数据科学与数据工程：数据科学与数据工程之间的区别

自从数据成为 21 世纪的新货币以来，大数据和数据科学的工作角色以前所未有的速度多样化和扩展。 数据工程师和数据科学家是两个最有前途的工作角色，具有向上的职业轨迹。

尽管数据科学家的角色被宣布为“21 世纪最性感的工作”，但数据工程师也不甘落后。 事实上， Glassdoor指出，数据工程师的职位空缺数量是数据科学家的五倍。 尽管如此，数据科学家和数据工程师都是同一个团队的一部分，他们致力于将原始数据转化为可操作的业务洞察力。 如果您想获得专业的数据科学培训，请查看我们来自顶尖大学的数据科学课程。

今天的帖子是关于数据科学与数据工程的激烈辩论，从数据工程师和数据科学家的工作档案的角度来看。

数据科学与数据工程

数据科学是一个广泛的多学科研究领域，它结合了数学、统计学、计算机科学、信息科学和商业领域的知识。 它专注于通过利用科学工具、方法、程序和算法从大型数据集中提取有意义的模式和见解。 数据科学的核心组件包括大数据、机器学习和数据挖掘。

相反，数据工程是数据科学的一个分支，主要关注数据采集和分析的实际应用。 它专注于设计和构建可以收集、准备和转换数据（结构化和非结构化数据）为数据科学家细读的可用格式的数据管道。

数据工程促进数据处理堆栈的开发，以实时或批量累积、存储、清理和处理数据，并为进一步分析准备数据。 本质上，数据工程师为数据科学家创建支持系统。

正如 David Bianco 所说，“数据工程师是构建数据管道的管道工，而数据科学家是画家和讲故事的人，为原本静态的实体赋予意义。”

数据工程师与数据科学家：详细比较

在深入探讨数据工程师和数据科学家之间的差异之前，我们必须首先解决这两个配置文件的相似之处。 数据工程师和数据科学家的档案之间最重要的相似点是他们的教育背景。 通常，这两位专业人士都来自数学、物理、计算机科学、信息科学或计算机工程背景。

这些研究领域是数据科学工作概况的广泛首选。 数据工程师和数据科学家都是熟练的程序员，他们精通 Java、Scala、Python、R、C++、JavaScript、SQL 和 Julia 等语言。

以下是数据工程师和数据科学家之间的核心区别：

职位简介

数据工程师和数据科学家之间的主要区别是重点之一。 虽然数据工程师参与构建数据生成的基础设施和架构，但数据科学家主要关注对收集的数据执行高级数学和统计分析。

如前所述，数据工程师设计、构建、测试、集成和优化从多个来源收集的数据。 他们使用大数据工具和技术来构建自由流动的数据管道，以促进对复杂数据的实时分析应用程序。 数据工程师还编写复杂的查询以提高数据可访问性。

然而，数据科学家更专注于寻找关键业务问题的答案，例如优化业务运营、降低成本、改善客户体验等。使用数据工程师提供的数据格式，数据科学家提出相关问题，发现隐藏模式，假设，然后得出合适的结论。

技能

数据工程师和数据科学家的技能是完全不同的。 此外，他们的技能水平各不相同。 例如，数据科学家的分析技能将比数据工程师的分析知识高深得多。

数据工程师技能：

• 编程
• 分布式系统
• 系统架构
• 数据库设计和配置
• 接口和传感器配置

资源

数据科学家技能：

• 编程
• 云计算
• 数据争吵
• 数据库管理
• 数据可视化
• 概率与统计
• 多元微积分和线性代数
• 机器学习和深度学习

资源

工具

数据工程师使用 Python、Java、Scala 等高级编程语言、分布式系统、数据管道工具（IBM InfoSphere DataStage、Talend、Pentaho、Apache Kafka 等）以及 Hive、Hadoop、Spark 等大数据框架，等等。

虽然数据科学家也使用 Python 和 Java，但他们使用高级分析和 BI 工具，例如 Tableau Public、Rapidminer、KNIME、QlikView 和 Splunk。 除了这些工具，数据科学家还严重依赖 TensorFlow、Theano、PyTorch、Apache Spark、DLib、Caffe 和 Keras 等 ML 库。

薪资待遇

数据工程师和数据科学家都拥有可观的职业发展轨迹，并拥有丰厚的年度薪酬。 这些档案的顶级招聘人员包括亚马逊、IBM、TCS、Infosys、埃森哲、凯捷、通用电气、安永、微软、Facebook 和苹果公司等知名企业。

根据 PayScale，印度数据工程师的平均工资为843,140 卢比（LPA），而在美国，为 92,260 美元。

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印度数据科学家的平均工资为813,593 卢比，美国为 96,089 美元。

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数据工程师和数据科学家：两个互补的角色

最后，我们必须承认数据工程师和数据科学家的角色是相辅相成的。 一家利用大数据的公司必须拥有同时具备这两种技能的专业人员才能利用数据的真正潜力。 数据科学家依靠数据工程师为数据生成和分析建立足够的管道。 同样，如果没有数据科学家的分析操作，数据工程师准备的数据将没有实际用途。

另请阅读：数据科学与数据分析

包起来

因此，公司必须创建一个数据科学团队，其中数据工程师和数据科学家可以相互补充技能和功能。

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