Фахівець з даних проти інженера з даних: основні відмінності

Спочатку я думав, що інженерія даних була лише частиною науки про дані, але після ґрунтовного дослідження та початку навчання на спеціальності з науки про дані я зрозумів, що це досить різні напрями. І фахівці з науки про дані, і інженери даних використовують дані, щоб знаходити цінні інсайти та закономірності в різних діях і поведінці.

Хоча обидві ролі перетворюють неструктуровані й сирі дані на щось змістовне, вони працюють по-різному. Тим, хто розглядає кар’єру у сфері даних, корисно зрозуміти точні відмінності між інженером даних і дата-сайєнтистом, зокрема чим вони займаються, скільки заробляють і якими є їхні кар’єрні перспективи.

Чим займається інженер з даних?

Інженерія даних — це створення інструментів для збору даних. Інженери розробляють ці інструменти, щоб організації могли краще розуміти зібрані дані. Вони також шукають тенденції в даних і роблять їх зрозумілішими. До їхніх обов’язків входять використання мов програмування, підготовка даних для прогнозів, проєктування систем, підвищення якості даних і застосування математики для покращення процесів.

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.

До їхніх обов’язків належить:

• Використання мов програмування для роботи з даними.
• Підготовка даних до аналізу.
• Планування того, як мають працювати системи, виходячи з потреб клієнта.
• Забезпечення точності та корисності даних.
• Використання математики та нестандартних методів для підвищення ефективності.

Інженерія даних схожа на закладання основи для роботи з даними, тож це справді важливо!

Чим займається фахівець з даних?

Інженери даних створюють системи для збору даних, тоді як фахівці з науки про дані їх інтерпретують. Дані можуть бути величезними й виглядати просто як слова, числа або символи. Фахівці з науки про дані використовують свій досвід, щоб зрозуміти ці набори даних.

Іноді на дані легко дивитися об’єктивно. В інших випадках потрібно формулювати ідеї на основі того, що показують дані. Вони використовують такі підходи, як прогнозне моделювання та машинне навчання, які стають можливими завдяки системам, що їх створюють інженери даних.

До завдань фахівця з даних належать:

• Удосконалення моделей для аналізу даних.
• Допомога з прогнозним моделюванням.
• Спілкування з іншими інженерами в команді.
• Обмін висновками з учасниками проєкту.
• Перевірка коректності даних.
• Опрацювання великих масивів даних.
• Забезпечення коректності та надійності даних.

Кар’єрні перспективи інженера даних і дата-сайєнтиста

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.

Як і в будь-якій іншій професії, економіка може впливати на кількість вакансій у сфері науки про дані. Водночас інженери з даних і фахівці з даних працюють у багатьох різних галузях, тож можливостей чимало. BLS прогнозує, що кількість робочих місць у сфері науки про дані зросте на 36% у 2021-2031 роках, що створить близько 40 000 нових робочих місць.

Більшість вакансій у сфері науки про дані зосереджені в таких галузях:

• Проєктування комп’ютерних систем
• Управління компанією
• Технічне консультування
• Наукові дослідження
• Кредитне посередництво

У Каліфорнії найбільше вакансій у сфері data science через велике населення та Кремнієву долину. До інших штатів із великою кількістю вакансій у цій галузі належать Нью-Йорк, Техас, Північна Кароліна та Іллінойс, згідно з останніми даними BLS.

Освоїти data science непросто, бо ця сфера дуже конкурентна. Протягом останніх семи років Glassdoor, сайт вакансій, називає професію data scientist найкращою в США. Основна причина в тому, що в цій сфері можна отримувати хорошу зарплату.

Інженер даних проти дата-саєнтиста: заробітна плата

Інженери даних і фахівці з даних — це добре оплачувані професії. У Сполучених Штатах орієнтовна середня зарплата інженера даних становить близько $137,000 на рік. Середня зарплата фахівця з даних становить $121,000 на рік.

На зарплату також впливає місце роботи. У штаті Вашингтон найвищі зарплати в сфері data science, далі йдуть Каліфорнія, округ Колумбія, Массачусетс і Меріленд.

Щодо окремих міст, то такі місця, як Сан-Хосе, район затоки Сан-Франциско, Сіетл, район округу Колумбія та триштатний район Нью-Йорка, мають найвищі зарплати для фахівців із науки про дані, за даними BLS.

Ключові відмінності між фахівцями з даних і інженерами даних

Чи варто мені стати дата-саєнтистом чи інженером даних?

Коли ви обираєте між кар’єрою фахівця з даних і інженера даних, важливо співвіднести свій вибір із власними інтересами. Якщо вам подобається будувати системи для збирання та обробки даних, обирайте інженерію даних. Однак якщо вам ближче аналіз даних для пошуку інсайтів, роль фахівця з даних може підійти краще. Зважаючи на свої захоплення та сильні сторони, ви зможете ухвалити зважене рішення, яке відповідатиме вашим кар’єрним цілям і прагненням у динамічній сфері data science.

Є запитання або хочете щось додати? Залиште коментар нижче!