Diferença entre ciência de dados e engenharia de dados
A Ciência de dados é um assunto interdisciplinar que explora os métodos e ferramentas da estatística, domínio do aplicativo e ciência da computação para processar dados, estruturados ou não estruturados, a fim de obter insights e conhecimentos significativos. Data Science é o processo de extrair informações comerciais úteis dos dados. A Data Engineering projeta e cria a pilha de processos para coletar ou gerar, armazenar, enriquecer e processar dados em tempo real. A engenharia de dados é responsável por criar o pipeline ou fluxo de trabalho para o movimento contínuo de dados de uma instância para outra. Os engenheiros envolvidos cuidam dos requisitos de hardware e software, além dos aspectos de segurança e proteção de TI e dados.
Comparação cara a cara entre ciência de dados e engenharia de dados (infográficos)
Abaixo está a comparação dos 6 principais entre Data Science Vs Data Engineering
Principais diferenças entre a ciência de dados e a engenharia de dados
A seguir, está a diferença entre Data Science e Data Engineering
A ciência de dados e a engenharia de dados são duas disciplinas distintas, mas existem algumas visões em que as pessoas as usam de maneira intercambiável. Isso também depende da organização ou equipe do projeto realizar essas tarefas em que essa distinção não está marcada especificamente. Para estabelecer suas identidades exclusivas, destacamos as principais diferenças entre os dois campos:
- Engenharia de dados é a disciplina que cuida do desenvolvimento da estrutura para processamento, armazenamento e recuperação de dados de diferentes fontes de dados. Por outro lado, a Ciência de Dados é a disciplina que desenvolve um modelo para extrair informações úteis e significativas dos dados subjacentes.
- A engenharia de dados é responsável por descobrir os melhores métodos e a identificação de soluções e conjunto de ferramentas otimizados para aquisição de dados. A Data Science é responsável pelo desenvolvimento de modelos e procedimentos para extrair informações comerciais úteis dos dados.
- O Engenheiro de dados estabelece as bases ou prepara os dados nos quais um cientista de dados desenvolverá o aprendizado de máquina e os modelos estatísticos.
- A engenharia de dados geralmente emprega ferramentas e linguagens de programação para criar API para processamento de dados em larga escala e otimização de consultas. Pelo contrário, a Data Science utiliza o conhecimento de estatística, matemática, ciência da computação e conhecimento de negócios para desenvolver modelos de análise e inteligência específicos do setor.
- Enquanto a Engenharia de dados também cuida da utilização correta do hardware para processamento, armazenamento e distribuição de dados, a ciência de dados pode não estar muito preocupada com a configuração do hardware, mas é necessário conhecimento de computação distribuída.
- Os cientistas de dados precisam preparar a representação visual ou gráfica a partir dos dados subjacentes. O engenheiro de dados não é obrigado a fazer os mesmos estudos de conjunto.
Data Science Vs Data Engineering Comparation Table
Embora ambos os termos estejam relacionados aos dados e ainda sejam disciplinas totalmente distintas, nesta seção, faremos uma comparação direta entre os dois Data Science Vs Data Engineering.
| Base para Comparação | Ciência de Dados | Engenharia de Dados |
| Definição | A Data Science extrai insights dos dados brutos para trazer insights e valor dos dados usando modelos estatísticos | Engenharia de dados cria APIs e estrutura para consumir os dados de diferentes fontes |
| Área de Atuação | Esta disciplina requer um conhecimento de nível especialista em matemática, estatística, ciência da computação e domínio. Não é necessário conhecimento de hardware | A Engenharia de dados requer conhecimentos de programação, middleware e hardware. O aprendizado de máquina e o conhecimento estatístico não são obrigatórios |
| Perfil de trabalho | Estabelece o modelo estatístico e de aprendizado de máquina para análise e continua aprimorando-os
Cria visualizações e gráficos para análise de dados | Ajuda a equipe de ciência de dados aplicando transformações de recursos para modelos de aprendizado de máquina nos conjuntos de dados
Não requer trabalho na visualização de dados |
| Responsabilidades | É responsável pelo desempenho otimizado do modelo ML / Statistical | É responsável pela otimização e desempenho de todo o pipeline de dados |
| Resultado | A saída do Data Science é um produto de dados | A saída da engenharia de dados é um sistema de fluxo, armazenamento e recuperação de dados |
| Exemplos | Um exemplo de produto de dados pode ser um mecanismo de recomendação, como a lista de vídeos recomendados pelo YouTube, filtros de e-mail para identificar e-mails com e sem spam. | Um exemplo de engenharia de dados seria atrair tweets diários do Twitter para o data warehouse de colméias espalhados por vários clusters. |
Conclusão
Ciência de dados e engenharia de dados são duas disciplinas totalmente diferentes. A Ciência de dados e a Engenharia de dados abordam áreas de problemas distintos e exigem conjuntos de habilidades e abordagens especializadas para lidar com problemas do dia a dia. Embora a engenharia de dados possa não envolver aprendizado de máquina e modelo estatístico, eles precisam transformar os dados para que os cientistas de dados possam desenvolver modelos de aprendizado de máquina sobre eles. Embora os cientistas de dados possam desenvolver um algoritmo básico para analisar e visualizar os dados, eles são completamente dependentes dos engenheiros de dados para a exigência de dados processados e enriquecidos. Ambos os campos têm muitas oportunidades e escopo de trabalho. Com o aumento dos dados e o advento das tecnologias de IoT e Big data, haverá um enorme requisito de cientistas e engenheiros de dados em quase todas as organizações baseadas em TI. Para os interessados nessas áreas, ainda não é tarde para começar.
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