В області аналізу даних існують різні ролі та фахівці, які відіграють важливу роль у успішному виконанні проектів. Два ключові професіонали в цій галузі – Data Scientist і Data Engineer. Незважаючи на те, що їхні роботи часто взаємопов'язані, вони виконують різні функції та мають різні навички.
Головне завдання Data Scientist – отримувати корисну інформацію з великих обсягів даних та приймати бізнес-рішення на основі аналізу цих даних. Вони працюють з різними алгоритмами та методами машинного навчання, щоб розкрити приховані закономірності та зробити прогнози для майбутніх подій. Data Scientist має широкі знання в галузі статистики, математики та комп'ютерної науки.
З іншого боку, Data Engineer – це фахівець, відповідальний за створення та підтримку інфраструктури для роботи з даними. Вони розробляють системи зберігання та обробки даних, будують бази даних, конфігурують та оптимізують інструменти роботи з даними. Data Engineer також відповідає за забезпечення безпеки та конфіденційності даних.
Таким чином, різниця між Data Scientist та Data Engineer полягає в тому, що Data Scientist працює з аналізом даних, використанням алгоритмів машинного навчання та прийняттям рішень на основі цих даних, у той час як Data Engineer створює та підтримує інфраструктуру для роботи з даними. Обидва фахівці грають важливу роль у наданні корисної інформації, але виконують різні завдання та використовують різні навички.
| Роль | Data Scientist | Data Engineer |
|---|---|---|
| Визначення | Фахівець, який аналізує та інтерпретує великі обсяги даних для виявлення закономірностей та прийняття поінформованих рішень. | Фахівець, який розробляє та підтримує інфраструктуру для обробки та керування великими обсягами даних. |
| Навички | Статистика, машинне навчання, алгоритми, програмування, візуалізація даних. | Бази даних, ETL-процеси, програмування, платформи обробки даних. |
| Ціль | Розробка моделей та алгоритмів для вирішення завдань передбачуваного аналізу та оптимізації бізнес-процесів. | Створення та підтримка інфраструктури для обробки, зберігання та доступу до даних. |
| Застосування | Фінанси, маркетинг, медицина, державне управління та інші сфери, де потрібний аналіз даних. | IT-компанії, фінансові установи, телекомунікаційні компанії та інші організації, які опрацьовують великі обсяги даних. |
Невеликий спойлер: це всі різні спеціалісти та їхній відмінний фактор — основні завдання, над якими вони працюють. Наприклад, Завдання Data Scientist полягає в тому, щоб отримувати ідеї з необроблених даних. Інженер даних займається розробкою та обслуговуванням конвеєрів даних.12 лип. 2023 р.
Чим data scientist відрізняється від Data Engineer?
Розвиток науки про дані дав старт кільком професіям з префіксом «дата-», які нескладно переплутати. Робота дата-саентиста та дата-інженера багато в чому схожа, але ці фахівці не взаємозамінні та виконують різні завдання. Позиція Data Engineer – прикладна, а Data Scientist – більш творча та аналітична.
У чому полягає робота Data Engineer?
Дата-інженер (data engineer) – це фахівець, який розробляє та обслуговує інфраструктуру зберігання, обробки та аналізу великих обсягів даних, або big data. Інженери даних потрібні у банках, ретейлі та великих онлайн-сервісах. Наприклад, банки зберігають інформацію про всі транзакції своїх клієнтів.
Скільки платять Data Engineer?
Скільки заробляють дата-інженери Відповідно до порталу Робота. ру, середня зарплата інженера по роботі з даними – 230 000 ₽. Стажерам та новачкам цієї професії готові платити від 70 000 ₽, досвідченішим фахівцям — 150 000–200 000 ₽. Для фахівців зустрічаються пропозиції 300 000-400 000 ₽ і вище.