Hauptunterschied: Dateningenieure arbeiten am Aufbau der Architektur, die die Daten sammelt und sortiert. Data Scientists arbeiten nach Prozessen und wenden Statistiken auf die Daten an, um Ergebnisse zu erzielen und die Daten verständlicher zu machen.
Daten sind in der heutigen Welt zu einem großen Thema geworden, insbesondere Big Data. Der Begriff Big Data ist in letzter Zeit zu einem der beliebtesten Begriffe in der IT-Welt geworden, da viele Leute Daten als einen wesentlichen Bestandteil ihres Geschäfts betrachten. Dies hat dazu geführt, dass in Karrieren Spezialisierungen auftauchen, die sich speziell mit dem Sammeln, Analysieren, Verarbeiten und Verwerten dieser Daten befassen. Zwei der beliebtesten dieser Berufe sind Data Engineer und Data Scientist. Auf den ersten Blick mag es so aussehen, als ob beide Karrieren gleich wären, aber sie unterscheiden sich tatsächlich voneinander.
Big Data durchläuft verschiedene Prozesse, von der Sammlung über die Verarbeitung und Organisation bis hin zum Durchlaufen von Algorithmen, um Muster und Trends in den Daten zu finden. Anhand dieser Trends können dann Entscheidungen getroffen werden, die Auswirkungen auf das Unternehmen und seine Zukunft haben. Nun gibt es in jeder Phase eine andere Person, die verschiedene Aufgaben ausführt.
Ein Data Engineer beteiligt sich in den frühen Phasen der Datenverarbeitung und ist für die Arbeit hinter den Kulissen verantwortlich, um sicherzustellen, dass die richtigen Daten gesammelt und gespeichert werden. Sie sind für den Aufbau und die Wartung der Architektur verantwortlich, die diese Daten sammelt und speichert. Das System ist für das Sammeln und teilweise Organisieren der Daten sowie für den Umgang mit dem Zustrom großer Datenmengen verantwortlich. Die Datenbanken müssen sowohl skalierbar als auch mit den verschiedenen zu erhebenden Datenformen kompatibel sein. Die Data Engineers haben in der Regel einen herausragenden Hintergrund in der Computertechnik.
Sie beschäftigen sich hauptsächlich mit Sprachen wie Scala, Java und C#, da dies einige reine Datenbanksprachen sind und mit Tools wie Oracle, Cassandra, Redis, MongoDB usw. arbeiten. Sie können auch tatsächlich beim Aufbau von Data-Mining-Systemen arbeiten, die tatsächlich nach Mustern suchen in großen Datensätzen.
Nun ist ein Data Scientist jemand, der an den Daten arbeitet, nachdem sie gesammelt und sortiert wurden. Sie arbeiten daran, die Daten zu organisieren und zu analysieren, um sie zu verstehen. Finden Muster, Trends und andere Informationen, die von Unternehmen für ihr Wachstum genutzt werden können. Sie arbeiten daran, Algorithmen zu schreiben und Statistiken zu verwenden, um lesbarere Informationen zu erhalten, und sind auch dafür verantwortlich, die Daten präsentabler zu machen. Dazu gehört auch, sinnvolle Zahlen zu bekommen oder sie für das Management-Team einfacher verständlich aufzuschreiben. Sie haben einen Hintergrund als Mathematiker und Statistiker sowie Computertechnik.
Data Scientists arbeiten mit den gleichen Sprachen wie die Data Engineers, aber sie arbeiten auch mit statistischen Werkzeugsätzen wie SPSS, Hadoop, Matlab, Excel usw. Sie arbeiten auch intensiv mit Deep-Learning- und Machine-Learning-Tools und -Sprachen, um effizientere Datensysteme aufzubauen Organisation. Kurzum, sie sorgen dafür, dass die gefundenen Daten von den Unternehmen verstanden und effektiv genutzt werden können.
Vergleich zwischen Data Engineer und Data Scientist:
| Dateningenieur | Datenwissenschaftler | |
| Definition | Data Engineers arbeiten meist hinter den Kulissen und entwerfen Datenbanken für die Datenerfassung und -verarbeitung | Data Scientists arbeiten meist nach Abschluss der Datensammlung, indem sie die Daten organisieren und analysieren, um Informationen daraus zu gewinnen |
| Werkzeuge | SAP, Oracle, Cassandra, MySQL, Redis, Riak, PostgreSQL, MongoDB, neo4j, Hive und Sqoop. | Erweiterte Analysetools wie R, SPSS, Hadoop, Tableau, Rapidminer, Matlab, Excel, Gephi und erweiterte statistische Modellierung |
| Verwendete Sprachen | Scala, Java und C# | Scala, Java und C# |
| Fähigkeiten | Data Warehousing & ETLFortgeschrittene ProgrammierkenntnisseHadoop-basierte AnalysenFundierte Kenntnisse in SQL/DatenbankDatenarchitektur & PipeliningKenntnisse über das Konzept des maschinellen LernensScripting, Reporting & Datenvisualisierung | Statistische und analytische FähigkeitenData-MiningMachine Learning & Deep Learning PrinzipienFundierte Programmierkenntnisse (SAS/R/Python-Codierung)Hadoop-basierte AnalysenDatenoptimierungEntscheidungsfindung und Soft Skills |
| Verantwortlichkeiten | Entwickelt, konstruiert, testet und wartet Architekturen wie Datenbanken und große Verarbeitungssysteme | Reinigt und organisiert Big Data. Führt deskriptive Statistiken und Analysen durch, um Erkenntnisse zu gewinnen, Modelle zu erstellen und Geschäftsanforderungen zu erfüllen |
| Bildungshintergrund | Informatik-Hintergrund mit Schwerpunkt Technische Informatik | Informatik Hintergrund mit Schwerpunkt Ökonometrie, Mathematik, Statistik und Operations Research. |
| Ungefähres Gehalt | $90.8390 /Jahr | 91.470 $ /Jahr |
| Fokus | Data Mining und Abruf | Datenpräsentation |
| Andere Begriffe | Datenarchitekt | Daten Analyst |
