Verschil tussen data science en data engineering
Data Science is een interdisciplinair onderwerp dat de methoden en hulpmiddelen uit de statistiek, het toepassingsdomein en de informatica exploiteert om gegevens, gestructureerd of ongestructureerd, te verwerken om betekenisvolle inzichten en kennis te verkrijgen. Data Science is het proces waarbij nuttige bedrijfsinzichten uit de gegevens worden gehaald. Data Engineering ontwerpt en maakt de processtack voor het in realtime verzamelen of genereren, opslaan, verrijken en verwerken van gegevens. Data engineering is verantwoordelijk voor het bouwen van de pijplijn of workflow voor de naadloze verplaatsing van gegevens van de ene instantie naar de andere. De betrokken ingenieurs zorgen voor hardware- en softwarevereisten naast de aspecten IT en gegevensbeveiliging en -bescherming.
Head to Head-vergelijking tussen Data Science versus Data Engineering (Infographics)
Hieronder vindt u de Top 6-vergelijking tussen Data Science versus Data Engineering
Belangrijkste verschillen tussen Data Science versus Data Engineering
het volgende is het verschil tussen Data Science en Data Engineering
Data Science en Data Engineering zijn twee verschillende disciplines, maar er zijn enkele opvattingen waarin mensen ze door elkaar gebruiken. Dit hangt ook af van de organisatie of het projectteam die dergelijke taken uitvoert wanneer dit onderscheid niet specifiek is aangegeven. Om hun unieke identiteit vast te stellen, benadrukken we de grote verschillen tussen de twee velden:
- Data Engineering is de discipline die zorgt voor het ontwikkelen van het raamwerk voor het verwerken, opslaan en ophalen van gegevens uit verschillende gegevensbronnen. Aan de andere kant is Data Science de discipline die een model ontwikkelt om zinvolle en nuttige inzichten te putten uit de onderliggende gegevens.
- Data engineering is verantwoordelijk voor het ontdekken van de beste methoden en identificatie van geoptimaliseerde oplossingen en toolset voor data-acquisitie. Data Science is verantwoordelijk voor het ontwikkelen van modellen en procedures voor het extraheren van nuttige bedrijfsinzichten uit de gegevens.
- Data Engineer legt de basis of bereidt de gegevens voor waarop een Data Scientist de machine learning en statistische modellen zal ontwikkelen.
- Data engineering maakt meestal gebruik van tools en programmeertalen om API te bouwen voor grootschalige gegevensverwerking en query-optimalisatie. Integendeel, Data Science gebruikt de kennis van statistiek, wiskunde, informatica en bedrijfskennis voor het ontwikkelen van branchespecifieke analyse- en intelligentiemodellen.
- Hoewel Data Engineering ook zorgt voor correct hardwaregebruik voor gegevensverwerking, -opslag en -distributie, houdt Data Science zich misschien niet zo bezig met de hardwareconfiguratie, maar is gedistribueerde informatica vereist.
- Data Wetenschappers moeten visuele of grafische weergave van de onderliggende data voorbereiden, Data engineer is niet verplicht om dezelfde set studies te doen.
Data Science versus Data Engineering Comparision Table
Hoewel beide termen met gegevens verband houden, maar het zijn totaal verschillende disciplines, zullen we in dit gedeelte een rechtstreekse vergelijking maken van beide Data Science versus Data Engineering.
| Basis voor vergelijking | Data Science | Data engineering |
| Definitie | Data Science haalt inzichten uit de onbewerkte gegevens om inzichten en waarde uit de gegevens te halen met behulp van statistische modellen | Data Engineering maakt API's en framework voor het consumeren van de gegevens uit verschillende bronnen |
| Vakgebied | Deze discipline vereist een expertniveau kennis van wiskunde, statistiek, informatica en domein. Hardware-kennis is niet vereist | Data Engineering vereist kennis van programmeren, middleware en hardware. Machine learning en statistische kennis zijn niet verplicht |
| Werk profiel | Bepaalt het statistische en machine learning-model voor analyse en blijft deze verbeteren
Bouwt visualisaties en grafieken voor analyse van gegevens | Helpt het Data Science-team door functietransformaties toe te passen voor machine learning-modellen op de datasets
Vereist niet om aan datavisualisatie te werken |
| verantwoordelijkheden | Is verantwoordelijk voor de geoptimaliseerde prestaties van het ML / statistisch model | Is verantwoordelijk voor het optimaliseren en de prestaties van de hele datapijplijn |
| uitgang | De output van Data Science is een dataproduct | De output van data engineering is een dataflow-, opslag- en ophaalsysteem |
| Voorbeelden | Een voorbeeld van een gegevensproduct kan een aanbevelingsengine zijn, zoals een door YouTube aanbevolen videolijst, e-mailfilters voor het identificeren van spam en niet-spam-e-mails. | Een voorbeeld van Data Engineering zou zijn om dagelijkse tweets van Twitter naar het bijenkorf-datawarehouse te trekken, verspreid over meerdere clusters. |
Conclusie
Data Science en Data Engineering zijn twee totaal verschillende disciplines. Zowel Data Science als Data Engineering hebben betrekking op verschillende probleemgebieden en vereisen gespecialiseerde vaardigheden en benaderingen voor het omgaan met dagelijkse problemen. Hoewel Data Engineering misschien geen machine learning en een statistisch model omvat, moeten ze de gegevens transformeren, zodat datawetenschappers daar bovenop machine learning-modellen kunnen ontwikkelen. Hoewel datawetenschappers een kernalgoritme kunnen ontwikkelen voor het analyseren en visualiseren van de gegevens, zijn ze volledig afhankelijk van data-ingenieurs voor hun behoefte aan verwerkte en verrijkte gegevens. Beide velden bieden volop kansen en omvang van het werk, met toenemende gegevens en de komst van IoT- en Big-datatechnologieën zal er een enorme behoefte zijn aan datawetenschappers en data-ingenieurs in bijna elke IT-gebaseerde organisatie. Voor degenen die geïnteresseerd zijn in deze gebieden, is het niet te laat om te beginnen.
Aanbevolen artikel
Dit is een leidraad geweest voor Data Science versus Data Engineering, hun betekenis, Head-to-Head-vergelijking, belangrijkste verschillen, vergelijkingstabel en conclusie. dit artikel bestaat uit alle nuttige verschillen tussen Data Science en Data Engineering. U kunt ook de volgende artikelen bekijken voor meer informatie -
- 5 Meest bruikbare verschil tussen data science versus machine learning
- Data Science vs Software Engineering | Top 8 nuttige vergelijkingen
- 3 Beste datacarrières voor Data Scientist versus Data Engineer vs Statistician
- Big Data versus Data Science - Hoe zijn ze anders?
- Vragen tijdens solliciteren bij Software Engineering | Top en meest gestelde