Différence entre la science des données et l'ingénierie des données
La science des données est un sujet interdisciplinaire qui exploite les méthodes et les outils de la statistique, du domaine d'application et de l'informatique pour traiter des données, structurées ou non structurées, afin d'acquérir des connaissances et des connaissances significatives. La science des données consiste à extraire des informations commerciales utiles des données. L'ingénierie des données conçoit et crée la pile de processus pour collecter ou générer, stocker, enrichir et traiter les données en temps réel. L'ingénierie des données est responsable de la construction du pipeline ou du flux de travail pour le mouvement transparent des données d'une instance à l'autre. Les ingénieurs impliqués prennent en charge les exigences matérielles et logicielles ainsi que les aspects informatiques et de sécurité et de protection des données.
Comparaison directe entre la science des données et l'ingénierie des données (infographie)
Vous trouverez ci-dessous le top 6 des comparaisons entre la science des données et l'ingénierie des données
Différences clés entre la science des données et l'ingénierie des données
Voici la différence entre la science des données et l'ingénierie des données
La science des données et l'ingénierie des données sont deux disciplines distinctes, mais il existe certaines vues où les gens les utilisent de manière interchangeable. Cela dépend également de l'organisation ou de l'équipe de projet qui entreprend de telles tâches lorsque cette distinction n'est pas indiquée spécifiquement. Pour établir leurs identités uniques, nous mettons en évidence les principales différences entre les deux domaines:
- L'ingénierie des données est la discipline qui s'occupe de développer le cadre de traitement, de stockage et de récupération des données provenant de différentes sources de données. D'un autre côté, la science des données est la discipline qui élabore un modèle pour tirer des informations significatives et utiles des données sous-jacentes.
- L'ingénierie des données est chargée de découvrir les meilleures méthodes et d'identifier des solutions optimisées et un ensemble d'outils pour l'acquisition de données. La science des données est chargée de développer des modèles et des procédures pour extraire des informations commerciales utiles à partir des données.
- Data Engineer pose les bases ou prépare les données sur lesquelles un Data Scientist développera le machine learning et les modèles statistiques.
- L'ingénierie des données utilise généralement des outils et des langages de programmation pour créer une API pour le traitement de données à grande échelle et l'optimisation des requêtes. Au contraire, Data Science utilise la connaissance des statistiques, des mathématiques, de l'informatique et des connaissances commerciales pour développer des modèles d'analyse et d'intelligence spécifiques à l'industrie.
- Bien que l'ingénierie des données se charge également de l'utilisation correcte du matériel pour le traitement, le stockage et la distribution des données, la science des données peut ne pas être très préoccupée par la configuration matérielle, mais des connaissances en informatique distribuée sont nécessaires.
- Les scientifiques des données doivent préparer une représentation visuelle ou graphique à partir des données sous-jacentes, l'ingénieur des données n'est pas tenu de faire les mêmes études d'ensemble.
Tableau de comparaison Data Science Vs Data Engineering
Bien que les deux termes soient liés aux données mais qu'ils soient des disciplines totalement distinctes, dans cette section, nous ferons une comparaison directe des deux Data Science contre Data Engineering.
| Base de comparaison | Science des données | Ingénierie des données |
| Définition | La science des données tire des informations des données brutes pour apporter des informations et de la valeur à partir des données à l'aide de modèles statistiques | L'ingénierie des données crée des API et un cadre pour consommer les données de différentes sources |
| Domaine d'expertise | Cette discipline nécessite une connaissance de niveau expert en mathématiques, statistiques, informatique et domaine. La connaissance du matériel n'est pas requise | L'ingénierie des données requiert des connaissances en programmation, middleware et matériel. L'apprentissage automatique et la connaissance des statistiques ne sont pas obligatoires |
| Profil professionnel | Établit le modèle statistique et d'apprentissage automatique pour l'analyse et continue de les améliorer
Construit des visualisations et des graphiques pour l'analyse des données | Aide l'équipe Data Science en appliquant des transformations de fonctionnalités pour les modèles d'apprentissage automatique sur les jeux de données
Ne nécessite pas de travailler sur la visualisation des données |
| Responsabilités | Est responsable de la performance optimisée du modèle ML / statistique | Est responsable de l'optimisation et des performances de l'ensemble du pipeline de données |
| Production | La sortie de Data Science est un produit de données | La sortie de l'ingénierie des données est un système de flux de données, de stockage et de récupération |
| Exemples | Un exemple de produit de données peut être un moteur de recommandation comme une liste de vidéos recommandées sur YouTube, des filtres de messagerie pour identifier les courriers indésirables et non indésirables. | Un exemple de l'ingénierie des données serait de tirer des tweets quotidiens de Twitter dans l'entrepôt de données de la ruche réparti sur plusieurs clusters. |
Conclusion
La science des données et l'ingénierie des données sont deux disciplines totalement différentes. La science des données et l'ingénierie des données abordent des domaines de problèmes distincts et nécessitent des compétences et des approches spécialisées pour faire face aux problèmes quotidiens. Bien que l'ingénierie des données puisse ne pas impliquer l'apprentissage automatique et le modèle statistique, ils doivent transformer les données afin que les scientifiques des données puissent développer des modèles d'apprentissage automatique par-dessus. Bien que les scientifiques des données puissent développer un algorithme de base pour analyser et visualiser les données, ils dépendent cependant complètement des ingénieurs de données pour leurs besoins en données traitées et enrichies. Les deux domaines offrent de nombreuses opportunités et domaines de travail, avec l'augmentation des données et l'avènement des technologies IoT et Big Data, il y aura une demande massive de scientifiques et d'ingénieurs de données dans presque toutes les organisations informatiques. Pour ceux qui s'intéressent à ces domaines, il n'est pas trop tard pour commencer.
Article recommandé
Cela a été un guide pour la science des données et l'ingénierie des données, leur signification, leur comparaison directe, leurs principales différences, leur tableau de comparaison et leur conclusion. cet article comprend toutes les différences utiles entre la science des données et l'ingénierie des données. Vous pouvez également consulter les articles suivants pour en savoir plus -
- 5 Différence la plus utile entre la science des données et l'apprentissage automatique
- Science des données vs génie logiciel | Top 8 des comparaisons utiles
- 3 meilleures carrières en données pour Data Scientist vs Data Engineer vs Statistician
- Big Data vs Data Science - En quoi sont-ils différents?
- D'entretiens chez Software Engineering | Top et les plus demandés