Data Scientist versus Data Engineer - 7 Verbazingwekkende vergelijkingen

Verschil tussen Data Scientist en Data Engineer

Voordat we direct ingaan op de verschillen tussen Data Scientist en Data Engineer, zullen we eerst weten waar die termen eigenlijk naar verwijzen.

Data Scientist en Data Engineer zijn twee tracks in Bigdata. Over het algemeen voert Data Scientist analyses uit op gegevens door statistieken toe te passen, machine learning om de kritische bedrijfsproblemen op te lossen. Kortom, ze doen een geavanceerd niveau van data-analyse dat wordt aangestuurd en geautomatiseerd door machine learning en informatica. Data Engineer daarentegen zijn software-ingenieurs die gegevens uit verschillende bronnen ontwerpen, bouwen, integreren en big data beheren. En ze bereiden big data-infrastructuur voor om te worden geanalyseerd door Data Scientists.

Head-to-head vergelijking tussen Data Scientist versus Data Engineer (Infographics)

Hieronder vindt u de Top 7-vergelijking tussen Data Scientist en Data Engineer

Belangrijkste verschillen tussen Data Scientist versus Data Engineer

Hierna volgt het verschil tussen Data Scientist en Data Engineer als volgt

Basis voor vergelijking	Data scientist	Data Engineer
verantwoordelijkheden	Data Scientists om vragen uit de industrie en het bedrijfsleven te beantwoorden, zullen onderzoek verrichten. Ze profiteren ook van enorme hoeveelheden gegevens van externe en interne bronnen om dat bedrijf te beantwoorden. Gegevenswetenschappers gebruiken ook de meeste ontwikkelde analyseprogramma's voor machinaal leren en statistische methoden om gegevens voor te bereiden voor gebruik in prescriptieve en voorspellende modellen. Verken en onderzoek gegevens om verborgen patronen te vinden. Automatiseer het werk door het gebruik van voorspellende en prescriptieve analyses. Vertel verhalen aan belangrijke stakeholders op basis van hun analyse.	Ontdek mogelijkheden voor data-acquisitie. Data Engineers ontwikkelen, testen, bouwen en onderhouden ook architecturen Zorg ervoor dat Architecture de vereisten van een bedrijf ondersteunt. Voor datamodellering, mining en productie ontwikkelen ze datasetprocessen. Data Engineers gebruiken ook een breed scala aan talen en tools (bijv. Scripttalen) om systemen samen te combineren. Om de gegevensefficiëntie, betrouwbaarheid en kwaliteit te verbeteren, stellen ze ook enkele manieren voor om dat te doen.
Werkvooruitzicht	De rol van Data Scientist is populair sinds het begin van de hype Maar tegenwoordig zijn bedrijven op zoek naar data science teams in plaats van liever dan eenhoorn data wetenschappers die creativiteit, communicatieve vaardigheden, nieuwsgierigheid, slimheid, technische expertise, etc. bezitten. Voor recruiters is het moeilijk om de persoon te vinden, die de kwaliteiten heeft waar bedrijven naar op zoek zijn en de vraag is duidelijk groter dan het aanbod. We kunnen dus zien dat de Bubble Data Scientist in de nabije toekomst zal barsten.	Datastromen moeten in de toekomst worden vervangen en omgeleid. Als gevolg hiervan is het centrum van interesse aan de gang en is het aantal vacatures om Data Engineers in te huren door de jaren heen geleidelijk toegenomen.
Noodzaak om kennis en expertise te ontwikkelen	Data Scientists moeten experts zijn in het communiceren en presenteren van de resultaten van een analyse die ze hebben uitgevoerd.	Data Engineers moeten expertise hebben in systeemmonitoring en data Cleaning.

