数据工程师的简单指南& Data Scientists

数据工程师的简单指南& Data Scientists

在过去的几年里,你’可能听到了很多关于数据相关的工作。但他们是什么?关于需要科学家和工程师的数据是什么?在表面上,两个角色都声音模糊地易于理解。 大学教师 ’ 他们只是读数据? 是的,但数据太复杂,它需要超过阅读数字来理解。数据分析和产品建筑现在都是一切。从自动驾驶汽车到谈论扬声器,技术需要数据。在表面上,两个角色都声音模糊相似。 科学家们? 工程师?  数据科学家在许多公司中已成为一个特别突出的位置。在更安静的注意中,数据工程师在生产方面是独一无二的重要性。他们一起制作强大的数据团队。

什么 ’s the difference?

数据科学家和数据工程师共享某些功能,但每个位置都以其他技能提示规模。在最简单的术语中,两个作业都声音有点像他们的非数据对应物。像科学家一样,数据科学家使用科学和数学方法来揭示原始数据的特定见解。而且像工程师一样,数据工程师具有开发和设计最终产品的技能集。协作巩固了分析。一旦数据科学家完成了所有必要的实验和计算,数据工程师确保分析编程并构建完成。

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即使这些一般的非数据职位也是非常专门的工作,需要强大的资格。数据科学家和工程师没有什么不同。这些角色是 苛刻但具有低知名度  这些作业的复杂性进一步迭代了复杂的数据(以及为什么这些角色如此重要)。

你可以 ’ 没有一个没有另一个

也许你认为这些角色基本上是一样的,毕竟它’s只是数据。但数据太复杂了。通过声音基础和技术构建实现了非常强烈的协作平衡(虽然有些人可能会说数据工程师现在更重要)。没有其他角色,没有其他角色,没有一个人可以达到两者所需的技能和时间。

重新定义数据

10年前,你会’T已知数据科学家或数据工程师。那’在这么短的时间内,数据世界的世界变化了多少,沿途创造了全新的工作。由于越来越多的技术和世界的数字化,数据是无穷无尽的。即使十年前,我们大多数人可能都没有’t思考与数据相关的工作的未来很多,但我们今天需要数据工程师。世界在 对数据专家的高需求,但供应低。 虽然数据仍然是不可预测的,而且永远改变,谁知道其他角色将在不久的将来出现。

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