Científico de datos vs ingeniero de datos - 7 sorprendentes comparaciones

Diferencia entre el científico de datos y el ingeniero de datos

Antes de saltar directamente a las diferencias entre Data Scientist e Data Engineer, primero sabremos a qué se refieren realmente esos términos.

Data Scientist e Data Engineer son dos pistas en Bigdata. En general, Data Scientist realiza análisis de datos mediante la aplicación de estadísticas y aprendizaje automático para resolver los problemas comerciales críticos. En resumen, realizan un nivel avanzado de análisis de datos impulsado y automatizado por el aprendizaje automático y la informática. Data Engineer, por otro lado, son ingenieros de software que diseñan, construyen, integran datos de varios recursos y administran grandes datos. Y también, preparan la infraestructura de big data para ser analizada por los científicos de datos.

Comparación cabeza a cabeza entre Data Scientist vs Data Engineer (Infografía)

A continuación se muestra la comparación entre los 7 principales entre el científico de datos y el ingeniero de datos

Diferencias clave entre Data Scientist vs Data Engineer

A continuación se muestra la diferencia entre Data Scientist e Data Engineer:

Bases para la comparación	Científico de datos	Ingeniero de datos
Responsabilidades	Científicos de datos para responder preguntas de la industria y los negocios, realizarán investigaciones. También aprovechan enormes volúmenes de datos de fuentes externas e internas para responder a ese negocio. Los científicos de datos también usan los programas analíticos de aprendizaje automático más desarrollados y métodos estadísticos para preparar los datos para su uso en el modelado prescriptivo y predictivo. Explore y examine datos para encontrar patrones ocultos. Automatice el trabajo mediante el uso de análisis predictivo y prescriptivo. Cuente historias a las partes interesadas clave en función de su análisis.	Descubra oportunidades para la adquisición de datos. Los ingenieros de datos también desarrollan, prueban, construyen y mantienen arquitecturas Asegúrese de que la arquitectura admitirá los requisitos de una empresa. Para el modelado de datos, la minería y la producción, desarrollan procesos de conjuntos de datos. Los ingenieros de datos también emplean una amplia gama de lenguajes y herramientas (por ejemplo, lenguajes de secuencias de comandos) para combinar sistemas. Para mejorar la eficiencia, la fiabilidad y la calidad de los datos, también sugieren algunas formas de hacerlo.
Perspectiva laboral	El papel de Data Scientist ha estado en demanda desde el comienzo de la exageración Pero durante estos días, las empresas buscan tener equipos de ciencia de datos en lugar de preferir a los científicos de datos de unicornio que poseen creatividad, habilidades de comunicación, curiosidad, inteligencia, experiencia técnica, etc. Para los reclutadores, es difícil encontrar a la persona, que tiene esas cualidades que las empresas buscan y la demanda supera claramente la oferta. Entonces, podemos decir que en un futuro cercano explotará la burbuja de Data Scientist.	Los flujos de datos deberán ser reemplazados y redirigidos en el futuro. Como resultado, el centro de interés está activado y el número de ofertas de trabajo para contratar ingenieros de datos ha aumentado gradualmente a lo largo de los años.
Necesidad de desarrollar conocimiento y experiencia	Los científicos de datos deben ser expertos en comunicar y presentar los resultados de un análisis que han realizado.	Los ingenieros de datos deben ser expertos en monitoreo de sistemas y limpieza de datos.

Tabla de comparación de Data Scientist vs Data Engineer

Bases para la comparación	Científico de datos	Ingeniero de datos
Herramientas	Utilizan herramientas como Mat lab, SAS, Jupyter, RStudio	Utilizan herramientas como Oracle, Hadoop, MySQL, Hive, DashDB, MongoDB, Cassandra
Trabajan en	Trabajan en análisis de datos, estadísticas, aprendizaje automático, minería de datos, investigación, modelado estadístico, algoritmos, programación	Trabajan en Data Warehousing, ETL, Bases de datos, Business Intelligence
Idiomas	Están muy familiarizados con los lenguajes R, Python, LaTeX, etc.	Están muy familiarizados con los lenguajes Java, Unix, JavaScript, Linux, SQL, etc.
Salarios	Ellos en un mercado medio ganarán un mínimo de $ 43k y un máximo de $ 364k	Ingeniero de datos en un mercado medio, ganarán un mínimo de $ 34k y un máximo de $ 341k
Contratado por	Son contratados por Dropbox, Microsoft, Walmart, etc.	Son contratados por Verizon, Bloomberg, Play station, etc.
Tareas que realizan	Comprender los datos Generando características Extraer patrones de datos Modelado y visualización de datos para obtener nuevos conocimientos Comunicar y explicar estos nuevos hallazgos.	Los científicos de datos recopilarán datos de diferentes fuentes Ordenar datos y almacenarlos en los mejores formatos Tareas de ETL Crear canalizaciones de datos Monitoreo de los procesos de recolección, almacenamiento y recuperación de datos.
Antecedentes educativos	Los científicos de datos son de orígenes en informática y también a menudo estudiaron Econometría, Matemáticas, Estadística e Investigación Operativa.	Los ingenieros de datos también son de informática y también de ingeniería informática.

Científico de datos e ingeniero de datos trabajando juntos

Ambos conjuntos de habilidades (Diferencia entre el científico de datos y el ingeniero de datos) son críticos para que el equipo de datos funcione correctamente. Es muy difícil que podamos conseguir un unicornio para un solo individuo que tenga habilidades como Data Scientist e Data Engineer. Por lo tanto, necesitaremos construir un equipo, donde cada miembro complemente las habilidades del otro miembro. Y es fundamental que funcionen bien al estar juntos.

Para evitar esta situación o dilema, es importante reconocer los diferentes roles complementarios que ambos juegan en nuestra empresa comercial. Es imposible exagerar no solo cuán importante es la comunicación entre un Científico de Datos y un Ingeniero de Datos, sino también cuán importante es garantizar que tanto los roles como los equipos de Científico de Datos y de Ingeniería de Datos tengan buenos recursos e imaginación. Esto se debe a que los datos deben optimizarse para el caso de uso de Data Scientist. Tener una comprensión clara de cómo funciona esto es importante para reducir el componente de error humano de la tubería de datos.

Si no se prepara adecuadamente para esto desde el principio, puede condenar los esfuerzos de nuestra empresa. Necesitamos deshacernos de la situación, en la que los Científicos de Datos están a bordo sin una tubería de datos lo suficientemente completa. Esto los deja en la incómoda y costosa posición de verse obligados a cavar en el código duro que Data Engineering necesita o permanecer inactivo. Ninguna opción es un buen uso de sus capacidades o de los recursos de nuestra empresa.

Conclusión: Data Scientist vs Data Engineer

En conclusión, tanto los científicos de datos como los ingenieros de datos trabajan juntos en los datos. Y ambos son necesarios, ya que encontrar todas las habilidades en un individuo en particular es difícil, por lo que los científicos de datos y los ingenieros de datos deben complementarse entre sí para trabajar de manera efectiva para la empresa comercial. Debido a que los científicos de datos se preocupan por la canalización de datos, son menos productivos y el ingeniero de datos se preocupa por los conocimientos empresariales que son menos productivos. Al combinar Data Scientist e Data Engineer, definitivamente funcionan bien.

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