Чем отличается Data Engineer от Data Scientist

Автор: ПрофГид
Обновлено
Чем отличается Data Engineer от Data Scientist

По оценкам экспертов, каждый день генерируется около 1,145 трлн Мб информации. Использовать ее рационально и с выгодой для бизнеса помогают Data Engineer и Data Scientist. Какая разница между этими профессиями, разберемся в статье. Кстати, недавно центр профориентации ПрофГид разработал точный тест на профориентацию, который сам расскажет, какие профессии вам подходят, даст заключение о вашем типе личности и интеллекте.

Содержание:

С чем работает Data Engineer

Тест: Кем стать: Data Engineer или Data Scientist?

Data Engineer настраивает и готовит инфраструктуру данных для дальнейшего анализа и обработки коллегами по цеху – Data Analyst′ом и Data Scientist′ом. В центре внимания инженера находятся формат, безопасность, отказоустойчивость и масштабирование данных. Говоря простым языком, основная задача Data Engineer′а – это подготовка и предоставление информации. Обязанности инженера связаны с моделированием и масштабированием данных (обработкой для повышения быстродействия приложения и устойчивости к высоким нагрузкам) и, таким образом, с обеспечением их потока.

От Data Engineer требуется понимание принципов разработки программного обеспечения и основ распределенных систем. Он должен разбираться в алгоритмах и структурах данных, а также уметь работать с несколькими языками программирования, в первую очередь с Python, Java и Scala. Они используются для статистического моделирования и анализа, построения конвейеров данных и решений для хранения информации.

В отличие от Data Scientist, Data Engineer должен уметь работать с большим количеством программ, среди которых Apache Hadoop, С++, Azure, Amazon Redshift, HDFS и другие. Наиболее известный инструмент – Hadoop, программное решение с открытым исходным кодом Apache Software Foundation.

С чем работает Data Scientist

Обязанности дата-сайентиста связаны с анализом данных, статистикой и обработкой больших объемов информации. Он проводит широкомасштабные исследования, чтобы выявлять закономерности и текущие тенденции. Его работа заключается в том, чтобы проанализировать данные (большие – Big Data) и на основании выводов предложить компании наилучшие маркетинговые стратегии, указать деловые возможности, пути улучшения продуктов и услуг.

Data Scientist должен:

  • хорошо разбираться в математике и статистике, а также иметь представление о программировании на Python и R. Эти инструменты используются для интеллектуального анализа данных и их обработки;
  • уметь пользоваться программным обеспечением для статистического моделирования, включая платформу Hadoop.

Специалист по Data Science также отвечает за очистку данных в компании и помогает руководству с систематическим анализом данных при принятии экономических решений. Дата-сайентист несет большую ответственность, поскольку от результатов его работы зависит развитие и прибыльность компании.

Data Scientist′ы тесно сотрудничают с инженерами данных для создания и поддержки различных информационных баз, анализа данных.

Читайте также :

Что делает Data Engineer

Инженерия данных включает несколько составляющих, среди которых концепция и обеспечение архитектуры системы, программирование конкретных приложений, проектирование и настройка базы данных, конфигурация интерфейсов и датчиков. Для работы Data Engineer′у нужны знания и навыки в области компьютерных наук, программирования и инженерии.

Отличие дата-инженера от дата сайентиста прежде всего в более техническом характере работы. В круг задач Data Engineer входит:

  • разработка, создание, тестирование и поддержка архитектуры данных;
  • IT-безопасность;
  • сбор информации и разработка процессов записи;
  • определение возможностей для повышения надежности, эффективности и качества информации;
  • проведение исследований по отраслевым бизнес-вопросам;
  • подготовка данных для прогнозного и предписывающего моделирования;
  • поиск задач, которые можно автоматизировать.

В своей работе дата-инженер оперирует большими объемами информации и использует сложные программы анализа, машинного обучения и статистических методов. В зону ответственности Data Engineer′а также входит обслуживание и администрирование IT-инфраструктуры.

Читайте также :

Что делает Data Scientist

В повседневной работе специалисту по данным приходится справляться с самыми разнообразными задачами. В рамках поиска информации он производит анализ того, какие данные уже доступны, а какие еще можно получить из разных источников. Во время очистки массива Data Scientist подготавливает информацию для последующего анализа. Он объединяет отдельные данные в таблицы и диаграммы.

Чтобы определить, как извлечь нужную информацию из доступных данных, дата-сайентист проводит автономный анализ, а затем передает результаты в продуктивную систему для онлайн-анализа. Data Scientist также консультирует руководство компании, оказывает поддержку в принятии стратегических решений, составляет шаблоны действий. Специалист по Data Science должен уметь излагать полученную информацию так, чтобы она была понятна тем, кто не обладает техническими познаниями.

Итак, в чем разница

Data Engineer – это специалист, который ведет разработку, проводит тестирование и формирует инфраструктуру базы данных. Также он очищает и подготавливает данные для их дальнейшей обработки специалистом по Data Science.

Работа специалиста по данным основана на информации, полученной от дата-инженера. Он создает предиктивные модели с помощью нейросетей и программ машинного обучения, сотрудничает с руководством, помогая выводить бизнес на более высокий уровень развития.

Сравнение профессий Data Engineer и Data Scientist

Data Engineer

Data Scientist

«Архитектор» данных

Исследователь данных

Получает, обрабатывает, систематизирует и объединяет данные

Проводит анализ информации, полученной от Data Engineer

Знает программирования на высоком уровне, машинное обучение, ETL, Hadoop, SQL, принципы архитектуры БД и конвейерной обработки

R, Python, машинное обучение, визуализация, интеллектуальный анализ

Инструменты в процессе работы: MySQL, Hive, Oracle, Riak, PostgreSQL, Redis и другие

Языки программирования: Python, R, Julia, SAS, SPSS, методы визуализации.

Не влияет напрямую на бизнес-решения в компании

Отчеты дата-сайентиста – основа для принятия бизнес-решений

Имеет дело с необработанными данными

Имеет дело с данными, обрабатываемыми инженерами

Обе профессии востребованные и высокооплачиваемые. Data Engineer и Data Scientist помогают развивать бизнес, поэтому передовые компании пытаются заполучить лучших из них.

Читайте также :
star_rate star_rate star_rate star_rate star_rate