数据工程师与数据科学家：选择哪个职业？
数据工程师与数据科学家：选择哪个职业？
在数据世界中，有两个关键角色对于释放信息的力量起着重要作用：数据科学家和数据工程师。但是，这些数据魔法师有何不同之处呢？欢迎来到数据科学家与数据工程师的终极对决！在这个引人入胜的旅程中，我们将探索这些科技巨头将原始数据转化为有价值洞察力所采取的独特路径。
数据科学家利用统计专业知识和机器学习的魔力来发现隐藏的模式并预测未来趋势。另一方面，数据工程师是建筑师，构建健壮的数据管道和基础设施，确保数据的流畅流动和存储。他们共同组成了推动创新引擎的不可阻挡的力量。
什么是数据工程？
数据工程是指包括数据组织、存储和处理的过程。数据工程旨在通过各种分析方法利用数据在决策中的潜力。熟练和训练有素的数据工程师使用先进的工具和技术来执行这个过程。
什么是数据科学？
数据科学是一个多学科领域，深入探讨了该领域。从更加研究导向的视角来看，它涉及算法、过程、科学方法和用于知识和数据提取的系统。它还利用先进的工具和技术。然而，这里的目标是通过统计学、人工智能和机器学习进行数据分析。
数据工程与数据科学-概述
| 方面 | 数据工程 | 数据科学 |
|---|---|---|
| 主要关注 | 构建和维护数据管道和基础设施 | 分析和解释数据以提取洞察力 |
| 角色目标 | 确保数据的高效收集、存储和处理 | 利用数据进行数据驱动的业务决策 |
| 所需技能 | 数据库管理，ETL（抽取、转换、加载） | 统计学，机器学习，数据可视化 |
| 工具和技术 | Hadoop，Spark，SQL，NoSQL数据库 | Python，R，SQL，TensorFlow，Pandas |
| 数据处理 | 强调高效的数据处理和存储 | 专注于数据分析、建模和可视化 |
| 输出 | 结构化、清晰和可访问的数据 | 有价值的洞察力、预测和可行性结果 |
| 主要责任 | 设计数据架构、数据集成、数据仓库 | 探索性数据分析、预测建模、数据可视化 |
| 行业应用 | 数据基础设施、数据管道、大数据解决方案 | 商业智能、预测分析、基于数据的决策 |
| 合作 | 与数据科学家密切合作，以确保数据的可访问性和质量 | 与数据工程师合作，以优化数据访问和管道 |
| 目标 | 为有效的数据分析奠定基础 | 应用分析驱动基于数据的决策 |
角色和责任
数据工程师职位
- 处理经常出现的复杂和新问题
- 为分析开发大数据基础设施
- 设计、构建、整合和测试数据
- 根据个体数据需求进行管理、维护和优化
- 构建数据管道
- 编写复杂查询和数据挖掘
- 使用ETL或额外的转换加载开发大型数据仓库
数据科学家职位
- 进行在线实验并提出假设
- 对数据应用统计分析和机器学习算法进行趋势识别和预测
- 将发现结果可视化并传达给技术和非技术观众
- 开发兼容模型
所需技能
数据工程师技能
技术技能
- 深入理解和熟练使用编程语言，如Python、SQL
- 能够处理NoSQL、数据流、MapReduce、Hadoop、Hive和Pig等框架
- 云计算
- 熟悉IBM的Db2仓库和亚马逊的Redshift等数据仓库平台
- 熟悉Linux和Microsoft Windows的工作知识
软技能
- 逻辑思维
- 能够识别需要处理和分析的数据
- 能够与跨职能团队顺利合作
数据科学技能
技术技能
- 精通SAS、R、Python和Java等编程语言
- 熟练掌握Spark等大数据框架
- 了解包括机器学习和深度学习在内的高级技术基础知识
- 了解安全、偏见和隐私等伦理知识
软技能
- 创新思维
- 能够以通俗的术语清晰简洁地解释技术信息
- 能够独立工作
- 解决问题
- 广泛了解高级和重要概念
数据工程师与数据科学家薪资
数据工程师
数据工程师根据不同经验水平的薪资如下：
数据科学家
数据科学家在不同经验水平下的薪资如下：
数据工程和数据科学的相似之处
无论数据工程师和数据科学家之间的差异如何，考虑到数据工程师与机器学习工程师之间的共同点，以下是一些共同点：
- 编程：掌握编程语言用于构建数据管道和维护数据库
- 数据处理：常见的技能包括
- 合作：他们必须就数据结构进行合作，决定其与数据分析和模式识别的兼容性
- 数据质量：确保数据的准确性和一致性是两个专业人员都需要完成的重要任务
- 业务理解：领域知识对于高效的功能和对确切需求的理解至关重要
结论
有效的数据处理对于任何组织都至关重要，而熟练的专业人员对于数据工程师和数据科学家角色来说是必不可少的。这些职位需求量大，提供许多职业发展和成功的机会。有趣的是，这些领域的共同技能允许根据个人的兴趣和抱负在两者之间进行平稳过渡。无论您成为数据工程师还是数据科学家，磨练您在任何领域的专业知识都将为塑造公司的命运和声誉提供光明的未来和无限的可能性。踏入数据世界，打开无限可能的大门！
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