© Carlos Castilla/Shutterstock.com
In der heutigen schnelllebigen Welt der Technologie und Daten gibt es eine steigende Nachfrage nach Fachleuten, die große Datenmengen effektiv verwalten und analysieren können. Bei so vielen Berufsbezeichnungen und Rollen im Zusammenhang mit Daten kann es jedoch verwirrend sein, die Unterschiede zwischen ihnen zu verstehen.
Ein solcher Vergleich, der häufig auftaucht, ist der des Dateningenieurs und des Datenwissenschaftlers. Wenn Sie an einer Karriere im Datenbereich interessiert sind oder Fachleute in diesem Bereich einstellen möchten, ist es wichtig, die Unterschiede zwischen diesen beiden Rollen zu verstehen.
In In diesem Artikel gehen wir auf die Details beider Positionen ein und zeigen die wichtigsten Verantwortlichkeiten, Fähigkeiten und Qualifikationen auf, die für jede Position erforderlich sind. Am Ende dieses Artikels haben Sie ein umfassendes Verständnis der Unterschiede zwischen Data Engineer und Data Scientist und erfahren, welche Rolle für Ihre Karriereziele oder Geschäftsanforderungen am besten geeignet ist.
Lassen Sie uns darauf eingehen !
Data Engineer vs. Data Scientist: Direkter Vergleich
Data Engineer vs. Data Scientist: Was ist der Unterschied?
Während sich beide Rollen mit Daten befassen, sind Data Scientists und Dateningenieure unterscheiden sich deutlich in ihren Aufgaben, Fähigkeiten und Werkzeugen. In diesem Abschnitt vergleichen wir die Hauptunterschiede und Aspekte zwischen den beiden Rollen, um Ihnen ein besseres Verständnis dafür zu vermitteln, was sie voneinander unterscheidet.
Verantwortlichkeiten
Dateningenieure sind verantwortlich für den Aufbau und die Wartung von Datenpipelines, Optimierung der Datenspeicherung und Sicherstellung der Datenqualität. Ihr Hauptaugenmerk liegt auf der Dateninfrastruktur und den technischen Aspekten des Umgangs mit Daten. Auf der anderen Seite sind Datenwissenschaftler für die Analyse und Interpretation von Daten, den Entwurf und die Implementierung von Modellen für maschinelles Lernen und die Gewinnung von Erkenntnissen für fundierte Geschäftsentscheidungen verantwortlich. Sie konzentrieren sich auf die Datenanalyse und das Gewinnen von Erkenntnissen aus Daten.
Fähigkeiten
Dateningenieure müssen über starke technische Fähigkeiten in den Bereichen Datenmodellierung, ETL-Prozesse, Datenbanksysteme und Big-Data-Technologien verfügen. Sie müssen auch Kenntnisse in Programmiersprachen wie Java, Python und SQL haben.
Datenwissenschaftler hingegen müssen über ausgeprägte analytische Fähigkeiten und Fachkenntnisse in statistischer Analyse, Programmiersprachen wie Python oder R und Algorithmen für maschinelles Lernen verfügen. Sie müssen auch Erfahrung in der Arbeit mit Datenvisualisierungstools wie Tableau oder Power BI haben.
Tools und Technologien
Dateningenieure verwenden Tools wie Hadoop, Spark, SQL, NoSQL-Datenbanken und Data Warehousing Tools zum Erstellen und Verwalten von Datenpipelines. Sie kennen sich auch mit Cloud-Computing-Plattformen wie AWS oder Azure aus. Datenwissenschaftler verwenden Tools wie Jupyter Notebook, TensorFlow, Keras und Visualisierungstools wie Tableau oder Power BI, um Daten zu analysieren, Modelle für maschinelles Lernen zu erstellen und Datenvisualisierungen zu erstellen.
Bildungsanforderungen
Der Bildungsbedarf von Data Engineers umfasst in der Regel einen Bachelor-oder Master-Abschluss in Informatik, Software Engineering oder einem verwandten Bereich. Data Scientists hingegen haben in der Regel einen Bachelor-oder Master-Abschluss in Informatik, Mathematik oder Statistik.
Karriereweg
Data Engineers können zum Senior Data Engineer aufsteigen, Datenarchitekten oder Big-Data-Architekten. Data Scientists hingegen können Senior Data Scientists, Machine Learning Engineers oder Data Science Manager werden. Tatsächlich bieten beide Rollen aufregende Karrierewege mit zahlreichen Wachstums-und Aufstiegsmöglichkeiten.
Data Engineers können zu Data Architects oder Senior Data Engineers aufsteigen, während Data Scientists zu Managern werden oder in das maschinelle Lernen einsteigen können.
