数据工程师简单指南& Data Scientists

数据工程师简单指南& Data Scientists

在过去的几年中,您’我可能听说过很多有关数据的工作。但是他们是什么?需要科学家和工程师的数据是什么?从表面上看,这两个角色听起来很容易理解。 大学教师 ’ 他们只是读取数据吗? 是的,但是数据是如此复杂,以至于需要更多的内容而不是阅读数字来理解。数据分析和产品构建现在已成为一切。从自动驾驶汽车到会说话的扬声器,技术都需要数据。从表面上看,这两个角色听起来相似。 科学家们? 工程师?  数据科学家在许多公司中已成为特别重要的职位。更安静的是,数据工程师在生产中至关重要。他们共同组成了一支强大的数据团队。

什么 ’s the difference?

数据科学家和数据工程师共享某些功能,但是每个职位都会通过其他技能来扩大规模。用最简单的话来说,这两个作业听起来都像非数据作业。就像科学家一样,数据科学家使用科学和数学方法从原始数据中发现特定的见解。和工程师一样,数据工程师也具有开发和设计最终产品的技能。合作将巩固分析。数据科学家完成所有必要的实验和计算后,数据工程师将确保对分析进行编程并构建完成。

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即使这些一般的非数据工作也是非常专业的工作,也需要很强的资格。数据科学家和工程师没有什么不同。这些角色是 要求高但可见度低 这些工作的复杂性进一步迭代了数据的复杂程度(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

也许您认为这些角色基本上是相同的,毕竟’只是数据。但是数据太复杂了。良好的基础和技术基础可以实现非常强大的协作平衡(尽管有些人可能说数据工程师在当今更重要)。没有一个角色就不可能完全存在另一个角色,没有一个人可以同时获得两个人所需的技能和工作时间。

重新定义数据

10年前,你会’还不了解数据科学家或数据工程师。那’在如此短的时间内,数据世界发生了多大变化,从而创造了全新的工作机会。由于技术的发展和世界数字化的发展,数据层出不穷。甚至十年前,我们大多数人可能都没有’不必考虑与数据相关的工作的未来,但是今天我们需要数据工程师。世界在 对数据专家的需求很高,但供应量很低。 而且,尽管数据仍然无法预测且永远在变化,但谁知道不久的将来还会出现什么其他角色。

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