Data Engineer и Data Scientist: в чем разница?
Вы, наверное, не раз слышали о том, что будущее за данными. Но как разобраться в разнообразии профессий, которые имеют в названии слово «data»: data engineering, data scientist, data analyst. Какую же профессию выбрать? 🤔 Cегодня мы поговорим о разнице между data engineering и data scientist.
⠀
Кто эти люди ❓
⠀
🔶 Дата-инженеры являются специалистами по обработке данных, которые готовят инфраструктуру данных для анализа. Они сосредоточены на производственной готовности данных и таких вещах, как форматы, устойчивость, масштабирование и безопасность.
⠀
🔷 Дата-сайентисты концентрируются на поиске новых идей из данных, которые были очищены и подготовлены для них дата-инженерами. Они постоянно взаимодействуют с инфраструктурой данных, являясь внутренними клиентами, которым поручено проводить высокоуровневые исследования рынка и бизнес-операций для выявления тенденций и отношений
⠀
Какие требования при приёме на работу ❓
⠀
🔶 Чтобы получить работу дата-инженера, большинство компаний ищут кандидатов со степенью бакалавра в области компьютерных наук, прикладной математики или информационных технологий. Они также должны обладать множеством технических навыков, которые помогут им творчески подходить к сложным проблемам. Кроме того, они должны иметь опыт построения и оптимизации конвейеров данных с нуля. Они обычно имеют опыт разработки программного обеспечения и владеют такими языками программирования, как Java, Python и Scala.
⠀
🔷 Дата-сайентисты должны иметь обширные знания о различных методах в инфраструктуре больших данных, интеллектуальном анализе данных, машинном обучении и статистике. Поскольку они также должны работать с наборами данных, которые приходят в различных формах, чтобы эффективно и эффективно запускать свои алгоритмы, они также должны быть в курсе всех новейших технологий. Вот почему так важно знать основы информатики и программирования в дополнение к опыту работы с языками и базами данных. Дата-сайентисты Java, Python, R, Java, MATLAB, Scala, C, SQL.