçimini kullanarak, Veri Bilimciler ilgili soruları sorar, gizli kalıpları bulur, hipotezler kurar, ve sonra uygun sonuçlara varmak.

Yetenekler

Veri Mühendisleri ve Veri Bilimcilerinin becerileri oldukça farklıdır. Ayrıca, beceri seviyeleri değişir. Örneğin, bir Veri Bilimcisinin analitik becerileri, bir Veri Mühendisinin analitik bilgisinden çok daha derin olacaktır.

Veri Mühendisi becerileri:

• Programlama
• dağıtılmış sistemler
• Sistem mimarisi
• Veritabanı tasarımı ve yapılandırması
• Arayüz ve sensör konfigürasyonu

Kaynak

Veri Bilimcilerinin becerileri:

• Programlama
• Bulut bilişim
• Veri tartışması
• Veritabanı Yönetimi
• Veri goruntuleme
• Olasılık ve istatistik
• Çok değişkenli hesap ve lineer cebir
• Makine öğrenimi ve derin öğrenme

Kaynak

Araçlar

Veri Mühendisleri Python, Java, Scala vb. gibi gelişmiş programlama dilleri, dağıtılmış sistemler, veri boru hatları araçları (IBM InfoSphere DataStage, Talend, Pentaho, Apache Kafka vb.) ve Hive, Hadoop, Spark gibi Büyük Veri çerçeveleri ile çalışır. vb.

Veri Bilimciler Python ve Java'yı da kullanırken Tableau Public, Rapidminer, KNIME, QlikView ve Splunk gibi gelişmiş analitik ve BI araçlarını kullanırlar. Bu araçların dışında, Veri Bilimcileri, birkaçını saymak gerekirse, TensorFlow, Theano, PyTorch, Apache Spark, DLib, Caffe ve Keras gibi makine öğrenimi kitaplıklarına büyük ölçüde güveniyor.

Maaş paketi

Hem Veri Mühendisleri hem de Veri Bilimcileri, yüksek yıllık ücret paketleri ile gelecek vaat eden bir kariyer yörüngesine sahiptir. Bu profiller için en iyi işe alım uzmanları arasında Amazon, IBM, TCS, Infosys, Accenture, Capgemini, General Electric, Ernst & Young, Microsoft, Facebook ve Apple Inc. gibi büyük isimler yer alıyor.

PayScale'e göre, Hindistan'daki Veri Mühendislerinin ortalama maaşı 843,140 INR LPA, ABD'de ise 92,260 ABD Dolarıdır.

Kaynak

Kaynak

Hindistan'daki bir Veri Bilimcisinin ortalama maaşı 813,593 INR LPA'dır ve ABD'de 96.089 ABD Dolarıdır.

Kaynak

Kaynak

Veri Mühendisleri ve Veri Bilimcileri: Birbirini tamamlayan iki rol

Sonuç olarak, Veri Mühendisi ve Veri Bilimcisi rollerinin birbirini tamamladığını kabul etmeliyiz. Büyük Veriden yararlanan bir şirket, verilerin gerçek potansiyelinden yararlanmak için her iki beceri setine sahip profesyonellere sahip olmalıdır. Veri Bilimcileri, veri üretimi ve analizi için yeterli ardışık düzen oluşturmak için Veri Mühendislerine güvenir. Benzer şekilde, Veri Mühendislerinin hazırladığı veriler, veri bilimcilerin analitik operasyonları olmadan pratik olarak kullanılmayacaktır.

Ayrıca Okuyun: Veri Bilimi ve Veri Analitiği

toparlamak

Bu nedenle şirketler, Veri Mühendisleri ve Veri Bilimcilerinin birbirlerinin becerilerini ve işlevlerini tamamlayabilecekleri bir Veri Bilimi ekibi oluşturmalıdır.

Hızlı teknolojik gelişmelerin önünde olmak için veri bilimi öğrenmeyi merak ediyorsanız, upGrad & IIIT-B'nin Veri Biliminde Yönetici PG Programına göz atın.