Data Scientist vs Data Engineer - 7 erstaunliche Vergleiche

Unterschied zwischen Data Scientist und Data Engineer

Bevor wir direkt auf die Unterschiede zwischen Data Scientist und Data Engineer eingehen, werden wir zunächst wissen, worauf sich diese Begriffe tatsächlich beziehen.

Data Scientist und Data Engineer sind zwei Spuren in Bigdata. Im Allgemeinen führt Data Scientist eine Datenanalyse durch, indem er Statistiken anwendet und maschinelles Lernen anwendet, um die kritischen Geschäftsprobleme zu lösen. Kurz gesagt, sie führen eine fortgeschrittene Datenanalyse durch, die durch maschinelles Lernen und Informatik angetrieben und automatisiert wird. Data Engineer hingegen sind Softwareingenieure, die Daten aus verschiedenen Ressourcen entwerfen, erstellen, integrieren und Big Data verwalten. Außerdem bereiten sie die Big-Data-Infrastruktur für die Analyse durch Data Scientists vor.

Head-to-Head-Vergleich zwischen Data Scientist und Data Engineer (Infografiken)

Nachfolgend finden Sie die Top-7-Vergleiche zwischen Data Scientist und Data Engineer

Hauptunterschiede zwischen Data Scientist und Data Engineer

Im Folgenden ist der Unterschied zwischen Data Scientist und Data Engineer wie folgt

Vergleichsbasis	Datenwissenschaftler	Dateningenieur
Verantwortlichkeiten	Data Scientists beantworten Industrie- und Geschäftsfragen und führen Forschungen durch. Sie nutzen auch riesige Datenmengen aus externen und internen Quellen, um dieses Geschäft zu beantworten. Data Scientists verwenden auch die meisten entwickelten Analyseprogramme für maschinelles Lernen und statistische Methoden, um Daten für die Verwendung in der präskriptiven und prädiktiven Modellierung vorzubereiten. Untersuchen und untersuchen Sie Daten, um versteckte Muster zu finden. Automatisieren Sie die Arbeit mithilfe von Predictive und Prescriptive Analytics. Erzählen Sie den wichtigsten Interessengruppen anhand ihrer Analyse Geschichten.	Entdecken Sie Möglichkeiten zur Datenerfassung. Dateningenieure entwickeln, testen, konstruieren und warten Architekturen Stellen Sie sicher, dass die Architektur die Anforderungen eines Unternehmens unterstützt. Für die Datenmodellierung, das Mining und die Produktion entwickeln sie Dataset-Prozesse. Dateningenieure setzen auch eine breite Palette von Sprachen und Tools (z. B. Skriptsprachen) ein, um Systeme miteinander zu kombinieren. Um die Dateneffizienz, -zuverlässigkeit und -qualität zu verbessern, schlagen sie auch einige Möglichkeiten vor, dies zu tun.
Berufsaussichten	Die Rolle des Data Scientist ist seit Beginn des Hype gefragt Aber in diesen Tagen suchen Unternehmen nach Data Science-Teams, anstatt Einhorn-Data Scientists vorzuziehen, die über Kreativität, Kommunikationsfähigkeiten, Neugier, Klugheit, technisches Fachwissen usw. verfügen. Für Personalvermittler ist es schwierig, die Person zu finden, die die Eigenschaften hat, die Unternehmen suchen, und die Nachfrage übersteigt das Angebot deutlich. Wir können also sagen, dass in naher Zukunft die Data Scientist-Blase platzen wird.	Datenflüsse müssen in Zukunft ersetzt und umgeleitet werden. Infolgedessen rückt das Interesse in den Mittelpunkt und die Anzahl der Stellenausschreibungen für Data Engineers hat im Laufe der Jahre schrittweise zugenommen.
Notwendigkeit, Wissen und Sachkenntnis zu entwickeln	Data Scientists müssen Experten in der Kommunikation und Präsentation der Ergebnisse einer von ihnen durchgeführten Analyse sein.	Dateningenieure müssen sich mit Systemüberwachung und Datenbereinigung auskennen.

