Data Scientist vs Data Engineer - 7 comparaisons étonnantes

Différence entre Data Scientist et Data Engineer

Avant de sauter directement dans les différences entre Data Scientist et Data Engineer, tout d'abord, nous saurons à quoi ces termes se réfèrent.

Data Scientist et Data Engineer sont deux pistes dans Bigdata. Généralement, Data Scientist effectue une analyse des données en appliquant des statistiques et un apprentissage automatique pour résoudre les problèmes commerciaux critiques. En bref, ils font un niveau avancé d'analyse de données qui est piloté et automatisé par l'apprentissage automatique et l'informatique. Les ingénieurs de données, quant à eux, sont des ingénieurs logiciels qui conçoivent, construisent, intègrent des données provenant de diverses ressources et gèrent des mégadonnées. Ils préparent également une infrastructure de Big Data à analyser par les Data Scientists.

Comparaison directe entre Data Scientist et Data Engineer (Infographie)

Vous trouverez ci-dessous le top 7 des comparaisons entre Data Scientist et Data Engineer

Différences clés entre Data Scientist et Data Engineer

Voici la différence entre Data Scientist et Data Engineer:

Base de comparaison	Scientifique des données	Ingénieur de données
Responsabilités	Scientifiques de données pour répondre aux questions de l'industrie et des entreprises, ils effectueront des recherches. Ils profitent également d'énormes volumes de données provenant de sources externes et internes afin de répondre à cette activité. Les scientifiques des données utilisent également les programmes d'analyse d'apprentissage automatique les plus développés et les méthodes statistiques pour préparer les données à utiliser dans la modélisation prescriptive et prédictive. Explorez et examinez les données pour trouver des modèles cachés. Automatisez le travail grâce à l'utilisation d'analyses prédictives et prescriptives. Racontez des histoires aux principales parties prenantes sur la base de leur analyse.	Découvrez les opportunités d'acquisition de données. Les ingénieurs de données développent, testent, construisent et entretiennent également des architectures Assurez-vous que l'architecture répondra aux exigences d'une entreprise. Pour la modélisation, l'extraction et la production de données, ils développent des processus d'ensemble de données. Les ingénieurs de données utilisent également un large éventail de langages et d'outils (par exemple, les langages de script) afin de combiner les systèmes ensemble. Pour améliorer l'efficacité, la fiabilité et la qualité des données, ils suggèrent également des moyens de le faire.
Perspectives d'emploi	Le rôle de Data Scientist est demandé depuis le début du battage médiatique Mais pendant ces jours, les entreprises cherchent à avoir des équipes de science des données plutôt que de préférer les scientifiques de licorne qui possèdent la créativité, les compétences en communication, la curiosité, l'intelligence, l'expertise technique, etc. Pour les recruteurs, il est difficile de trouver la personne qui possède les qualités recherchées par les entreprises et la demande dépasse clairement l'offre. Ainsi, nous pouvons dire que dans un avenir proche, la bulle Data Scientist éclatera.	Les flux de données devront être remplacés et redirigés à l'avenir. En conséquence, le centre d'intérêt est activé et le nombre d'offres d'emploi pour embaucher des ingénieurs de données a progressivement augmenté au fil des ans.
Besoin de développer les connaissances et l'expertise	Les scientifiques des données doivent être des experts dans la communication et la présentation des résultats d'une analyse qu'ils ont effectuée.	Les ingénieurs de données doivent posséder une expertise dans la surveillance du système et le nettoyage des données.

Tableau de comparaison Data Scientist vs Data Engineer

Base de comparaison	Scientifique des données	Ingénieur de données
Outils	Ils utilisent des outils comme Mat lab, SAS, Jupyter, RStudio	Ils utilisent des outils comme Oracle, Hadoop, MySQL, Hive, DashDB, MongoDB, Cassandra
Ils travaillent sur	Ils travaillent sur l'analyse de données, les statistiques, l'apprentissage automatique, l'exploration de données, la recherche, la modélisation statistique, les algorithmes, la programmation	Ils travaillent sur l'entreposage de données, ETL, les bases de données, la Business Intelligence
Les langues	Ils connaissent très bien les langages R, Python, LaTeX, etc.	Ils sont très familiers avec les langages Java, Unix, JavaScript, Linux, SQL, etc.
Les salaires	Dans un marché moyen, ils gagneront un minimum de 43 000 $ et un maximum de 364 000 $	Ingénieur de données dans un marché moyen, ils gagneront un minimum de 34 000 $ et un maximum de 341 000 $
Embauché par	Ils sont embauchés par Dropbox, Microsoft, Walmart, etc.	Ils sont embauchés par Verizon, Bloomberg, Play station, etc.
Tâches qu'ils effectuent	Comprendre les données Génération de fonctionnalités Extraction de modèles à partir de données Modélisation et visualisation des données pour obtenir de nouvelles perspectives Communiquer et expliquer ces nouvelles découvertes	Les scientifiques des données collecteront des données de différentes sources Ranger les données et les stocker dans les meilleurs formats Tâches ETL Création de pipelines de données Surveillance des processus de collecte, de stockage et de récupération des données
Contexte éducatif	Les scientifiques des données sont issus de l'informatique et ont également souvent étudié l'économétrie, les mathématiques, les statistiques et la recherche opérationnelle.	Les ingénieurs de données sont également issus de l'informatique et du génie informatique.

Data Scientist et Data Engineer travaillant ensemble

Les deux compétences (différence entre Data Scientist et Data Engineer) sont essentielles au bon fonctionnement de l'équipe de données. Il est très difficile que nous puissions débarquer une licorne une seule personne qui a des compétences en tant que Data Scientist et Data Engineer. Par conséquent, nous devrons construire une équipe, où chaque membre complète les compétences de l'autre membre. Et il est essentiel qu'ils fonctionnent bien en étant ensemble.

Afin d'éviter cette situation ou ce dilemme, il est important de reconnaître les différents rôles complémentaires qu'ils jouent tous les deux dans notre entreprise. Il est impossible d'exagérer non seulement l'importance de la communication entre un Data Scientist et un Data Engineer, mais aussi l'importance de s'assurer que les rôles et les équipes de Data Scientist et de Data Engineering sont bien dotés et imaginés. En effet, les données doivent être optimisées pour le cas d'utilisation du Data Scientist. Il est important de bien comprendre comment cela fonctionne pour réduire la composante d'erreur humaine du pipeline de données.

Ne pas se préparer adéquatement à cela dès le départ peut compromettre les efforts de notre entreprise. Nous devons nous débarrasser de la situation, où les Data Scientists sont à bord sans qu'un pipeline de données soit suffisamment fait. Cela les laisse dans la position inconfortable et coûteuse d'être forcés de creuser dans le code dur nécessaire à l'ingénierie des données ou de rester inactifs. Aucune de ces options n'est une bonne utilisation de leurs capacités ou des ressources de notre entreprise.

Conclusion - Data Scientist vs Data Engineer

En conclusion, les Data Scientists et les Data Engineers travaillent ensemble sur les données. Et ils sont tous les deux nécessaires car il est difficile de trouver toutes les compétences chez un individu particulier.Les scientifiques et les ingénieurs de données doivent donc se compléter afin de travailler efficacement pour l'entreprise. Parce qu'un Data Scientists s'inquiète du pipeline de données est moins productif et que l'Ingénieur des données s'inquiète des informations commerciales sont moins productives. En combinant à la fois Data Scientist et Data Engineer, ils fonctionnent définitivement bien.

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