数据科学涵盖各种角色，每个角色都具有独特的技能和知识。但由于它们的显着重叠，每个角色的细微差别可能难以掌握。最初可能令人困惑的一个区别是数据科学家与数据工程师的区别。
如果您有兴趣成为数据科学家或数据工程师，选择正确的职业道路需要了解每个角色所需的技能以及数据专业人员日常工作的性质。
数 巴拿马电报数据库 据科学家和数据工程师是数据领域最受欢迎的职业之一。美国劳工统计局预测，2022 年至 2032 年间，数据科学领域将增长 35%，数据工程领域将增长 8%，使这两个职位成为增长最快的职位。
本文探讨了数据工程师和数据科学家之间的关键区别、他们的工作描述以及在他们中脱颖而出所需的教育和技能。
重要见解
预计两者都会显着增长：2022 年至 2032 年间，数据科学家将增长 35%，数据工程师将增长 8%。
数据科学家分析数据并创建预测模型，而数据工程师则构建和维护数据存储基础设施。
常用编程语言：数据工程师的SQL和Python；面向数据科学家的 Python 和 R。
数据可视化在这两个角色中都至关重要，其中 Tableau 和 Power BI 是流行的工具。
该领域需要多样化的技能，数据科学家角色对工程技能的要求越来越高。
由于数据操作转移到云端，这两个角色都需要熟练掌握云技能。
数据工程师通常拥有计算机科学或工程学学士学位，而数据科学家通常拥有统计学或计算机科学高级学位。
特定编程语言、数据库或大数据工具的认证是有益的。
根据Glassdoor 的数据，这两个职位的平均薪资：数据科学家平均年薪为154,755美元，而数据工程师平均年薪为152,982美元。
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家：角色和职责
如果您正在考虑从事数据科学职业，那么了解每个角色的细微差别至关重要。在这里，我们将从雇主的角度探讨各个职位之间的异同。
什么是数据工程师？
数据工程师构建和维护复杂的系统，用于企业内的数据收集、存储和交付。他们设计的数据管道对于整个组织内数据的无缝流动至关重要——持续优化数据收集、传输和分析的可用性。
数据工程职业涉及仔细清理和标准化数据，以确保其准确性和可靠性。这些大数据工程师管理庞大的数据库并自动执行重复的数据相关任务，从而节省宝贵的时间和资源。他们的主要目标是为分析师和科学家提供干净、一致的数据，促进数据驱动的业务决策。
数据工程师在数据管理、跨组织系统和平台实施高效数据存储、组织和检索的策略方面也发挥着重要作用。
虽然数据工程师的主要关注点是底层基础设施，但他们的职责可能与数据科学家的工作重叠，尤其是在处理来自各种来源的大数据需要专门的工程技能的大型组织中。
什么是数据科学家？
如果这就是数据工程师的角色，那么数据科学家到底是做什么的？
数据科学家精通各种技术来指导战略业务决策。通过应用统计学、计算机科学原理和机器学习算法，他们可以从数据中提取必要的见解来指导决策。
与数据工程师不同，数据科学家将复杂的业务问题转化为可解决的数据查询。他们精心分析数据以揭示趋势并建立预测未来结果的模型。
数据科学家擅长清晰且有说服力地传达复杂的发现。他们经常采用数据可视化和讲故事技术来帮助利益相关者理解见解并根据见解采取行动。
他们的主要目标是指导决策。根据挑战的复杂性，数据科学家采用一系列技术——从传统的统计分析到尖端的人工智能模型。
数据工程师与数据科学家：技能
虽然数据科学与数据工程的技能和知识库之间存在一些重叠，但角色是不同的。数据科学家主要专注于分析数据和开发预测模型。相比之下，数据工程师的任务是构建和维护强大的数据存储基础设施，因此每个角色都需要不同的技能。
编程技巧
数据工程师和数据科学家都需要坚实的编程基础。但雇主所需的具体语言和技术各不相同，反映了每个专业的独特要求。