Data Scientist vs Data Engineer: Dekódoljuk a szerepeket

Kovács Olivér
2024. július 25.

Data Scientist vs Data Engineer: Mi a különbség? Lássuk a két szerepkör (felelősségek, készségek és egyebek) alapos összehasonlítását!

More...

Az adattudósok (data scientists) és adat mérnökök (data engineers) egyaránt fontos szerepet játszanak az adatok feldolgozásában és elemzésében, de különböző feladatokra összpontosítanak.

data scientistek elemzik és értelmezik a bonyolult adatokat, hogy segítsenek a vállalkozásoknak megalapozott döntéseket hozni. Először megértik az üzleti igényeket, majd elemzik az adatokat és modelleket készítenek, hogy bemutassák az eredményeket a stakeholdereknek. Gyakran használják ezeket a modelleket a jövőbeli trendek előrejelzésére és stratégiák tanácsadására.

Ezzel szemben a data engineerek a 'big data' infrastruktúra előkészítésére koncentrálnak, amit majd elemezni lehet. Fejlesztik, építik, tesztelik és karbantartják az olyan architektúrákat, mint az adatbázisok és a nagyméretű feldolgozó rendszerek. Ez magában foglalja az adatok gyűjtésének, tárolásának és visszakeresésének technikai beállítását.

Mindkét pozíció elengedhetetlen egy olyan vállalkozás számára, amely az adatokat stratégiai döntésekhez használja. A data scientisteket az adat elemzés és az üzleti döntéshozatal közötti hídnak tekintik, míg a data engineerek az adatelemzést lehetővé tevő alapokkal foglalkoznak.

A következő részben bemutatjuk az egyes szerepkörök felelősségeit, a sikerhez szükséges készségeket és kompetenciákat, a tipikus karrierútvonalat és más releváns tényezőket. Vágjunk bele!

Data scientist vs data engineer – Bluebird blog

Data Scientist vs Data Engineer: Legfontosabb különbségek


Data Scientist

Data Engineer

Hatókör és célkitűzések

Rejtett minták felfedezése és az üzleti döntéshozatali folyamatok támogatása

Adatarchitektúrák építése és kezelése  az adatelemzés és a jelentéskészítés támogatásához

Módszertan

Gépi tanulási és statisztikai modellek alkalmazása az adatokon

Adatbázisok és nagyméretű feldolgozó rendszerek fejlesztése, építése, tesztelése és karbantartása

Kommunikáció és stakeholder interakció

Együttműködés az üzleti vezetőkkel, hogy adatalapú döntéseket hozzanak

Együttműködés a data scientistekkel és az IT csapatokkal, ho

Eredmények

Prediktív modellek, hasznosítható betekintések, tudományos jelentések

Adatfolyamok, adatkészletek, adatbázis rendszerek, ETL folyamatok

Adatok felhasználása

Elsősorban kvantitatív adatokkal dolgoznak, de kontextushoz használhatnak kvalitatív adatokat is

Az adatok kezelésére koncentrálnak, biztosítva azok minőségét és hozzáférhetőségét

Eszközök és technológiák

Python, R, SAS, Jupyter, TensorFlow, statisztikai szoftver

Hadoop, Spark, Kafka, SQL, NoSQL adatbázisok, ETL eszközök

Kisebb szervezetekben gyakori, hogy az alkalmazottak több szerepet is betöltenek, mind az adat tudományos, mind az adat mérnöki feladatokat ellátva. Egy ilyen szakember feladata lehet például adattárolási megoldások, mint a PostgreSQL beállítása, valamint az adatok elemzése statisztikai eszközökkel, mint az R.

Nagyvállalatokban a data scientist és data engineer pozíciók egyértelműen el vannak különítve, és minden szakember a saját szakterületére koncentrál.


Data Scientist Vs Data Engineer: Alapvető készségek és eltérések

Adatbiztonsági és megfelelőségi készségek

  1. 1
    A data scientisteknek jól kell ismerniük az adatbiztonsági protokollokat és etikai megfontolásokat, különösen a személyazonosításra alkalmas információk (PII) kezelésénél. Jártasnak kell lenniük a legjobb gyakorlatok alkalmazásában, hogy az elemzési projektek megfeleljenek az adatvédelmi szabványoknak és szabályozásoknak.
  2. 2
    A data engineerek szakértelemmel kell rendelkezzenek a biztonságos adatkeretek létrehozásában és kezelésében. Felelősek az adatkezelési elvek, hozzáférés-ellenőrzések és integritás-ellenőrzések végrehajtásáért, hogy megfeleljenek a jogi szabványoknak, mint például a GDPR vagy a HIPAA.

