Data Scientist vs Data Engineer - 7 fantastiska jämförelser

Skillnaden mellan Data Scientist och Data Engineer

Innan vi hoppar direkt in i skillnaderna mellan Data Scientist och Data Engineer, kommer vi först att veta vad de faktiska termerna hänvisar till.

Data Scientist och Data Engineer är två spår i Bigdata. Generellt utför Data Scientist analyser av data genom att tillämpa statistik, maskininlärning för att lösa de kritiska affärsproblemen. Kort sagt gör de en avancerad dataanalys som drivs och automatiseras av maskininlärning och datavetenskap. Data Engineer, å andra sidan, är programvaruingenjörer som designar, bygger, integrerar data från olika resurser och hanterar big data. Och också förbereder de infrastruktur för stor data som ska analyseras av datavetare.

Head to Head-jämförelse mellan Data Scientist vs Data Engineer (Infographics)

Nedan visas topp 7-jämförelsen mellan Data Scientist vs Data Engineer

Viktiga skillnader mellan Data Scientist vs Data Engineer

Följande är skillnaden mellan Data Scientist och Data Engineer är följande

Grund för jämförelse	Data Scientist	Data Engineer
ansvar	Datavetare för att besvara bransch- och affärsfrågor, de kommer att bedriva forskning. De drar också nytta av stora mängder data från externa och interna källor för att besvara det företaget. Datavetare använder också mest utvecklade maskininlärningsanalysprogram och statistiska metoder för att förbereda data för användning i receptbelagd och prediktiv modellering. Utforska och undersöka data för att hitta dolda mönster. Automatisera arbetet genom att använda prediktiv och receptbelagd analys. Berätta historier till viktiga intressenter baserat på deras analys.	Upptäck möjligheter för datainsamling. Data Engineers utvecklar också, testar, konstruerar och underhåller arkitekturer Se till att arkitektur stöder ett företags krav. För datamodellering, gruvdrift och produktion utvecklar de datasystemprocesser. Data Engineers Anställer också ett brett utbud av språk och verktyg (t.ex. skriptspråk) för att kombinera system tillsammans. För att förbättra dataeffektivitet, tillförlitlighet och kvalitet föreslår de också några sätt att göra det.
Jobbutsikter	Data Scientist-rollen har varit efterfrågad sedan början av hype Men under dessa dagar letar företag efter att ha datavetenskapsteam snarare än att föredra framför enhörningsdataforskare som besitter kreativitet, kommunikationsförmåga, nyfikenhet, smarthet, teknisk expertis etc. För rekryterare är det svårt att hitta den person som har de egenskaper som företag letar efter och efterfrågan klart överskrider utbudet. Så vi kan säga att Data Scientist-bubblan inom en snar framtid kommer att spricka.	Dataflöden måste ersättas och omdirigeras i framtiden. Som ett resultat är intressecentret på och antalet anställningar för att anställa Data Engineers har gradvis ökat genom åren.
Behöver utveckla kunskap och expertis	Datavetare måste vara experter på att kommunicera och presentera resultaten av en analys de har gjort.	Dataingenjörer måste ha kompetens inom systemövervakning och datarengöring.

Data Scientist vs Data Engineer Comparision Table

Grund för jämförelse	Data Scientist	Data Engineer
Verktyg	De använder verktyg som Mat lab, SAS, Jupyter, RStudio	De använder verktyg som Oracle, Hadoop, MySQL, Hive, DashDB, MongoDB, Cassandra
De arbetar med	De arbetar med dataanalys, statistik, maskininlärning, datamining, forskning, statistisk modellering, algoritmer, programmering	De arbetar med datalagring, ETL, databaser, Business Intelligence
språk	De är mycket bekanta med språk R, Python, LaTeX osv	De är mycket bekanta med Java, Unix, JavaScript, Linux, SQL osv.
löner	De på en medellång marknad kommer de att tjäna minst $ 43k och högst $ 364k	Data Engineer på en medium marknad kommer de att tjäna minst $ 34k och högst $ 341k
Anställd av	De blir anställda av Dropbox, Microsoft, Walmart osv	De blir anställda av Verizon, Bloomberg, Play station etc.
Uppgifter de utför	Förstå data Generera funktioner Extrahera mönster från data Modellera och visualisera data för att få nya insikter Kommunicera och förklara dessa nya resultat	Datavetare samlar in data från olika källor Rensa data och lagra i de bästa formaten ETL-uppgifter Skapa datapipelines Övervaka datainsamling, lagring och hämtningsprocesser
Utbildningsbakgrund	Datavetare är från datavetenskapsbakgrund och studerade ofta Ekonometrik, Matematik, Statistik och Operativ Forskning.	Dataingenjörer kommer också från datavetenskaplig bakgrund och även datorteknik.

Datavetare och dataingenjör som arbetar tillsammans

Båda kompetensuppsättningarna (Skillnaden mellan datavetare och datainingenjör) är avgörande för att datateamet ska fungera korrekt. Det är mycket svårt att vi kan landa en enhörning en enda person som har färdigheter som Data Scientist och Data Engineer. Därför måste vi bygga ett team, där varje medlem kompletterar den andra medlemmens färdigheter. Och det är kritiskt att de fungerar bra genom att vara tillsammans.

För att undvika denna situation eller dilemma är det viktigt att erkänna de olika kompletterande roller som de båda spelar i vårt företag. Det är omöjligt att överdriva inte bara hur viktigt kommunikationen mellan en datavetare och dataingenjör är, utan också hur viktigt det är att se till att både datavetare och datatekniska roller och team är väl tillhandahållna och föreställda. Detta beror på att data måste optimeras till datavetenskapens användningsfall. Att ha en klar förståelse för hur detta fungerar är viktigt för att minska den mänskliga felkomponenten i datapipeline.

Underlåtenhet att förbereda sig tillräckligt för detta från början, kan döma vårt företags ansträngningar. Vi måste bli av med situationen, där Data Scientists är ombord utan att en datapipeline är tillräckligt klar. Detta lämnar dem i det obekväma och dyra läget att antingen tvingas gräva in i den hårddisken Datateknik som behövs eller förbli inaktiv. Varken alternativ är en bra användning av deras kapacitet eller vårt företags resurser.

Slutsats - Data Scientist vs Data Engineer

Sammanfattningsvis arbetar både datavetare och dataingenjörer tillsammans om uppgifterna. Och de båda behövs eftersom det är svårt att hitta alla färdigheter hos en viss individ, så datavetare och datatekniker måste komplettera varandra för att kunna arbeta effektivt för företaget. Eftersom en Data Scientists oroar sig för datapipeline är mindre produktiv och Data Engineer oroar sig för affärsinblick är mindre produktiva. Genom att kombinera både Data Scientist och Data Engineer fungerar de definitivt bra.

Rekommenderad artikel

Detta har varit en guide till Data Scientist vs Data Engineer, deras betydelse, jämförelse mellan huvud och huvud, viktiga skillnader, jämförelsetabell och slutsats. Du kan också titta på följande artiklar för att lära dig mer -