數據科學家與數據工程師：他們有何不同？

2022/12/06

數據是新的石油，可以從多方面進行探索。從數據提取到包含此數據流所需的系統基礎架構，數據組織的概念不斷擴大。為此，每個複雜的角色被分解成不同的領域。

這個領域中最新和最有趣的兩個職業是數據科學和數據工程，這對那些對處理數據有共同興趣的人來說非常有用。棘手的部分是選擇最適合您的。本文比較了這兩種技術職業，強調了它們的要求，以便您做出正確的決定。

數據科學家做什麼？

數據科學家的首要任務是理解業務問題。只有了解業務問題後，您才能解釋數據。數據科學家還從 Web 服務器、數據庫和在線存儲庫等不同來源收集原始數據（結構化和非結構化數據）。

之後是數據準備，包括清理您收集的數據並將其轉換為有用的數據。在此階段，您將查找不一致的數據類型、缺失或重複的數據類型以及拼寫錯誤的屬性。

數據科學家必須消除這些錯誤才能獲得全面的數據堆，這就是為什麼數據準備是成為數據科學家最複雜的部分之一。數據清理完成後，數據科學家將修改結果並將其轉換為可讀數據，利益相關者可以使用最佳數據可視化方法來解釋這些數據。

您還將採用探索性數據分析方法來創建用於從大數據存儲中進行數據挖掘的模型和算法。一個過程，包括定義和提煉清理後的數據，以及為數據挖掘選擇特徵和變量。數據科學的某些方面需要編程，因此您需要熟悉基本的編程語言。

數據工程師的角色非常簡單。數據科學家負責將原始數據轉化為簡單易讀的形式，而數據工程師則負責構建有助於進行這些修改的系統。

數據工程師的工作是從應用程序或第三方工具中獲取複雜的數據集，並以一種便於數據分析師和科學家訪問和使用的方式對其進行處理。因此，數據工程師專注於構建有助於提取數據的系統基礎設施，使它們為數據科學家使用做好準備。

數據提取通常是通過數據工程師構建的數據管道完成的。提取數據的方法之一是使用 API（應用程序編程接口）。作為一名數據工程師，您的角色是編寫一系列代碼來進行 API 調用，該 API 調用與他們從中提取數據的源服務器進行交互。

通過這種方式，數據收集以流方式或批處理開始。因此，作為數據工程師理解複雜的編程語言至關重要。數據工程的下一步是轉換數據以適合您的數據存儲。

數據科學家和數據工程師之間的主要區別在於，前者設計用於解釋原始數據的模型和算法，而後者維護和創建用於收集原始數據的系統。數據工程師構建數據科學中使用的骨乾和基礎設施。

數據科學家需要數據科學或相關領域的學士學位才能開始他們的職業生涯。但是，大多數雇主更喜歡擁有碩士學位的人。研究生學位可以幫助您脫穎而出。

您可能還需要加入數據科學訓練營以獲得該領域的一些知識和經驗。數據科學家還需要深入了解數據挖掘、大數據基礎設施、統計學和機器學習算法。

另一方面，數據工程師需要具備強大的軟件工程背景和通過學習應用數學、物理學和統計學獲得的出色分析能力。為了更好地接觸，您還應該參加實習計劃，在那裡您可以練習所學知識。

與成為數據科學家不同，您不需要數據工程碩士學位。學士學位就足夠了，但您需要學習數據結構、編碼和數據庫管理方面的課程。

數據科學家需要磨練數據科學特有的不同技能。其中一些是數據可視化、數據整理、數學和編程。您需要具備豐富的 Python、JavaScript、SQL 和 Scala 知識才能進行編程。您將需要它們來創建模型和算法。

同時，數據工程師需要具備數據分析、數據倉庫、基本機器學習和操作系統知識等技能。他們還需要軟技能，如溝通、批判性思維和協作技能。數據工程師還需要精通 Java、Python、C 和 C++ 等編程語言。

最後，數據工程師需要熟悉 Python ETL 工具和數據管道工具，如Fivetran、Talend Open Studio和IBM DataStage。非常需要這些 ETL 工具來從各個站點提取數據。

根據Indeed的數據，數據科學家的平均基本工資為 97,678 美元。這個工資範圍可以高達 188,972 美元，包括其他現金獎金、利潤分成、小費或佣金。

美國的大多數雇主除了提供保險、健康計劃和在家工作許可外，還提供 401(k) 非現金福利。但是，這些福利取決於您的雇主和您的經驗水平。

相反，根據Indeed的數據，數據工程師的平均基本工資為 112,680 美元，每年可能高達 218,627 美元。他們還可以享受員工折扣、保險和 401(k) 和 401(k) 匹配等非現金福利等特權。這些福利還取決於您的雇主、經驗水平、工作角色和資格。

您可以申請具有至少一年數據科學經驗的入門級職位。但是，您需要從信息技術等相關領域轉行才能在這些角色中表現出色。

但如果你是從頭開始，那麼獲得碩士學位並獲得數據科學家的相關經驗將為你贏得更好的職位。因此，要成為一名成熟的數據科學家，您需要大約 3-5 年的實習職位和入門級數據科學家的質量經驗。

數據工程師還擁有至少一年的經驗，可以在獲得數據工程學士學位後獲得入門級職位。然而，這些角色通常很少見。您還可以從數據相關角色切換到數據工程。但是你需要 4-5 年的相關經驗才能找到更好的數據工程師工作。

根據您的經驗，數據科學家有豐富的職業機會。Meta、福特汽車公司和惠普等頂級公司聘請了數據科學家的專業知識。他們還將在衛生、學術界、信息和政府部門找到機會。

數據工程師也有根據他們的經驗水平擴大的職業機會。Netflix、Apple 和 Capital 等公司需要數據工程師來協助數據科學家。數據工程師在大公司和業務相關領域工作。他們也適合學術界和信息技術領域；任何需要數據處理的地方。

兩種職業都是豐富而堅實的。他們提供最大的曝光率，讓您與頂級公司合作。但是，您需要做功課才能找到完美的數據相關職業。寫下您的興趣也會有所幫助，這樣您就可以選擇與您的目標產生共鳴的職業。