Rendszerarchitektúra és infrastruktúra készségek

  1. 1
    A data scientisteknek alapvető készségekkel kell rendelkezniük az adat infrastruktúrában, hogy modellezési és kísérleti terveiket az alkalmazott rendszerek korlátaihoz igazítsák.
  2. 2
    Ezzel szemben a data engineereknek jártasnak kell lenniük a rendszertervezés és -architektúra terén. Képesnek kell lenniük ellenálló, méretezhető és nagy teljesítményű adatmegoldások megépítésére, beépítve a felhőszolgáltatások, adattárházak és adat integrációs módszerek ismeretét.

Dokumentáció és szabványosítás készségek

  1. 1
    A data scientisteknek ismerniük kell az analitikai folyamatok átfogó dokumentálását, beleértve az adat szótárak elkészítését, a modellek specifikációinak részletezését és a kísérleti tervek körvonalazását, hogy biztosítsák más stakeholderek számára az átláthatóságot és a reprodukálhatóságot.
  2. 2
    A data engineereknek tudniuk kell dokumentálni a rendszerstruktúrákat és működési eljárásokat. Képesnek kell lenniük világos adatfolyam diagramok készítésére, az ETL rutinok meghatározására és a rendszer karbantartási lépések körvonalazására, hogy biztosítsák az átláthatóságot és a rendszer integritását.

Technikai és eszközismeret

  1. 1
    A data scientisteknek kiemelkedőnek kell lenniük az adatvizualizációs eszközök és szoftverek használatában, mint például a Matplotlib, Seaborn vagy D3.js, amelyek elengedhetetlenek az elemzési eredmények hatékony bemutatásához.
  2. 2

    A data engineereknek mesterfokon kell ismerniük a verziókezelő és automatizálási eszközöket, mint a Git és a Jenkins. Ezek a készségek kritikusak a kód verziók hatékony kezeléséhez, valamint az adat rendszerek és adatfolyamok telepítésének egyszerűsítéséhez.

Data scientistek és data engineerek a fintech projektekben

A fintech területén a data scientistek elemzik az adatokat, hogy előre jelezzék a trendeket, támogassák a stratégiákat és javítsák a döntéshozatalt. Ez elengedhetetlen az olyan innovációkhoz, mint a csalás felderítése és a személyre szabott szolgáltatások.

A data engineerek kialakítják az adat architektúrát, biztosítva, hogy az adatok megbízhatóak és biztonságosak legyenek. Ez alapvető fontosságú a fintech adatintenzív és szabályozott környezetében. Mindkét szerepkör kritikus a technológia sikeres alkalmazásához a pénzügyekben.


Data Scientist vs Data Engineer feladatai

Mielőtt belevágunk: a data scientist és a data engineer feladatköre változhat a cég méretétől, a szektortól, és az üzlet sajátos igényeitől függően. Az alábbi példák általános iránymutatások, amelyeket az egyes szervezetek kontextusához lehet igazítani.

Data Scientist feladatai

Adatelemzés és modellfejlesztés

A data scientistek nagy mennyiségű adatot elemeznek, hogy hasznos betekintéseket nyerjenek. Prediktív modelleket és algoritmusokat fejlesztenek a jövőbeli trendek és viselkedési minták előrejelzésére.

Betekintések kommunikálása és stratégiai ajánlások

Az összetett adatokból származó eredményeket érthetővé teszik az üzleti stakeholderek számára, és stratégiákat javasolnak az üzleti problémák megoldására adatalapú betekintések alapján.

Keresztfunkcionális együttműködés

Együttműködnek technikai és nem technikai csapatokkal a modellek megvalósítása és az üzleti célokkal összhangban lévő stratégiai döntések támogatása érdekében.

Adatalapú döntéshozatal támogatása

Emelt szintű analitikával a data scientistek átfogó adat betekintésekkel és előrejelzésekkel támogatják a döntéshozatali folyamatot.


Data Engineer feladatai

Adatinfrastruktúra fejlesztése

A data engineerek megtervezik, létrehozzák és karbantartják az infrastruktúrát, amely optimális adatkinyerést, transzformálást és betöltést tesz lehetővé különböző forrásokból.

