Data Scientist vs. Data Engineer: in cosa differiscono?

I dati sono il nuovo petrolio con molte sfaccettature nella sua esplorazione. Dall’estrazione dei dati fino all’infrastruttura di sistema necessaria per contenere questo flusso di dati, il concetto di organizzazione dei dati continua ad ampliarsi. Per questo motivo, ogni ruolo complicato è suddiviso in diversi campi.

Le due carriere più nuove e interessanti in questa nicchia sono la scienza dei dati e l’ingegneria dei dati, ottime per coloro che condividono l’interesse per la gestione dei dati. La parte difficile è scegliere la soluzione migliore per te. Questo articolo mette a confronto entrambe le carriere nel settore tecnologico, evidenziandone i requisiti, in modo che tu possa prendere la decisione giusta.

Cosa fa un data scientist?

Il primo ruolo di un data scientist è comprendere un problema aziendale. È possibile interpretare i dati solo dopo aver compreso il problema aziendale. Un data scientist raccoglie anche dati grezzi, strutturati e non strutturati, da diverse fonti come server Web, database e repository online.

Successivamente, segue la preparazione dei dati, che include la pulizia dei dati raccolti e la loro trasformazione in dati utili. In questa fase, cercherai tipi di dati incoerenti, tipi di dati mancanti o duplicati e attributi con errori di ortografia.

I data scientist devono rimuovere questi errori per ottenere una pila completa di dati, motivo per cui la preparazione dei dati è una delle parti più complicate dell’essere un data scientist. Una volta completata la pulizia dei dati, un data scientist modificherà e trasformerà il risultato in dati leggibili che le parti interessate possono interpretare utilizzando i migliori metodi di visualizzazione dei dati.

Utilizzeresti anche metodi esplorativi di analisi dei dati per creare modelli e algoritmi utilizzati nel data mining da big data store. Un processo che include la definizione e il perfezionamento dei dati puliti e la selezione di funzioni e variabili per il data mining. Alcuni aspetti della scienza dei dati richiedono la programmazione, quindi dovrai avere familiarità con i linguaggi di programmazione di base.

Cosa fa un ingegnere dei dati?

Il ruolo di un ingegnere dei dati è piuttosto semplice. Mentre uno scienziato dei dati è responsabile della trasformazione dei dati grezzi in forme semplici e leggibili, gli ingegneri dei dati sono responsabili della creazione di sistemi che aiutano con queste modifiche.

Il compito di un ingegnere dei dati è quello di prendere set di dati complessi da un’applicazione o uno strumento di terze parti ed elaborarli in un modo che renda facile l’accesso e l’utilizzo da parte di analisti di dati e scienziati. Pertanto, i data engineer si concentrano sulla creazione di infrastrutture di sistema che aiutano a estrarre i dati, rendendoli pronti per l’uso da parte dei data scientist.

L’estrazione dei dati viene in genere eseguita tramite pipeline di dati create da ingegneri dei dati. Uno dei modi per estrarre i dati è utilizzare l’API (interfaccia di programmazione dell’applicazione). In qualità di ingegnere dei dati, il tuo ruolo è scrivere una serie di codici che effettuano una chiamata API che interagisce con il server delle fonti da cui estraggono i dati.

In questo modo, la raccolta dei dati inizia in modalità streaming o processo batch. È quindi fondamentale comprendere linguaggi di programmazione complessi come ingegnere dei dati. Il passaggio successivo nell’ingegneria dei dati consiste nel trasformare i dati per adattarli all’archiviazione dei dati.

La principale differenza tra un data scientist e un data engineer è che il primo progetta il modello e l’algoritmo per interpretare i dati grezzi, mentre il secondo mantiene e crea un sistema per la raccolta dei dati grezzi. Un ingegnere di dati costruisce la spina dorsale e l’infrastruttura utilizzata nella scienza dei dati.

1. Istruzione

Uno scienziato dei dati ha bisogno di una laurea in scienze dei dati o in un campo correlato per iniziare la propria carriera. Tuttavia, la maggior parte dei datori di lavoro preferisce un individuo con un master. Una laurea può aiutarti a distinguerti.

Potrebbe anche essere necessario partecipare a un campo di addestramento sulla scienza dei dati per acquisire alcune conoscenze ed esperienze in questo campo. Un data scientist ha anche bisogno di una profonda conoscenza del data mining, dell’infrastruttura dei big data, delle statistiche e degli algoritmi di machine learning.

