數據科學與數據工程：數據科學與數據工程之間的區別

已發表: 2020-09-10

自從數據成為 21 世紀的新貨幣以來，大數據和數據科學的工作角色以前所未有的速度多樣化和擴展。 數據工程師和數據科學家是兩個最有前途的工作角色，具有向上的職業軌跡。

儘管數據科學家的角色被宣佈為“21 世紀最性感的工作”，但數據工程師也不甘落後。 事實上， Glassdoor指出，數據工程師的職位空缺數量是數據科學家的五倍。 儘管如此，數據科學家和數據工程師都是同一個團隊的一部分，他們致力於將原始數據轉化為可操作的業務洞察力。 如果您想獲得專業的數據科學培訓，請查看我們來自頂尖大學的數據科學課程。

今天的帖子是關於數據科學與數據工程的激烈辯論，從數據工程師和數據科學家的工作檔案的角度來看。

目錄

數據科學與數據工程

數據科學是一個廣泛的多學科研究領域，它結合了數學、統計學、計算機科學、信息科學和商業領域的知識。 它專注於通過利用科學工具、方法、程序和算法從大型數據集中提取有意義的模式和見解。 數據科學的核心組件包括大數據、機器學習和數據挖掘。

相反，數據工程是數據科學的一個分支，主要關注數據採集和分析的實際應用。 它專注於設計和構建可以收集、準備和轉換數據（結構化和非結構化數據）為數據科學家細讀的可用格式的數據管道。

數據工程促進數據處理堆棧的開發，以實時或批量累積、存儲、清理和處理數據，並為進一步分析準備數據。 本質上，數據工程師為數據科學家創建支持系統。

正如 David Bianco 所說，“數據工程師是構建數據管道的管道工，而數據科學家是畫家和講故事的人，為原本靜態的實體賦予意義。”

數據工程師與數據科學家：詳細比較

在深入探討數據工程師和數據科學家之間的差異之前，我們必須首先解決這兩個配置文件的相似之處。 數據工程師和數據科學家的檔案之間最重要的相似點是他們的教育背景。 通常，這兩位專業人士都來自數學、物理、計算機科學、信息科學或計算機工程背景。

這些研究領域是數據科學工作概況的廣泛首選。 數據工程師和數據科學家都是熟練的程序員，他們精通 Java、Scala、Python、R、C++、JavaScript、SQL 和 Julia 等語言。

以下是數據工程師和數據科學家之間的核心區別：

職位簡介

數據工程師和數據科學家之間的主要區別是重點之一。 雖然數據工程師參與構建數據生成的基礎設施和架構，但數據科學家主要關注對收集的數據執行高級數學和統計分析。

如前所述，數據工程師設計、構建、測試、集成和優化從多個來源收集的數據。 他們使用大數據工具和技術來構建自由流動的數據管道，以促進對複雜數據的實時分析應用程序。 數據工程師還編寫複雜的查詢以提高數據可訪問性。

然而，數據科學家更專注於尋找關鍵業務問題的答案，例如優化業務運營、降低成本、改善客戶體驗等。使用數據工程師提供的數據格式，數據科學家提出相關問題，發現隱藏模式，假設，然後得出合適的結論。

技能

數據工程師和數據科學家的技能是完全不同的。 此外，他們的技能水平各不相同。 例如，數據科學家的分析技能將比數據工程師的分析知識高深得多。

數據工程師技能：

  • 編程
  • 分佈式系統
  • 系統架構
  • 數據庫設計和配置
  • 接口和傳感器配置

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數據科學家技能：

  • 編程
  • 雲計算
  • 數據爭吵
  • 數據庫管理
  • 數據可視化
  • 概率與統計
  • 多元微積分和線性代數
  • 機器學習和深度學習

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工具

數據工程師使用 Python、Java、Scala 等高級編程語言、分佈式系統、數據管道工具（IBM InfoSphere DataStage、Talend、Pentaho、Apache Kafka 等）以及 Hive、Hadoop、Spark 等大數據框架，等等。

雖然數據科學家也使用 Python 和 Java，但他們使用高級分析和 BI 工具，例如 Tableau Public、Rapidminer、KNIME、QlikView 和 Splunk。 除了這些工具，數據科學家還嚴重依賴 TensorFlow、Theano、PyTorch、Apache Spark、DLib、Caffe 和 Keras 等 ML 庫。

薪資待遇

數據工程師和數據科學家都擁有可觀的職業發展軌跡，並擁有豐厚的年度薪酬。 這些檔案的頂級招聘人員包括亞馬遜、IBM、TCS、Infosys、埃森哲、凱捷、通用電氣、安永、微軟、Facebook 和蘋果公司等知名企業。

根據 PayScale，印度數據工程師的平均工資為843,140 盧比（LPA），而在美國，為 92,260 美元。

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印度數據科學家的平均工資為813,593 盧比，美國為 96,089 美元。

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數據工程師和數據科學家：兩個互補的角色

最後，我們必須承認數據工程師和數據科學家的角色是相輔相成的。 一家利用大數據的公司必須擁有同時具備這兩種技能的專業人員才能利用數據的真正潛力。 數據科學家依靠數據工程師為數據生成和分析建立足夠的管道。 同樣，如果沒有數據科學家的分析操作，數據工程師準備的數據將沒有實際用途。

另請閱讀：數據科學與數據分析

包起來

因此，公司必須創建一個數據科學團隊，其中數據工程師和數據科學家可以相互補充技能和功能。

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數據工程工作比數據科學工作更受歡迎嗎？

可以看出，數據工程是整個科技市場增長最快的工作。 2019 年，過去 12 個月的職位發布數量增加了 88.3%。 根據一些報導，還可以看到，與市場上數據科學家的職位空缺相比，對數據工程師的需求高出五倍。

數據工程師的薪水更高還是數據科學家的薪水更高？

眾所周知，數據工程師和數據科學家的角色在每個組織中都非常重要。 與數據工程工作相比，數據科學家工作在市場上獲得了巨大的吸引力。 但是，數據工程師的薪水仍然高於數據科學家的薪水。

獲得數據科學家的工作需要編碼技能嗎？

要獲得一份數據科學家的工作，需要清楚地了解某些技術和非技術技能。 在編程方面，您肯定需要具備各種編程語言的知識，如 Java、SQL、C、C++、Perl 和 Python。 在所有語言中，您需要掌握 Python，因為與其他語言相比，它是最常用和最重要的語言。 為了組織非結構化數據集，需要掌握這些編程語言。