Unterschied zwischen Data Science und Data Engineering
Data Science ist ein interdisziplinäres Fach, das Methoden und Werkzeuge aus Statistik, Anwendungsbereich und Informatik nutzt, um strukturierte oder unstrukturierte Daten zu verarbeiten, um wichtige Erkenntnisse und Kenntnisse zu gewinnen. Data Science ist der Prozess, bei dem nützliche geschäftliche Erkenntnisse aus den Daten extrahiert werden. Data Engineering entwirft und erstellt den Prozessstapel zum Sammeln oder Generieren, Speichern, Anreichern und Verarbeiten von Daten in Echtzeit. Das Data Engineering ist für den Aufbau der Pipeline oder des Workflows für die nahtlose Übertragung von Daten von einer Instanz zur anderen verantwortlich. Die beteiligten Ingenieure kümmern sich neben den IT- und Datensicherheits- und Schutzaspekten auch um die Hardware- und Softwareanforderungen.
Head-to-Head-Vergleich zwischen Data Science und Data Engineering (Infografiken)
Nachfolgend finden Sie die Top-6-Vergleiche zwischen Data Science und Data Engineering
Hauptunterschiede zwischen Data Science und Data Engineering
Das Folgende ist der Unterschied zwischen Data Science und Data Engineering
Data Science und Data Engineering sind zwei unterschiedliche Disziplinen, aber es gibt einige Ansichten, in denen die Leute sie austauschbar verwenden. Dies hängt auch von der Organisation oder dem Projektteam ab, die bzw. das solche Aufgaben übernimmt, wenn diese Unterscheidung nicht besonders gekennzeichnet ist. Um ihre eindeutigen Identitäten festzustellen, heben wir die Hauptunterschiede zwischen den beiden Bereichen hervor:
- Data Engineering ist die Disziplin, die sich um die Entwicklung des Frameworks für die Verarbeitung, Speicherung und den Abruf von Daten aus verschiedenen Datenquellen kümmert. Andererseits ist Data Science die Disziplin, die ein Modell entwickelt, um aus den zugrunde liegenden Daten aussagekräftige und nützliche Erkenntnisse zu gewinnen.
- Das Data Engineering ist dafür verantwortlich, die besten Methoden zu finden und optimierte Lösungen und Tools für die Datenerfassung zu identifizieren. Data Science ist für die Entwicklung von Modellen und Verfahren verantwortlich, mit denen nützliche geschäftliche Erkenntnisse aus den Daten extrahiert werden.
- Data Engineer legt den Grundstein oder bereitet die Daten auf, auf denen ein Data Scientist das maschinelle Lernen und die statistischen Modelle entwickeln wird.
- Das Data Engineering verwendet normalerweise Tools und Programmiersprachen, um APIs für die Datenverarbeitung und Abfrageoptimierung in großem Maßstab zu erstellen. Im Gegenteil, Data Science nutzt die Kenntnisse in Statistik, Mathematik, Informatik und Betriebswirtschaft für die Entwicklung branchenspezifischer Analyse- und Intelligenzmodelle.
- Während sich Data Engineering auch um die korrekte Hardwareauslastung für die Datenverarbeitung, -speicherung und -verteilung kümmert, ist Data Science möglicherweise nicht sehr mit der Hardwarekonfiguration befasst, es sind jedoch verteilte Computerkenntnisse erforderlich.
- Data Scientists müssen visuelle oder grafische Darstellungen der zugrunde liegenden Daten erstellen. Data Engineer muss nicht dieselben festgelegten Studien durchführen.
Data Science Vs Data Engineering Vergleichstabelle
Während beide Begriffe mit Daten zusammenhängen, es sich jedoch um völlig unterschiedliche Disziplinen handelt, werden wir in diesem Abschnitt einen direkten Vergleich der beiden Begriffe Data Science und Data Engineering durchführen.
| Grundlage für den Vergleich | Data Science | Datentechnik |
| Definition | Data Science zieht Erkenntnisse aus den Rohdaten, um mithilfe statistischer Modelle Erkenntnisse und Werte aus den Daten zu gewinnen | Data Engineering erstellt APIs und Frameworks für die Nutzung der Daten aus verschiedenen Quellen |
| Fachgebiet | Diese Disziplin erfordert Expertenwissen in Mathematik, Statistik, Informatik und im Fachbereich. Hardware-Kenntnisse sind nicht erforderlich | Für das Data Engineering sind Programmier-, Middleware- und Hardware-Kenntnisse erforderlich. Maschinelles Lernen und statistische Kenntnisse sind nicht zwingend erforderlich |
| Arbeitsprofil | Richtet das statistische und maschinelle Lernmodell für die Analyse ein und verbessert es ständig
Erstellt Visualisierungen und Diagramme zur Analyse von Daten | Hilft dem Data Science-Team, indem Feature-Transformationen für maschinelle Lernmodelle auf die Datensätze angewendet werden
Erfordert keine Datenvisualisierung |
| Verantwortlichkeiten | Ist verantwortlich für die optimierte Leistung des ML / Statistical-Modells | Ist für die Optimierung und Leistung der gesamten Datenpipeline verantwortlich |
| Ausgabe | Die Ausgabe von Data Science ist ein Datenprodukt | Die Ausgabe von Data Engineering ist ein Datenfluss-, Speicher- und Abrufsystem |
| Beispiele | Ein Beispiel für ein Datenprodukt kann eine Empfehlungs-Engine wie die von YouTube empfohlene Videoliste, E-Mail-Filter zur Identifizierung von Spam- und Nicht-Spam-E-Mails sein. | Ein Beispiel für Data Engineering wäre das Abrufen täglicher Tweets von Twitter in das über mehrere Cluster verteilte Hive-Data-Warehouse. |
Fazit
Data Science und Data Engineering sind zwei völlig unterschiedliche Disziplinen. Sowohl Data Science als auch Data Engineering befassen sich mit unterschiedlichen Problembereichen und erfordern spezielle Fähigkeiten und Ansätze für den Umgang mit alltäglichen Problemen. Während Data Engineering möglicherweise kein maschinelles Lernen und kein statistisches Modell umfasst, müssen die Daten transformiert werden, damit Datenwissenschaftler darüber hinaus maschinelle Lernmodelle entwickeln können. Obwohl Datenwissenschaftler einen Kernalgorithmus für die Analyse und Visualisierung der Daten entwickeln, sind sie hinsichtlich ihres Bedarfs an verarbeiteten und angereicherten Daten vollständig von Dateningenieuren abhängig. Beide Bereiche bieten zahlreiche Möglichkeiten und Arbeitsbereiche. Mit zunehmenden Datenmengen und dem Aufkommen von IoT- und Big-Data-Technologien wird in nahezu jeder IT-basierten Organisation ein massiver Bedarf an Datenwissenschaftlern und Dateningenieuren bestehen. Für diejenigen, die sich für diese Bereiche interessieren, ist es noch nicht zu spät, um anzufangen.
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Dies war ein Leitfaden für Data Science vs. Data Engineering, deren Bedeutung, Kopf-an-Kopf-Vergleich, Hauptunterschiede, Vergleichstabelle und Schlussfolgerung. Dieser Artikel enthält alle nützlichen Unterschiede zwischen Data Science und Data Engineering. Sie können sich auch die folgenden Artikel ansehen, um mehr zu erfahren -
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