Adatminőség biztosítása

Biztosítják, hogy az adatok pontosak, következetesek és hozzáférhetők legyenek, rendszeres adat tisztítási és validálási intézkedések bevezetésével.

Adatkezelés és optimalizálás

Optimalizálják az adatlekérdezést és adatbázis megoldásokat fejlesztenek, hogy támogassák a data scientistek és más felhasználók specifikus elemzési igényeit a szervezeten belül.

Technikai együttműködés és támogatás

Szorosan együttműködnek a data scientistekkel, hogy az adat architektúra támogassa a fejlett adat elemzési és modellfejlesztési követelményeket.


Data Scientist és Data Engineer: Karrierpályák

Data Scientist karrierút

  1. 1
    Junior Data Scientist: Friss diplomások vagy rokon területekről érkezők itt kezdik adattudós karrierjüket, fókuszálva az adatfeltáró elemzésre, gépi tanulási modellek alkalmazására és az adat vizualizációs eszközök használatának elsajátítására.
  2. 2
    Data Scientist: További tapasztalatokkal felruházva komplex adatkészletekkel dolgozol, prediktív modelleket fejleszthetsz, és elkezdhetsz adatalapú betekintéseket stratégiai ajánlásokra fordítani az üzlet számára.
  3. 3
    Senior Data Scientist: Ebben a szakaszban adatalapú projekteket vezetsz, algoritmusokat finomítasz, és részt veszel junior data scientistek mentorálásában. Elkezdheted a cég adatstratégiájának irányát is alakítani.
  4. 4
    Lead Data Scientist / Data Science Manager: Egy data scientist csapatot és esetleg keresztfunkcionális projektcsapatokat felügyelsz, támogatod az innovációt és fejlett analitikai projekteket vezetsz, gyakran együttműködve a felső vezetéssel.
  5. 5
    Chief Data Scientist / Director of Data Science: Ebben a vezetői szerepben a cég átfogó adattudományi kezdeményezéseit irányítod, befolyásolva a magas szintű stratégiai döntéseket és nagy léptékű projekteket vezetsz.

A data scientistek gyakran erős alapokkal kezdik az adatelemzésben és a prediktív modellezésben. Ahogy fejlődnek, olyan szerepeket is betölthetnek, mint a machine learning engineer, ahol a modellek implementálására és finomhangolására koncentrálnak, vagy analytics consultant, ahol adatokat használnak stratégiai döntések támogatására.

Lehet, hogy a kvantitatív elemzés irányába mozdulnak el, vagy menedzsment pozíciókba lépnek, például product manager az AI-alapú termékek esetében.

Data Engineer karrierút

  1. 1
    Junior Data Engineer: A kezdők gyakran segítenek az adatbázisok karbantartásában, ETL folyamatok fejlesztésében és tapasztalatot szereznek felhőalapú számítási környezetekben.
  2. 2
    Data Engineer: Szilárd alapokkal új adatfolyamokat tervezel és építesz, adattárolási megoldásokat valósítasz meg, és biztosítod az adatok minőségét és megbízhatóságát.
  3. 3
    Senior Data Engineer: Ezen a haladó szinten elvárás, hogy méretezhető és hatékony adatrendszereket tervezz, adattárház projekteket vezess, és jelentős szerepet vállalj az adat infrastruktúrával kapcsolatos döntéshozatali folyamatokban.
  4. 4
    Lead Data Engineer / Data Engineering Manager: Egy data engineer csapatot irányítasz és szorosan együttműködsz data scientistekkel és más stakeholderekkel, hogy az adat ökoszisztéma megfeleljen az üzlet változó igényeinek.
  5. 5

    Chief Data Engineer / Director of Data Engineering: A felsővezetői szerepben a vállalat adatarchitektúrájáért és mérnöki stratégiájáért vagy felelős, vezeted az összes mérnöki kezdeményezést, és kulcsfontosságú döntéseket hozol a technológiák és folyamatok terén.

A Data Engineer pozícióból a szakemberek olyan szerepekbe is fejlődhetnek, mint a Big Data Architect, ahol nagy méretű adatfeldolgozó rendszerek tervezésével foglalkoznak, vagy a Cloud Solutions Architect, ahol a felhőalapú számítási keretrendszerekre koncentrálnak.