Data Scientist versus Data Engineer Comparision Table

Basis voor vergelijking	Data scientist	Data Engineer
Gereedschap	Ze gebruiken tools zoals Mat lab, SAS, Jupyter, RStudio	Ze gebruiken tools zoals Oracle, Hadoop, MySQL, Hive, DashDB, MongoDB, Cassandra
Ze werken aan	Ze werken aan data-analyse, statistiek, machine learning, datamining, onderzoek, statistische modellering, algoritmen, programmeren	Ze werken op Data Warehousing, ETL, Databases, Business Intelligence
talen	Ze zijn zeer bekend met de talen R, Python, LaTeX enz	Ze zijn zeer bekend met de talen Java, Unix, JavaScript, Linux, SQL enz.
salarissen	Ze verdienen op een middelgrote markt minimaal $ 43k en maximaal $ 364k	Data Engineer in een middelgrote markt verdienen ze minimaal $ 34k en maximaal $ 341k
Gehuurd bij	Ze worden ingehuurd door Dropbox, Microsoft, Walmart enz	Ze worden ingehuurd door Verizon, Bloomberg, Play station etc.
Taken die ze uitvoeren	Gegevens begrijpen Functies genereren Patronen extraheren uit gegevens Gegevens modelleren en visualiseren om nieuwe inzichten te krijgen Communiceren en verklaren van deze nieuwe bevindingen	Gegevenswetenschappers verzamelen gegevens uit verschillende bronnen Gegevens opruimen en opslaan in de beste formaten ETL-taken Datapijplijnen maken Monitoring van gegevensverzamelings-, opslag- en ophaalprocessen
Educatieve achtergrond	Data Scientists hebben een computerwetenschappelijke achtergrond en studeerden ook vaak Econometrie, Wiskunde, Statistiek en Operationeel Onderzoek.	Data Engineers zijn ook afkomstig uit de informatica en ook uit Computer Engineering.

Data Scientist en Data Engineer werken samen

Beide vaardigheden (verschil tussen Data Scientist en Data Engineer) zijn van cruciaal belang voor het goed functioneren van het datateam. Het is zeer moeilijk dat we in staat zullen zijn om een eenhoorn te landen, een persoon die vaardigheden heeft als Data Scientist en Data Engineer. Daarom moeten we een team samenstellen, waarbij elk lid de vaardigheden van het andere lid aanvult. En het is van cruciaal belang dat ze goed werken door samen te zijn.

Om deze situatie of dit dilemma te voorkomen, is het belangrijk om de verschillende complementaire rollen te herkennen die ze allebei in onze onderneming spelen. Het is onmogelijk om niet alleen te overdrijven hoe belangrijk de communicatie tussen een Data Scientist en Data Engineer is, maar ook hoe belangrijk het is om ervoor te zorgen dat zowel Data Scientist als Data Engineering rollen en teams over voldoende middelen beschikken en ingebeeld zijn. Dit komt omdat gegevens moeten worden geoptimaliseerd voor de use case van de Data Scientist. Een goed begrip van hoe dit werkt is belangrijk om de menselijke foutencomponent van de datapijplijn te verminderen.

Als we dit niet vanaf het begin afdoende voorbereiden, kunnen de inspanningen van onze onderneming ten onder gaan. We moeten af van de situatie waarin Data Scientists aan boord zijn zonder dat een datapijplijn voldoende wordt uitgevoerd. Dit laat hen in de ongemakkelijke en dure positie om gedwongen te worden om in de hardcode die Data Engineering nodig heeft te graven of inactief te blijven. Geen van beide opties is een goed gebruik van hun mogelijkheden of de middelen van onze onderneming.

Conclusie - Data Scientist versus Data Engineer

Concluderend werken zowel Data Scientists als Data Engineers samen aan de data. En ze zijn allebei nodig omdat het moeilijk is om alle vaardigheden van een bepaalde persoon te vinden. Daarom moeten datawetenschappers en data-ingenieurs elkaar aanvullen om effectief voor de zakelijke onderneming te kunnen werken. Omdat een Data Scientists zorgen over datapijplijn minder productief is en Data Engineer zorgen over zakelijke inzichten minder productief zijn. Door zowel Data Scientist als Data Engineer te combineren, werken ze absoluut goed.

Aanbevolen artikel

Dit is een gids geweest voor Data Scientist versus Data Engineer, hun betekenis, Head-to-Head-vergelijking, belangrijkste verschillen, vergelijkingstabel en conclusie. U kunt ook de volgende artikelen bekijken voor meer informatie -