©Wichy/Shutterstock.com
Zusammenarbeit
Data Engineers arbeiten oft eng mit Datenanalysten, Business-Intelligence-Experten und Softwareentwicklern zusammen, um sicherzustellen, dass die Dateninfrastruktur für die Anforderungen des Unternehmens optimiert ist. Data Scientists arbeiten eng mit Data Engineers, Domänenexperten und Interessengruppen zusammen, um Informationen aus den Daten zu sammeln und Geschäftsentscheidungen voranzutreiben.
Zeithorizont
Data Engineers neigen dazu, sich auf die langfristigen langfristige Speicherung und Pflege von Daten, um sicherzustellen, dass sie für die zukünftige Verwendung verfügbar und zugänglich sind. Data Scientists arbeiten oft auch an kurzfristigeren Projekten, wie z. B. der Analyse von Daten für eine bestimmte Geschäftsentscheidung oder dem Aufbau eines maschinellen Lernmodells für eine bestimmte Aufgabe.
Fokus
Data Engineers konzentrieren sich auf die technischen Aspekte des Umgangs mit Daten, wie Datenspeicherung,-abruf und-verarbeitung. Data Scientists konzentrieren sich auf die Verwendung von Daten, um Geschäftsentscheidungen voranzutreiben und Probleme zu lösen.
Berufsnachfrage
Sowohl Data Engineers als auch Data Scientists sind sehr gefragt, wobei das Beschäftigungswachstum viele andere Branchen übertrifft. Allerdings ist die Nachfrage nach Data Scientists in den letzten Jahren schnell gewachsen, wobei einige Berichte darauf hindeuten, dass es möglicherweise einen Mangel an qualifizierten Kandidaten für diese Positionen gibt.
Data Engineer vs. Data Scientist: 11 Must-Know Fakten
Data Engineers konzentrieren sich auf die technischen Aspekte der Datenverarbeitung, wie z. B. den Aufbau und die Wartung von Datenpipelines, die Optimierung der Datenspeicherung und die Sicherstellung der Datenqualität. Datenwissenschaftler konzentrieren sich auf die Analyse und Interpretation von Daten, das Entwerfen und Implementieren von Modellen für maschinelles Lernen und das Ableiten von Erkenntnissen für fundierte Geschäftsentscheidungen. Dateningenieure benötigen starke technische Fähigkeiten in den Bereichen Datenmodellierung, ETL-Prozesse, Datenbanksysteme und Big-Data-Technologien sowie in der Programmierung Sprachen wie Java, Python und SQL. Datenwissenschaftler benötigen starke analytische Fähigkeiten und Fachwissen in statistischer Analyse, Programmiersprachen wie Python oder R und Algorithmen für maschinelles Lernen sowie Erfahrung mit Datenvisualisierungstools wie Tableau oder Power BI. Dateningenieure verwenden Tools wie Hadoop, Spark, SQL, NoSQL Datenbanken und Data-Warehousing-Tools zum Erstellen und Verwalten von Datenpipelines. Sie kennen sich auch mit Cloud-Computing-Plattformen wie AWS oder Azure aus. Datenwissenschaftler verwenden Tools wie Jupyter Notebook, TensorFlow, Keras und Visualisierungstools wie Tableau oder Power BI, um Daten zu analysieren, Modelle für maschinelles Lernen zu erstellen und auch Datenvisualisierungen zu erstellen. Dateningenieure haben normalerweise einen Bachelor-oder Master-Abschluss in Informatik, Softwaretechnik , oder ein verwandtes Feld. Data Scientists haben jedoch in der Regel einen Bachelor-oder Master-Abschluss in Informatik, Mathematik oder Statistik. Data Engineers können zum Senior Data Engineer, Data Architect oder Big Data Architect aufsteigen. Data Scientists können sich zu Senior Data Scientists, Machine Learning Engineers oder Data Science Managern entwickeln. Die Nachfrage nach Data Engineers und Data Scientists ist hoch, wobei die Prognosen für das Beschäftigungswachstum viele andere Branchen übertreffen. Die Nachfrage nach Datenwissenschaftlern ist jedoch in den letzten Jahren schnell gewachsen, wobei einige Berichte darauf hindeuten, dass es möglicherweise einen Mangel an qualifizierten Kandidaten für diese Rollen gibt. Dateningenieure sind für den Aufbau und die Wartung von Datenpipelines verantwortlich, während Datenwissenschaftler für die Analyse verantwortlich sind und Interpretation von Daten. Es gibt jedoch einige