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| 本文作者： AI研習(xí)社-譯站 | 2019-04-26 10:47 |
本文為 AI 研習(xí)社編譯的技術(shù)博客，原標(biāo)題 ：
What Is The Difference Between A Data Engineer And A Data Scientist
作者 | SeattleDataGuy
翻譯 | 約翰遜 · 李加薪、CONFIDANT
校對 | 鄧普斯?杰弗 審核 | 艾狄生?多利 整理 | 立魚王
原文鏈接：
https://medium.com/coriers/what-is-the-difference-between-a-data-engineer-and-a-data-scientist-a25a10b91d66
作者：Ben Rogojan
我們最近在Reddit上做了問答活動。有個最常見的問題是數(shù)據(jù)科學(xué)家和數(shù)據(jù)工程師之間的區(qū)別。因此，我們想在這個主題上下寫一篇文章來深入探討下這個話題。
有許多數(shù)據(jù)專家的崗位聽起來沒多大區(qū)別，使用的工具也很類似，我們很難知道各類職位應(yīng)該承擔(dān)什么樣的職責(zé)。此外，較小的公司可能會受限于他們聘請的數(shù)據(jù)工程師或數(shù)據(jù)科學(xué)家的人數(shù)，這便意味著很多時候特定的任務(wù)和目標(biāo)可能會開始混合。
上述使得明確區(qū)分這兩個角色變得更加困難。因此，我們想通過討論數(shù)據(jù)工程師和數(shù)據(jù)科學(xué)家所擁有的不同目標(biāo)，思維模式，工具和背景來了解兩個職位的不同之處。
在我們討論差異之前，我們想做一個快速的引言。事實是，許多數(shù)據(jù)科學(xué)家和數(shù)據(jù)工程師將執(zhí)行其他技術(shù)角色的任務(wù)。數(shù)據(jù)科學(xué)家可能需要開發(fā)ETL，數(shù)據(jù)工程師可能需要開發(fā)API和前端。因此，我們在下面指出的區(qū)別只是為了弄清楚技術(shù)差異在哪里。
來源：DataCamp
數(shù)據(jù)工程師的目標(biāo)更側(cè)重于任務(wù)和開發(fā)。數(shù)據(jù)工程師構(gòu)建自動化系統(tǒng)和模型數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，以允許有效地處理數(shù)據(jù)。這意味著數(shù)據(jù)工程師的目標(biāo)是創(chuàng)建和開發(fā)表格和數(shù)據(jù)管道，以支持分析儀表板和其他數(shù)據(jù)客戶(如數(shù)據(jù)科學(xué)家、分析師和其他工程師)。它與大多數(shù)工程師相似。為了能夠執(zhí)行最終的任務(wù)，需要進(jìn)行大量的設(shè)計、假設(shè)、限制和開發(fā)。每個設(shè)計和解決方案都有自己的一組限制，即使它們都可以執(zhí)行最終任務(wù)。
相比之下，數(shù)據(jù)科學(xué)家往往更關(guān)注問題。從這個意義上說，他們正在尋找降低成本/增加利潤、改善客戶體驗或業(yè)務(wù)效率的方法。這意味著他們需要問問題，然后回答問題(問問題，假設(shè)，然后得出結(jié)論)。所以他們需要問的問題比如，什么影響了病人的再入院，如果增加A vs. B，顧客會花更多錢嗎，有沒有更快的遞送包裹的路線?跳過剩下的過程。這里的目標(biāo)是找到問題的答案。這可能是一個最終的結(jié)論或更多的問題。在整個過程中，數(shù)據(jù)科學(xué)家分析、收集支持，并可以得出問題的結(jié)論。
這就是事情會變得混亂的地方。數(shù)據(jù)科學(xué)家和數(shù)據(jù)工程師通常都依賴于python和SQL。然而，這兩個技術(shù)角色使用這些技能的方式各不相同。同樣，這與心態(tài)的差異有關(guān)。Python是一種非常健壯的語言，它具有幫助管理操作任務(wù)和分析任務(wù)的庫。
數(shù)據(jù)科學(xué)家將使用panda和Scikit Learn這樣的庫，而數(shù)據(jù)工程師將使用python來管理管道。這就是像airflow和Luigi這樣的圖書館派上用場的地方。
類似地，數(shù)據(jù)科學(xué)家查詢將是特別關(guān)注的(例如，關(guān)注問題)。而數(shù)據(jù)工程師的查詢將集中于清理和轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)。
現(xiàn)在，數(shù)據(jù)專家還可以使用其他工具。這包括Tableau, Jupyter筆記本和其他一些。說到底，區(qū)別在于他們?nèi)绾问褂盟鼈儭?/p> 背景
現(xiàn)在，當(dāng)談到數(shù)據(jù)工程師和數(shù)據(jù)科學(xué)家之間的差異時，另一個常見的問題是需要什么樣的背景。
數(shù)據(jù)工程和數(shù)據(jù)科學(xué)都需要對數(shù)據(jù)和編程有一定的了解。即使是有限的范圍。然而，有一些區(qū)別超出了編程。特別是數(shù)據(jù)科學(xué)家。由于數(shù)據(jù)科學(xué)家更像研究人員，擁有以研究為基礎(chǔ)的背景是一種優(yōu)勢。
這可能是在經(jīng)濟(jì)學(xué)、心理學(xué)、流行病學(xué)等領(lǐng)域。將研究背景、SQL、Python和良好的商業(yè)意識結(jié)合起來，您就擁有了一位數(shù)據(jù)科學(xué)家。這些并不是一成不變的。事實上，我們遇到了一位獲得多個學(xué)位的的數(shù)據(jù)科學(xué)家。大多數(shù)雇主更傾向于雇傭至少擁有碩士學(xué)位的數(shù)據(jù)科學(xué)家，他的專業(yè)是技術(shù)或數(shù)學(xué)。
數(shù)據(jù)工程職位通常不需要碩士學(xué)位。數(shù)據(jù)工程更多的是作為一名開發(fā)人員。這需要更多的實踐經(jīng)驗，而不是理論知識。所以獲得碩士學(xué)位并不能提供相同的價值。雷鋒網(wǎng)雷鋒網(wǎng)雷鋒網(wǎng)
假設(shè)一家醫(yī)療保健公司的董事決定，他們想要弄清楚如何減少30天前再次入院的病人數(shù)量。從數(shù)據(jù)的角度來看，需要做幾件事。
數(shù)據(jù)科學(xué)家需要弄清楚是什么驅(qū)使病人重新入院。這是他們將試圖回答的問題。根據(jù)他們得出的結(jié)論，他們將與業(yè)務(wù)部門合作，制定度量指標(biāo) 。這些指標(biāo)是如何創(chuàng)建將由數(shù)據(jù)科學(xué)家得到答案。
數(shù)據(jù)科學(xué)家和數(shù)據(jù)工程師有很多不同之處。他們有不同的目標(biāo)和背景，但這就是兩者共同利用的價值所在。數(shù)據(jù)工程師更多地關(guān)注工程健壯系統(tǒng)，這一事實使得數(shù)據(jù)科學(xué)家能夠輕松地查詢數(shù)據(jù)并有效地分析數(shù)據(jù)。他們的合作伙伴關(guān)系使公司從數(shù)據(jù)中獲得價值。
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