Дата-сайентист против дата-инженера: основные различия

Сначала я думал, что инженерия данных — это просто часть науки о данных, но после глубокого изучения темы и начала обучения по направлению «наука о данных» понял, что это совсем разные области. И специалисты по данным, и инженеры данных используют данные, чтобы находить ценные инсайты и закономерности в различных действиях и поведенческих паттернах.

Хотя обе роли преобразуют грязные и сырые данные во что-то осмысленное, они работают по-разному. Для тех, кто задумывается о карьере в сфере данных, полезно понимать точные различия между инженером данных и дата-сайентистом, включая то, чем они занимаются, сколько зарабатывают и каковы их карьерные перспективы.

Чем занимается инженер данных?

Инженерия данных связана с созданием инструментов для сбора данных. Инженеры разрабатывают эти инструменты, чтобы организации могли понимать собираемые ими данные. Они также ищут тренды в данных и делают их более понятными. В их задачи входят работа с языками программирования, подготовка данных для прогнозирования, проектирование систем, повышение качества данных и применение математики для улучшения решений.

However, data engineers don’t just build things; they also look at the data to find patterns. This helps them figure out how to make sense of messy data.

Их обязанности включают:

• Использование языков программирования для работы с данными.
• Подготовка данных к анализу.
• Планирование того, как должны работать системы, исходя из потребностей клиента.
• Обеспечение точности и полезности данных.
• Использование математики и специальных методов для повышения эффективности.

Инженерия данных похожа на закладку фундамента для работы с данными, так что это очень важно!

Чем занимается дата-сайентист?

Инженеры данных создают системы для сбора данных, а специалисты по данным интерпретируют их. Данные могут быть огромными и представлять собой просто слова, числа или символы. Специалисты по данным используют свой опыт, чтобы понимать такие наборы данных.

Иногда данные легко интерпретировать объективно. В других случаях приходится формулировать гипотезы на основе того, что они показывают. Дата-сайентисты используют такие методы, как предиктивное моделирование и машинное обучение, которые становятся возможными благодаря системам, создаваемым инженерами данных.

В задачи Data Scientist входят:

• Разработка более качественных моделей д��я анализа данных.
• Помощь в предиктивном моделировании.
• Общение с другими инженерами в команде.
• Делиться своими выводами с командой проекта.
• Проверка корректности данных.
• Сортировка больших массивов данных.
• Обеспечение корректности и надежности данных.

Карьерные перспективы инженера данных и дата-сайентиста

The U.S. Bureau of Labor Statistics (BLS) tracks job growth for data scientists but not for data engineers. However, since these roles work closely together, the growth outlook for data engineers is likely similar to that of data scientists.

Как и в любой другой профессии, экономическая ситуация может влиять на количество вакансий в сфере data science. Однако дата-инженеры и дата-сайентисты работают во многих отраслях, поэтому возможностей достаточно. BLS прогнозирует, что число рабочих мест в сфере data science вырастет на 36% в период с 2021 по 2031 год, что приведёт к появлению около 40 000 новых рабочих мест.

Большинство вакансий в сфере науки о данных сосредоточено в следующих областях:

• Проектирование компьютерных систем
• Управление компанией
• Технический консалтинг
• Научные исследования
• Кредитное посредничество

В Калифорнии больше всего вакансий в сфере науки о данных благодаря большому населению и Силиконовой долине. К другим штатам с большим числом вакансий в этой сфере относятся Нью-Йорк, Техас, Северная Каролина и Иллинойс, согласно последним данным BLS.

Войти в сферу data science непросто: здесь очень высокая конкуренция. Сайт вакансий Glassdoor на протяжении последних семи лет называл профессию дата-сайентиста лучшей в США. Во многом это связано с тем, что специалисты этой сферы могут рассчитывать на высокую зарплату.

Зарплаты дата-инженера и дата-сайентиста

Инженеры данных и дата-сайентисты — высокооплачиваемые специалисты. В США средняя зарплата инженера данных составляет около $137,000 в год. Средняя зарплата дата-сайентиста — $121,000 в год.

Место работы тоже влияет на зарплату. В штате Вашингтон самые высокие зарплаты в сфере data science, следом идут Калифорния, округ Колумбия, Массачусетс и Мэриленд.

Если говорить о конкретных городах и регионах, то, по данным BLS, самые высокие зарплаты у специалистов в сфере data science отмечаются в Сан-Хосе, районе залива Сан-Франциско, Сиэтле, районе округа Колумбия и трёхштатном районе Нью-Йорка.

Ключевые различия между дата-сайентистами и инженерами данных

Стоит ли мне стать дата-сайентистом или дата-инженером?

Когда вы выбираете между карьерой дата-сайентиста и инженера данных, важно соотнести выбор со своими интересами. Если вам нравится создавать системы для сбора и обработки данных, выбирайте направление инженерии данных. Если же вам больше по душе анализировать данные и находить инсайты, роль дата-сайентиста может подойти лучше. Учитывая свои интересы и сильные стороны, вы сможете принять обоснованное решение, которое соответствует вашим карьерным целям и амбициям в динамичной области науки о данных.

Есть вопросы или хотите что-то добавить? Оставьте комментарий ниже!