Überschneidungen zwischen diesen beiden Rollen, und viele Organisationen ziehen es vor, dass ihre Data Engineers und Data Scientists eng zusammenarbeiten, um sicherzustellen, dass Daten verfügbar und für die Analyse zugänglich sind. Data Engineers arbeiten oft mit Big-Data-Technologien wie Hadoop und Spark. Dennoch können Datenwissenschaftler Frameworks für maschinelles Lernen wie TensorFlow und PyTorch verwenden. Beide Rollen erfordern eine solide Grundlage in Informatik und Software-Engineering-Prinzipien. Data Engineers sind in der Regel dafür verantwortlich, sicherzustellen, dass die Daten von hoher Qualität und Genauigkeit sind. Datenwissenschaftler sind jedoch dafür verantwortlich, Erkenntnisse und Wissen aus Daten zu extrahieren. Beide Rollen erfordern viel Liebe zum Detail und die Fähigkeit, mit komplexen Datensätzen zu arbeiten. Data Engineers sind häufig für die Erstellung und Wartung von Data Warehouses verantwortlich. Im Gegenteil, Data Scientists können Datenvisualisierungstools verwenden, um Erkenntnisse an Stakeholder weiterzugeben. Beide Rollen erfordern starke Kommunikationsfähigkeiten und die Fähigkeit, effektiv mit anderen zusammenzuarbeiten. Data Engineers können auch an Projekten im Zusammenhang mit Data Governance und Compliance arbeiten. Andererseits können Data Scientists an Projekten im Zusammenhang mit Predictive Analytics und maschinellem Lernen arbeiten. Beide Rollen erfordern daher ein starkes Verständnis der Datenschutz-und Sicherheitsprinzipien.
Data Engineer vs. Data Scientist: Was ist das Richtige für Sie?
Wenn Sie eine Karriere im Datenbereich in Betracht ziehen, fragen Sie sich vielleicht, ob Sie eine Rolle als Data Engineer oder als Data Scientist anstreben sollen. Während beide Rollen die Arbeit mit Daten beinhalten, haben sie unterschiedliche Schwerpunkte und erfordern unterschiedliche Fähigkeiten.
Um Ihnen bei der Entscheidung zu helfen, welche Rolle für Sie die richtige sein könnte, haben wir die Vor-und Nachteile jeder Rolle skizziert unten.
Data Engineer: Vor-und Nachteile
Vorteile
Möglichkeit, mit Big-Data-Technologien wie Hadoop und SparkFocus an technischen Aspekten der Datenverarbeitung zu arbeiten, einschließlich der Erstellung und Pflege von Daten PipelinesHohe Nachfrage nach qualifizierten Dateningenieuren in Branchen wie Gesundheitswesen, Finanzen und TechnologieMöglichkeiten für den beruflichen Aufstieg in Rollen wie Datenarchitekt oder Big Data-Architekt
Nachteile
Kann lange Arbeitszeiten und komplexe Fähigkeiten zur Problemlösung erfordernKann die Arbeit mit Legacy-Systemen beinhalten oder veraltete TechnologienMöglicherweise die Arbeit mit sensiblen Daten und die Sicherstellung der Einhaltung von Datenschutzbestimmungenbegrenzte Möglichkeiten für die Arbeit mit maschinellem Lernen und Predictive Analytics
Data Scientist: Pros and Cons
Pros
Opportu Fähigkeit, mit KI-Technologien und modernstem maschinellen Lernen zu arbeiten. Fokus auf die Analyse und Interpretation von Daten, um Erkenntnisse zu gewinnen und Geschäftsentscheidungen zu treffen Techniker
Nachteile
Erfordert möglicherweise umfangreiche Programmier-und statistische Analysefähigkeiten. Kann die Arbeit mit unvollständigen oder chaotischen Datensätzen erfordern. Kann die Arbeit mit sensiblen Daten und die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen erfordern. Begrenzte Möglichkeiten für die Arbeit mit Big-Data-Technologien wie Hadoop und Spark
Die Wahl zwischen einer Data Engineer-und einer Data Scientist-Rolle hängt von Ihren Interessen und Karrierezielen ab. Wenn Sie gerne mit technischen Aspekten der Datenverarbeitung arbeiten und mit Big-Data-Technologien arbeiten möchten, ist eine Stelle als Data Engineer möglicherweise das Richtige für Sie. Wenn Sie sich leidenschaftlich für die Analyse von Daten, das Erstellen von Modellen für maschinelles Lernen und das Ableiten von Erkenntnissen für geschäftliche Entscheidungen interessieren, ist es möglicherweise besser, Datenwissenschaftler zu werden.