D’altra parte, un ingegnere di dati deve avere un solido background nell’ingegneria del software ed eccellenti capacità analitiche derivanti dallo studio di matematica applicata, fisica e statistica. Per una migliore esposizione, dovresti anche partecipare a programmi di tirocinio in cui puoi mettere in pratica ciò che hai imparato.

A differenza di diventare uno scienziato dei dati, non è necessario un master in ingegneria dei dati. Una laurea è sufficiente, ma dovrai seguire corsi di struttura dei dati, codifica e gestione dei database.

2. Competenze

Uno scienziato dei dati deve affinare diverse abilità peculiari della scienza dei dati. Alcuni di questi sono la visualizzazione dei dati, il data wrangling, la matematica e la programmazione. Hai bisogno di una vasta conoscenza di Python, JavaScript, SQL e Scala per la programmazione. Ti serviranno per creare modelli e algoritmi.

Nel frattempo, un ingegnere di dati ha bisogno di competenze come analisi dei dati, data warehouse, apprendimento automatico di base e conoscenza dei sistemi operativi. Hanno anche bisogno di competenze trasversali come comunicazione, pensiero critico e capacità di collaborazione. Un ingegnere di dati deve anche essere esperto in linguaggi di programmazione come Java, Python, C e C++.

Infine, un ingegnere di dati deve avere familiarità con gli strumenti Python ETL e gli strumenti di pipeline di dati come Fivetran , Talend Open Studio e IBM DataStage . Questi strumenti ETL sono assolutamente necessari per estrarre dati da vari siti.

3. Stipendio

Secondo Indeed , lo stipendio base medio per un data scientist è di $ 97.678. Questa fascia di stipendio può arrivare fino a $ 188.972, inclusi altri bonus in contanti, quote di profitto, mance o commissioni.

La maggior parte dei datori di lavoro negli Stati Uniti offre benefici non in contanti 401 (k) oltre a offrire assicurazioni, programmi di benessere e permessi di lavoro da casa. Tuttavia, questi benefici dipendono dal tuo datore di lavoro e dal tuo livello di esperienza.

Al contrario, i data engineer guadagnano uno stipendio base medio di $ 112.680, secondo Indeed , che può arrivare fino a $ 218.627 all’anno. Possono anche godere di privilegi come uno sconto per i dipendenti, assicurazioni e vantaggi non in contanti come l’abbinamento 401 (k) e 401 (k). Questi benefici dipendono anche dal datore di lavoro, dal livello di esperienza, dal ruolo professionale e dalle qualifiche.

4. Esperienza

Puoi candidarti per ruoli entry-level con almeno un anno di esperienza nella scienza dei dati. Tuttavia, dovrai essere passato da un campo correlato come la tecnologia dell’informazione per svolgere bene questi ruoli.

Ma se inizi da zero, conseguire un master e acquisire un’esperienza rilevante come data scientist ti farebbe guadagnare posizioni migliori. Pertanto, per diventare un data scientist a tutti gli effetti, avrai bisogno di circa 3-5 anni di esperienza di qualità lavorando in ruoli di tirocinio e come data scientist entry-level.

Un ingegnere dei dati ha anche almeno un anno di esperienza per ottenere un ruolo di livello base dopo una laurea in ingegneria dei dati. Tuttavia, questi ruoli sono generalmente rari. Puoi anche passare da un ruolo relativo ai dati all’ingegneria dei dati. Ma avrai bisogno di 4-5 anni di esperienza rilevante per ottenere lavori migliori come ingegnere dei dati.

5. Opportunità di carriera

Ci sono ricche opportunità di carriera per i data scientist basate sulla tua esperienza. Aziende di prim’ordine come Meta, Ford Motor Company e HP si avvalgono dell’esperienza dei data scientist. Troveranno anche opportunità nella salute, nel mondo accademico, nell’informazione e nel governo.

Un ingegnere di dati ha anche opportunità di carriera che si ampliano in base al loro livello di esperienza. Aziende come Netflix, Apple e Capital hanno bisogno di data engineer per assistere i data scientist. Gli ingegneri dei dati lavorano in grandi aziende e in settori legati al business. Si adattano anche al mondo accademico, all’informazione e alla tecnologia; ovunque che richieda la gestione dei dati.

Scegliere il percorso di carriera giusto per te

Entrambe le carriere sono ricche e solide. Forniscono la massima visibilità e ti consentono di lavorare con aziende di prim’ordine. Tuttavia, devi fare i compiti per trovare la carriera perfetta legata ai dati. Aiuterebbe anche a scrivere i tuoi interessi, così puoi scegliere una carriera che risuoni con i tuoi obiettivi.