Data Scientist vs. Data Engineer: Wie unterscheiden sie sich?

Daten sind das neue Öl mit vielen Facetten seiner Exploration. Von der Datenextraktion bis hin zur Systeminfrastruktur, die zur Eindämmung dieses Datenflusses erforderlich ist, wird das Konzept der Datenorganisation immer breiter. Aus diesem Grund wird jede komplizierte Rolle in verschiedene Bereiche unterteilt.

Die beiden neuesten und interessantesten Karrieren in dieser Nische sind Data Science und Data Engineering, die sich hervorragend für diejenigen eignen, die ein gemeinsames Interesse am Umgang mit Daten haben. Der schwierige Teil besteht darin, die beste Passform für Sie auszuwählen. Dieser Artikel vergleicht beide Karrieren in der Technik und hebt ihre Anforderungen hervor, damit Sie die richtige Entscheidung treffen können.

Was macht ein Data Scientist?

Die erste Rolle eines Datenwissenschaftlers besteht darin, ein Geschäftsproblem zu verstehen. Sie können Daten erst interpretieren, nachdem Sie das Geschäftsproblem verstanden haben. Ein Datenwissenschaftler sammelt auch Rohdaten – strukturiert und unstrukturiert – aus verschiedenen Quellen wie Webservern, Datenbanken und Online-Repositories.

Danach folgt die Datenvorbereitung, die das Bereinigen der gesammelten Daten und deren Umwandlung in nützliche Daten umfasst. In diesem Stadium suchen Sie nach inkonsistenten Datentypen, fehlenden oder doppelten Datentypen und falsch geschriebenen Attributen.

Datenwissenschaftler müssen diese Fehler beseitigen, um einen umfassenden Datenhaufen zu erhalten, weshalb die Datenvorbereitung einer der kompliziertesten Teile des Daseins eines Datenwissenschaftlers ist. Sobald die Datenbereinigung abgeschlossen ist, modifiziert ein Data Scientist das Ergebnis und wandelt es in lesbare Daten um, die die Beteiligten mit den besten Datenvisualisierungsmethoden interpretieren können.

Sie würden auch explorative Datenanalysemethoden einsetzen, um Modelle und Algorithmen zu erstellen, die beim Data Mining aus großen Datenspeichern verwendet werden. Ein Prozess, der das Definieren und Verfeinern bereinigter Daten sowie das Auswählen von Merkmalen und Variablen für das Data Mining umfasst. Einige Aspekte der Datenwissenschaft erfordern Programmierung, daher müssen Sie mit grundlegenden Programmiersprachen vertraut sein.

Was macht ein Data Engineer?

Die Rolle eines Dateningenieurs ist ziemlich einfach. Während ein Datenwissenschaftler dafür verantwortlich ist, Rohdaten in einfache und lesbare Formen umzuwandeln, sind Dateningenieure dafür verantwortlich, Systeme zu erstellen, die bei diesen Änderungen helfen.

Die Aufgabe eines Dateningenieurs besteht darin, komplexe Datensätze aus einer Anwendung oder einem Drittanbieter-Tool so zu verarbeiten, dass Datenanalysten und Wissenschaftler leicht darauf zugreifen und sie verwenden können. Daher konzentrieren sich Dateningenieure auf den Aufbau von Systeminfrastrukturen, die beim Abrufen von Daten helfen und sie für die Verwendung durch Datenwissenschaftler bereit machen.

Die Datenextraktion erfolgt in der Regel über Datenpipelines, die von Dateningenieuren erstellt wurden. Eine der Möglichkeiten zum Abrufen von Daten ist die Verwendung von API (Application Programming Interface). Als Data Engineer besteht Ihre Aufgabe darin, eine Reihe von Codes zu schreiben, die einen API-Aufruf tätigen, der mit dem Server der Quellen interagiert, aus denen sie die Daten beziehen.

Auf diese Weise beginnt die Datenerfassung in einem Streaming- oder Batch-Prozess. Daher ist es entscheidend, als Data Engineer komplexe Programmiersprachen zu verstehen. Der nächste Schritt im Data Engineering besteht darin, die Daten so umzuwandeln, dass sie in Ihren Datenspeicher passen.

Der Hauptunterschied zwischen einem Data Scientist und einem Data Engineer besteht darin, dass ersterer das Modell und den Algorithmus zur Interpretation von Rohdaten entwirft, während letzterer ein System zum Sammeln von Rohdaten verwaltet und erstellt. Ein Dateningenieur baut das Rückgrat und die Infrastruktur auf, die in der Datenwissenschaft verwendet werden.

1. Bildung

Ein Data Scientist benötigt einen Bachelor-Abschluss in Data Science oder einem verwandten Bereich, um seine Karriere zu starten. Die meisten Arbeitgeber bevorzugen jedoch eine Person mit einem Master-Abschluss. Ein Hochschulabschluss kann Ihnen dabei helfen, sich abzuheben.

Möglicherweise müssen Sie auch an einem Data-Science-Bootcamp teilnehmen, um Kenntnisse und Erfahrungen in diesem Bereich zu sammeln. Ein Datenwissenschaftler benötigt auch ein tiefes Verständnis für Data Mining, Big-Data-Infrastruktur, Statistiken und Algorithmen für maschinelles Lernen.