Welchen Weg Sie auch wählen, sowohl Dateningenieure als auch Data Scientists sind sehr gefragt und bieten lohnende Karrierewege im schnell wachsenden Bereich der Data Science.
Data Engineer vs. Data Scientist: Was ist der Unterschied? FAQs (Frequently Asked Questions)
Was ist ein Data Engineer?
Ein Data Engineer ist für den Aufbau und die Wartung der Infrastruktur verantwortlich, die die Verarbeitung und Speicherung ermöglicht , und Abrufen von großen und komplexen Datensätzen. Sie entwerfen und entwickeln Datenpipelines und ETL-Prozesse (Extrahieren, Transformieren, Laden), um Daten zwischen Systemen zu verschieben, und arbeiten häufig mit Big-Data-Technologien wie Hadoop und Spark.
Was ist ein Data Scientist?
Ein Datenwissenschaftler ist dafür verantwortlich, statistische Analysen, maschinelles Lernen und andere Techniken einzusetzen, um Erkenntnisse und Wissen aus großen und komplexen Datensätzen zu extrahieren. Sie arbeiten mit einer breiten Palette von Datenquellen, einschließlich strukturierter, unstrukturierter und halbstrukturierter Daten, und verwenden Datenvisualisierungstools, um ihre Ergebnisse den Beteiligten mitzuteilen.
Was sind die Hauptunterschiede zwischen a Data Engineer und Data Scientist?
Während beide Rollen die Arbeit mit Daten beinhalten, haben sie unterschiedliche Schwerpunkte und erfordern unterschiedliche Fähigkeiten. Dateningenieure sind in erster Linie für den Aufbau und die Wartung von Datenpipelines verantwortlich, während Datenwissenschaftler Daten analysieren und interpretieren, um Erkenntnisse zu gewinnen und Geschäftsentscheidungen zu treffen. Data Engineers arbeiten oft mit Big-Data-Technologien wie Hadoop und Spark, während Data Scientists Frameworks für maschinelles Lernen wie TensorFlow und PyTorch verwenden.
Kann ein Data Engineer auch Data Scientist sein oder umgekehrt?
Obwohl es einige Überschneidungen zwischen den beiden Rollen gibt, handelt es sich um unterschiedliche Berufe, die unterschiedliche Fähigkeiten erfordern. Es ist jedoch möglich, dass jemand Erfahrung in beiden Bereichen hat und an Projekten arbeitet, die Aspekte beider Rollen beinhalten.
Wie sind die Berufsaussichten für Data Engineers und Data Scientists?
strong>
Sowohl Data Engineers als auch Data Scientists sind sehr gefragt, da sich Unternehmen zunehmend auf Daten verlassen, um Entscheidungen zu treffen und sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen. Laut dem U.S. Bureau of Labor Statistics wird die Beschäftigung von Computer-und Informationsforschern (einschließlich Data Scientists) von 2019 bis 2029 voraussichtlich um 15 % wachsen, viel schneller als der Durchschnitt aller Berufe.
Welche Fähigkeiten sind erforderlich, um Data Engineer oder Data Scientist zu werden?
Beide Rollen erfordern eine solide Grundlage in Informatik und Software-Engineering-Prinzipien sowie Fachwissen in Datenmanagement und-analyse. Dateningenieure sollten über ein tiefes Verständnis von Big-Data-Technologien und die Fähigkeit verfügen, skalierbare Datenpipelines zu entwerfen und zu implementieren. Data Scientists sollten über Fachkenntnisse in statistischer Analyse, maschinellem Lernen und Datenvisualisierung sowie über ausgeprägte Kommunikationsfähigkeiten verfügen, um ihre Ergebnisse Stakeholdern zu erläutern.
In welchen Branchen sind Data Engineers und Data Scientists normalerweise beschäftigt?
Data Engineers und Data Scientists sind in einer Vielzahl von Branchen gefragt, darunter Gesundheitswesen, Finanzen, E-Commerce, Technologie und mehr. Jede Branche, die auf Daten angewiesen ist, um Entscheidungen zu treffen und Erkenntnisse zu gewinnen, kann von der Expertise dieser Fachleute profitieren.
Was sind einige gängige Karrierewege für Data Engineers und Data Scientists?
Beide Rollen bieten Möglichkeiten für den beruflichen Aufstieg in Führungspositionen oder spezialisierte Bereiche wie Datenarchitektur oder Machine Learning Engineering. Data Engineers können auch Karrierewege in DevOps oder Software Engineering einschlagen, während Data Scientists sich auf Bereiche wie Datenethik oder erklärbare KI spezialisieren können.