Vergleichstabelle zwischen Data Scientist und Data Engineer

Vergleichsbasis	Datenwissenschaftler	Dateningenieur
Werkzeuge	Sie verwenden Tools wie Mat Lab, SAS, Jupyter, RStudio	Sie verwenden Tools wie Oracle, Hadoop, MySQL, Hive, DashDB, MongoDB, Cassandra
Sie arbeiten daran	Sie arbeiten an Datenanalyse, Statistik, maschinellem Lernen, Data Mining, Forschung, statistischer Modellierung, Algorithmen und Programmierung	Sie arbeiten an Data Warehousing, ETL, Datenbanken, Business Intelligence
Sprachen	Sie sind mit den Sprachen R, Python, LaTeX usw. bestens vertraut	Sie sind mit den Sprachen Java, Unix, JavaScript, Linux, SQL usw. bestens vertraut.
Gehälter	Auf einem mittleren Markt verdienen sie mindestens 43.000 USD und höchstens 364.000 USD	Data Engineer in einem mittelgroßen Markt verdienen mindestens 34.000 USD und höchstens 341.000 USD
Angestellt von	Sie werden von Dropbox, Microsoft, Walmart usw. Angeheuert	Sie werden von Verizon, Bloomberg, Play Station usw. angeheuert.
Aufgaben, die sie ausführen	Daten verstehen Features generieren Muster aus Daten extrahieren Modellierung und Visualisierung von Daten, um neue Erkenntnisse zu gewinnen Kommunikation und Erklärung dieser neuen Erkenntnisse	Data Scientists sammeln Daten aus verschiedenen Quellen Daten aufräumen und in den besten Formaten speichern ETL-Aufgaben Erstellen von Datenpipelines Überwachen von Datenerfassungs-, Speicherungs- und Abrufprozessen
Bildungshintergrund	Data Scientists kommen aus der Informatik und haben auch oft Ökonometrie, Mathematik, Statistik und Betriebsforschung studiert.	Die Dateningenieure kommen aus der Informatik und der Informatik.

Data Scientist und Data Engineer arbeiten zusammen

Beide Skillsets (Unterschied zwischen Data Scientist und Data Engineer) sind für die ordnungsgemäße Funktion des Datenteams von entscheidender Bedeutung. Es ist sehr schwierig, ein Einhorn für eine Person zu finden, die über Fähigkeiten als Data Scientist und Data Engineer verfügt. Daher müssen wir ein Team aufbauen, in dem jedes Mitglied die Fähigkeiten des anderen Mitglieds ergänzt. Und es ist wichtig, dass sie gut zusammenarbeiten.

Um diese Situation oder dieses Dilemma zu vermeiden, ist es wichtig, die unterschiedlichen komplementären Rollen zu erkennen, die beide in unserem Geschäftsunternehmen spielen. Es ist unmöglich zu übertreiben, wie wichtig nicht nur die Kommunikation zwischen einem Data Scientist und einem Data Engineer ist, sondern auch, wie wichtig es ist, sicherzustellen, dass sowohl Data Scientist- als auch Data Engineering-Rollen und -Teams gut ausgestattet und eingebildet sind. Dies liegt daran, dass Daten für den Anwendungsfall des Data Scientist optimiert werden müssen. Ein klares Verständnis dessen, wie dies funktioniert, ist wichtig, um die menschliche Fehlerkomponente der Datenpipeline zu reduzieren.

Wenn wir uns nicht von Anfang an angemessen darauf vorbereiten, können die Bemühungen unseres Unternehmens zum Scheitern verurteilt werden. Wir müssen die Situation beseitigen, in der Data Scientists an Bord sind, ohne dass eine Datenpipeline ausreichend ausgeführt wird. Dies lässt sie in der unbequemen und teuren Situation zurück, entweder gezwungen zu sein, in das benötigte Hardcode-Data-Engineering zu graben, oder untätig zu bleiben. Weder Option ist eine gute Nutzung ihrer Fähigkeiten oder der Ressourcen unseres Unternehmens.

Fazit - Data Scientist vs. Data Engineer

Zusammenfassend arbeiten Data Scientists und Data Engineers gemeinsam an den Daten. Beide sind erforderlich, da es schwierig ist, alle Fähigkeiten einer bestimmten Person zu finden. Daher müssen sich Data Scientists und Data Engineers ergänzen, um effektiv für das Business Enterprise zu arbeiten. Da die Sorgen eines Data Scientists über die Datenpipeline weniger produktiv sind und die Sorgen eines Data Engineers über geschäftliche Erkenntnisse weniger produktiv sind. Durch die Kombination von Data Scientist und Data Engineer funktionieren sie auf jeden Fall gut.

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