Lehetnek Database Administratorok is, akik az adatok integritásának és teljesítményének biztosításáért felelősek, vagy az Infrastructure Engineering területére léphetnek, kritikus rendszertámogatást nyújtva. A karrierút stratégiai vezetői pozíciókban csúcsosodhat ki, mint például a Chief Information Officer, aki egy szervezet IT stratégiájának felügyeletéért felelős.


Gyakran Ismételt Kérdések

Miben különböznek a data scientist és a data engineer napi feladatai?

A data scientistek általában az adatokból való betekintések kinyerésével, prediktív modellezéssel és adatbányászattal foglalkoznak. Ezzel szemben a data engineerek az adatok nagy léptékű feldolgozását és elemzését lehetővé tevő infrastruktúra építésére és karbantartására koncentrálnak.

Milyen oktatási háttér jellemző a data scientistekre és a data engineerekre?

Mindkét szerepkörben gyakori a számítástechnikai vagy rokon területen szerzett végzettség. Bár a magasabb fokozatú végzettség jellemzőbb a data scientisteknél, nem ritka, hogy a data engineerek is rendelkeznek ilyen végzettséggel, különösen, ha magasabb technikai szerepeket céloznak meg.

Fontos a programozási szakértelem mind a data scientistek, mind a data engineerek számára?

Igen, a programozás mindkettő számára elengedhetetlen, de a nyelvek és a tudás mélysége eltérhet. A data engineerek gyakran igényelnek szakértelmet az adatbázis-lekérdező nyelvekben, mint például az SQL, és a rendszerszintű programozási nyelvekben, míg a data scientisteknek a statisztikai programozási nyelvekben, mint a Python vagy az R, kell jártasnak lenniük.

Melyik pozíció esetében fontosabbak az iparági ismeretek?

Bár mindkettőnek előnyös az iparági ismeret, különösen fontos a data scientistek számára, hogy megértsék az iparág-specifikus kihívásokat és lehetőségeket, hogy értelmes betekintéseket nyerjenek az adatokból.

Összehasonlítható a data scientistek és a data engineerek fizetése?

Mind a data scientistek, mind a data engineerek jól fizetettek. Ez azinban eltérő lehet az iparág, a helyszín és a szakértelem szintje szerint. Bár a konkrét számok ingadozhatnak, mindkét szerep versenyképes fizetést kínál a technológiai és adatközpontú vállalatoknál.

Melyik szerepkör igényel mélyebb technikai szakértelmet?

Mindkét szerep mély technikai szakértelmet igényel a saját területén. A data engineereknek alapos ismeretekkel kell rendelkezniük az adatbázisok és az elosztott rendszerek terén, míg a data scientisteknek erős statisztikai és analitikai készségekre van szükségük, hogy betekintéseket nyerjenek az adatokból.

Melyik szerepkör igényel több ügyfélkapcsolatot?

A data scientistek gyakrabban lépnek kapcsolatba az ügyfelekkel vagy az üzleti egységekkel, mivel nekik kell kommunikálniuk az eredményeiket és adatokat átültetniük hasznos üzleti betekintésekre. A data engineerek általában a háttérben dolgoznak, az adat elemzést lehetővé tevő rendszerek karbantartásával.

Mi szükséges ahhoz, hogy data scientistből data engineer legyen, vagy fordítva?

Az egyik szerepkörből a másikba való áttérés kihívást jelenthet, de megfelelő felkészüléssel lehetséges. Egy data scientist, aki mérnöki pályára lépne, mélyebb rendszerszintű ismereteket kell, hogy szerezzen, míg egy data engineer, aki tudományos pályára lépne a statisztikai és analitikai készségeit kell, hogy fejlessze.


Ha vállalatod belső állományába IT szakembert keresel, akkor munkaerő-közvetítés szolgáltatás keretében tudunk segíteni. neked. Amennyiben projektedre keresel speciális szaktudással rendelkező IT szakértőt vagy erőforrás-hiánnyal rendelkezel, akkor szólj nekünk és IT contracting szolgáltatásunk keretében elvégezzük a szoftverfejlesztési-, tesztelési-, üzleti elemzési-, üzemeltetési-, vagy akár DevOps feladatokat is! 

Hogy elsőként értesülj legújabb blogbejegyzéseinkről, kövess minket a LinkedInen és a Facebookon!


Kapcsolódó blogtartalmaink

Success message!
Warning message!
Error message!