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.
A 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: 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
- 1A 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.
- 2A 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
- 1A data scientisteknek alapvető készségekkel kell rendelkezniük az adat infrastruktúrában, hogy modellezési és kísérleti terveiket az alkalmazott rendszerek korlátaihoz igazítsák.
- 2Ezzel 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
- 1A 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.
- 2A 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
- 1A 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
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.
További információkat találhatsz kapcsolódó cikkeinkben:
Data Scientist vs Data Analyst
Data Scientist és Data Engineer: Karrierpályák
Data Scientist karrierút
- 1Junior 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.
- 2Data Scientist: További tapasztalatokkal felruházva komplex adatkészletekkel dolgozol, prediktív modelleket fejleszthetsz, és elkezdhetsz adatalapú betekintéseket stratégiai ajánlásokra fordítani az üzlet számára.
- 3Senior Data Scientist: Ebben a szakaszban adatalapú projekteket vezetsz, algoritmusokat finomítasz, és részt veszel junior data scientistek mentorálásában. Elkezdheted a cég adatstratégiájának irányát is alakítani.
- 4Lead 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.
- 5Chief 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
- 1Junior Data Engineer: A kezdők gyakran segítenek az adatbázisok karbantartásában, ETL folyamatok fejlesztésében és tapasztalatot szereznek felhőalapú számítási környezetekben.
- 2Data Engineer: Szilárd alapokkal új adatfolyamokat tervezel és építesz, adattárolási megoldásokat valósítasz meg, és biztosítod az adatok minőségét és megbízhatóságát.
- 3Senior 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.
- 4Lead 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
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
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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!