Data Scientist vs Data Engineer - 7 comparações surpreendentes

Diferença entre cientista de dados e engenheiro de dados

Antes de abordar diretamente as diferenças entre o cientista de dados e o engenheiro de dados, primeiro saberemos a que esses termos realmente se referem.

Data Scientist e Data Engineer são duas trilhas no Bigdata. Geralmente, o Data Scientist realiza análises dos dados aplicando estatísticas e aprendizado de máquina para resolver os problemas críticos dos negócios. Em resumo, eles fazem um nível avançado de análise de dados, orientado e automatizado pelo aprendizado de máquina e pela ciência da computação. O engenheiro de dados, por outro lado, são engenheiros de software que projetam, constroem, integram dados de vários recursos e gerenciam big data. Além disso, eles preparam a infraestrutura de big data para ser analisada pelos cientistas de dados.

Comparação cara a cara entre Data Scientist x Data Engineer (Infographics)

Abaixo está a comparação dos 7 principais entre Data Scientist e Data Engineer

Principais diferenças entre Data Scientist e Data Engineer

A seguir, é apresentada a diferença entre o cientista de dados e o engenheiro de dados:

Base para comparação	Cientista de dados	Engenheiro de Dados
Responsabilidades	Os cientistas de dados, para responder a perguntas da indústria e de negócios, realizarão pesquisas. Eles também aproveitam grandes volumes de dados de fontes externas e internas para responder a esses negócios. Os cientistas de dados também usam os programas de análise de aprendizado de máquina mais desenvolvidos e métodos estatísticos para preparar dados para uso em modelagem prescritiva e preditiva. Explore e examine dados para encontrar padrões ocultos. Automatize o trabalho com o uso de análises preditivas e prescritivas. Conte histórias para as principais partes interessadas com base em suas análises.	Descubra oportunidades para aquisição de dados. Os engenheiros de dados também desenvolvem, testam, constroem e mantêm arquiteturas Garanta que a Arquitetura suporte os requisitos de um negócio. Para modelagem, mineração e produção de dados, eles desenvolvem processos de conjunto de dados. Os engenheiros de dados também empregam uma ampla variedade de linguagens e ferramentas (por exemplo, linguagens de script) para combinar sistemas. Para melhorar a eficiência, confiabilidade e qualidade dos dados, eles também sugerem algumas maneiras de fazer isso.
Perspectivas de emprego	O papel de cientista de dados está sendo procurado desde o início do hype Mas, durante esses dias, as empresas procuram ter equipes de ciência de dados em vez de preferir cientistas de dados unicórnios que possuem criatividade, habilidades de comunicação, curiosidade, inteligência, conhecimento técnico, etc. Para os recrutadores, é difícil encontrar a pessoa que está tendo as qualidades que as empresas procuram e a demanda claramente excede a oferta. Portanto, podemos dizer que em um futuro próximo a bolha do Data Scientist estourará.	Os fluxos de dados precisarão ser substituídos e redirecionados no futuro. Como resultado, o centro de interesse está ativado e o número de ofertas de emprego para contratar engenheiros de dados aumentou gradualmente ao longo dos anos.
Necessidade de desenvolver conhecimento e experiência	Os cientistas de dados precisam ser especialistas em comunicar e apresentar os resultados de uma análise que eles fizeram.	Os engenheiros de dados precisam ter experiência em monitoramento de sistemas e limpeza de dados.

Tabela de comparação entre cientista de dados e engenheiro de dados

Base para comparação	Cientista de dados	Engenheiro de Dados
Ferramentas	Eles usam ferramentas como Mat lab, SAS, Jupyter, RStudio	Eles usam ferramentas como Oracle, Hadoop, MySQL, Hive, DashDB, MongoDB, Cassandra
Eles trabalham em	Eles trabalham com análise de dados, estatística, aprendizado de máquina, mineração de dados, pesquisa, modelagem estatística, algoritmos e programação	Eles trabalham em Data Warehousing, ETL, Bancos de Dados, Business Intelligence
línguas	Eles estão muito familiarizados com as linguagens R, Python, LaTeX etc	Eles estão muito familiarizados com as linguagens Java, Unix, JavaScript, Linux, SQL, etc.
Salários	Em um mercado médio, ganharão no mínimo US $ 43k e no máximo US $ 364k	Engenheiro de dados em um mercado médio, eles ganharão no mínimo US $ 34k e no máximo US $ 341k
Contratado por	Eles são contratados pelo Dropbox, Microsoft, Walmart etc.	Eles são contratados pela Verizon, Bloomberg, Play station etc.
Tarefas que eles executam	Compreendendo dados Gerando recursos Extraindo padrões de dados Modelando e visualizando dados para obter novos insights Comunicar e explicar essas novas descobertas	Cientistas de dados coletarão dados de diferentes fontes Arrumando dados e armazenando nos melhores formatos Tarefas ETL Criando pipelines de dados Monitorando processos de coleta, armazenamento e recuperação de dados
Experiência educacional	Os cientistas de dados são de formação em Ciência da Computação e também estudaram Econometria, Matemática, Estatística e Pesquisa Operacional.	Os engenheiros de dados também são da área de ciência da computação e também de engenharia da computação.

Cientista de dados e engenheiro de dados trabalhando juntos

Os dois conjuntos de habilidades (diferença entre o cientista de dados e o engenheiro de dados) são críticos para que a equipe de dados funcione corretamente. É altamente difícil conseguirmos pousar um unicórnio em um único indivíduo que tenha habilidades como cientista de dados e engenheiro de dados. Portanto, precisaremos criar uma equipe, na qual cada membro complemente as habilidades do outro membro. E é fundamental que eles funcionem bem estando juntos.

Para evitar essa situação ou dilema, é importante reconhecer os diferentes papéis complementares que ambos desempenham em nossa empresa. É impossível exagerar não apenas o quão importante é a comunicação entre um cientista de dados e um engenheiro de dados, mas também como é importante garantir que as funções e equipes de cientista de dados e de engenharia de dados sejam bem equipadas e imaginadas. Isso ocorre porque os dados precisam ser otimizados para o caso de uso do Data Scientist. Ter um entendimento claro de como isso funciona é importante na redução do componente de erro humano do pipeline de dados.

Se não nos prepararmos adequadamente para isso desde o início, poderá prejudicar os esforços de nossa empresa. Precisamos nos livrar da situação em que os cientistas de dados estão a bordo sem que um pipeline de dados seja feito o suficiente. Isso os deixa na posição desconfortável e dispendiosa de serem forçados a cavar o código necessário que a Engenharia de dados precisa ou permanecer ocioso. Nenhuma das opções é um bom uso de seus recursos ou dos recursos de nossa empresa.

Conclusão - Data Scientist vs Data Engineer

Em conclusão, os cientistas de dados e os engenheiros de dados trabalham juntos nos dados. E ambos são necessários, pois é difícil encontrar todas as habilidades em um indivíduo em particular; portanto, cientistas e engenheiros de dados devem se complementar para trabalhar efetivamente para a empresa. Como um cientista de dados se preocupa com o pipeline de dados é menos produtivo e o engenheiro de dados se preocupa com insights de negócios são menos produtivos. Ao combinar o Data Scientist e o Data Engineer, eles definitivamente funcionam bem.

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