Auf der anderen Seite muss ein Data Engineer über einen starken Hintergrund in Software Engineering und hervorragende analytische Fähigkeiten aus dem Studium der angewandten Mathematik, Physik und Statistik verfügen. Für eine bessere Präsenz sollten Sie auch an Praktikumsprogrammen teilnehmen, in denen Sie das Gelernte anwenden können.

Im Gegensatz zum Data Scientist benötigen Sie keinen Master-Abschluss in Data Engineering. Ein Bachelor-Abschluss ist ausreichend, aber Sie müssen Kurse in Datenstruktur, Codierung und Datenbankmanagement belegen.

2. Fähigkeiten

Ein Datenwissenschaftler muss verschiedene Fähigkeiten verfeinern, die der Datenwissenschaft eigen sind. Einige davon sind Datenvisualisierung, Data Wrangling, Mathematik und Programmierung. Für die Programmierung benötigen Sie umfangreiche Kenntnisse in Python, JavaScript, SQL und Scala. Sie benötigen sie zum Erstellen von Modellen und Algorithmen.

In der Zwischenzeit benötigt ein Dateningenieur Fähigkeiten wie Datenanalyse, Data Warehouses, grundlegendes maschinelles Lernen und Kenntnisse über Betriebssysteme. Sie brauchen auch Soft Skills wie Kommunikation, kritisches Denken und Fähigkeiten zur Zusammenarbeit. Ein Dateningenieur muss auch in Programmiersprachen wie Java, Python, C und C++ erfahren sein.

Schließlich muss ein Dateningenieur mit Python-ETL-Tools und Datenpipeline-Tools wie Fivetran , Talend Open Studio und IBM DataStage vertraut sein . Diese ETL-Tools werden dringend benötigt, um Daten von verschiedenen Websites zu extrahieren.

3. Gehalt

Laut Indeed beträgt das durchschnittliche Grundgehalt eines Datenwissenschaftlers 97.678 US-Dollar. Diese Gehaltsspanne kann bis zu 188.972 $ betragen, einschließlich anderer Barprämien, Gewinnanteile, Trinkgelder oder Provisionen.

Die meisten Arbeitgeber in den USA bieten 401(k) Sachleistungen zusätzlich zu Versicherungen, Wellness-Programmen und Home-Office-Berechtigungen an. Diese Vorteile hängen jedoch von Ihrem Arbeitgeber und Ihrem Erfahrungsniveau ab.

Umgekehrt verdienen Dateningenieure laut Indeed ein durchschnittliches Grundgehalt von 112.680 US-Dollar, das bis zu 218.627 US-Dollar pro Jahr betragen kann. Sie können auch Privilegien wie einen Mitarbeiterrabatt, Versicherungen und Sachleistungen wie 401(k)- und 401(k)-Matching genießen. Diese Vorteile hängen auch von Ihrem Arbeitgeber, Ihrem Erfahrungsniveau, Ihrer Funktion und Ihren Qualifikationen ab.

4. Erfahrung

Sie können sich für Einstiegspositionen mit mindestens einem Jahr Erfahrung in Data Science bewerben. Sie müssen jedoch aus einem verwandten Bereich wie der Informationstechnologie gewechselt sein, um in diesen Rollen gute Leistungen zu erbringen.

Aber wenn Sie bei Null anfangen, würden Ihnen ein Master-Abschluss und relevante Erfahrungen als Datenwissenschaftler bessere Positionen verschaffen. Um ein vollwertiger Data Scientist zu werden, benötigen Sie daher etwa 3-5 Jahre Qualitätserfahrung in Praktika und als Data Scientist auf Einstiegsniveau.

Ein Data Engineer hat auch mindestens ein Jahr Erfahrung, um nach einem Bachelor-Abschluss in Data Engineering eine Einstiegsrolle zu bekommen. Diese Rollen sind jedoch in der Regel selten. Sie können auch von einer datenbezogenen Rolle ins Data Engineering wechseln. Aber Sie benötigen 4-5 Jahre einschlägige Erfahrung, um bessere Jobs als Dateningenieur zu bekommen.

5. Karrieremöglichkeiten

Basierend auf Ihrer Erfahrung bieten sich Data Scientists vielfältige Karrieremöglichkeiten. Erstklassige Unternehmen wie Meta, Ford Motor Company und HP setzen auf das Fachwissen von Datenwissenschaftlern. Sie finden auch Möglichkeiten in den Bereichen Gesundheit, Wissenschaft, Information und Regierung.

Ein Dateningenieur hat auch Karrieremöglichkeiten, die sich entsprechend seinem Erfahrungsniveau erweitern. Unternehmen wie Netflix, Apple und Capital brauchen Data Engineers, um Data Scientists zu unterstützen. Data Engineers arbeiten in großen Unternehmen und in wirtschaftsnahen Bereichen. Sie passen auch in die akademische Welt sowie in die Informations- und Technologiebranche; überall dort, wo eine Datenverarbeitung erforderlich ist.

Die Wahl des richtigen Karrierewegs für Sie

Beide Karrieren sind reich und solide. Sie bieten maximale Sichtbarkeit und ermöglichen es Ihnen, mit erstklassigen Unternehmen zusammenzuarbeiten. Sie müssen jedoch Ihre Hausaufgaben machen, um die perfekte datenbezogene Karriere zu finden. Es wäre auch hilfreich, deine Interessen aufzuschreiben, damit du eine Karriere wählen kannst, die mit deinen Zielen übereinstimmt.