Дата Сциентист вс Дата Енгинеер - 7 невероватних поређења

Разлика између Дата Сциентист и Дата Енгинеер-а

Пре него што директно ускочимо у разлике између Дата Сциентист и Дата Енгинеер-а, прво ћемо знати на шта се ти појмови заправо односе.

Дата Сциентист и Дата Енгинеер су две стазе у Бигдати. Генерално, Дата Сциентист врши анализу података применом статистике, машинским учењем за решавање критичних пословних проблема. Укратко, они раде напредни ниво анализе података који покреће и аутоматизује машинско учење и рачунарска наука. С друге стране, Дата Енгинеер су софтверски инжењери који дизајнирају, граде, интегришу податке из различитих ресурса и управљају великим подацима. Такође, они припремају инфраструктуру великих података коју ће научници анализирати.

Упоредна упоредба између Дата Сциентист-а и Дата Енгинеер-а (Инфограпхицс)

Испод је топ 7 поређења података Дата Сциентист и Дата Енгинеер-а

Кључне разлике између Дата Сциентист и Дата Енгинеер-а

Следи разлика између Дата Сциентист и Дата Енгинеер-а је следећа

Основе за упоређивање	Дата Сциентист	Дата Енгинеер
Одговорности	Научници података да одговоре на питања индустрије и предузећа, спровешће истраживање. Они такође користе велике количине података из спољних и унутрашњих извора да би одговорили на то пословање. Научници података такође користе већину развијених програма аналитике машинског учења и статистичке методе за припрему података за употребу у предиктивном и предиктивном моделирању. Истражите и проучите податке да бисте пронашли скривене обрасце. Аутоматизирајте рад користећи предиктивну и прописивачку аналитику. Причајте причама кључним актерима на основу њихове анализе.	Откријте могућности за прикупљање података. Инжењери података такође развијају, тестирају, конструишу и одржавају архитектуре Осигурајте да ће архитектура подржати захтеве предузећа. За моделирање података, рударство и производњу они развијају процесе података. Инжењери података такође користе широк спектар језика и алата (нпр. Језика скрипта) како би комбиновали системе. Да би побољшали ефикасност, поузданост и квалитет података они такође предлажу неке начине да се то учини.
Изгледи за посао	Улога Дата Сциентист тражена је од почетка објављивања хипе-а Али током ових дана компаније траже да имају тимове за науку о подацима, радије него да воле једнодневне научнике који поседују креативност, комуникационе вештине, радозналост, паметност, техничку стручност итд. За регрутовање је тешко пронаћи особу која поседује оне квалитете које компаније траже и потражња очигледно превазилази понуду. Дакле, можемо рећи да ће се у блиској будућности мјехурић Дата Сциентист распрснути.	Токови података ће у будућности морати бити замијењени и преусмјерени. Као резултат тога, центар интересовања је укључен, а број радних места за запошљавање инжењера података постепено се повећавао током година.
Потребно је развити знање и стручност	Научници са подацима морају бити експерти у комуникацији и представљању резултата анализе коју су урадили.	Инжењери података морају бити стручни у надзору система и чишћењу података.

Табела упоређивања података Сциентист и Дата Енгинеер-а

Основе за упоређивање	Дата Сциентист	Дата Енгинеер
Алати	Користе алате као што су Мат лаб, САС, Јупитер, РСтудио	Користе алате као што су Орацле, Хадооп, МиСКЛ, Хиве, ДасхДБ, МонгоДБ, Цассандра
Они раде на	Раде на анализи података, статистици, машинском учењу, вађењу података, истраживању, статистичком моделирању, алгоритамима, програмирању	Раде на складиштењу података, ЕТЛ-у, базама података, пословној интелигенцији
Језици	Врло су познати са Р, Питхон, ЛаТеКс итд језицима	Врло су добро упознати са језицима Јава, Уник, ЈаваСцрипт, Линук, СКЛ итд.
Плате	Они ће на средњем тржишту зарадити најмање 43.000 долара и максимално 364 хиљаде долара	Инжењер података на средњем тржишту зарадиће минимум 34к и максимално 341кн
Унајмила	Запошљавају их Дропбок, Мицрософт, Валмарт итд	Унајмљују их Веризон, Блоомберг, Плаи станица итд.
Задаци које обављају	Разумевање података Генерисање функција Извлачење образаца из података Моделирање и визуализација података ради добијања нових увида Комуницирање и објашњење ових нових сазнања	Научници ће прикупити податке из различитих извора Припрема података и чување у најбољим форматима Задаци ЕТЛ-а Израда цјевовода за податке Надгледање процеса прикупљања, складиштења и преузимања података
Школска спрема	Научници података потичу из рачунарских наука, а такође су често проучавали економетрију, математику, статистику и оперативна истраживања.	Инжењери података такође су из позадине Цомпутер Сциенце и рачунарске технике.

Дата Сциентист и Дата Енгинеер раде заједно

Оба скупа вештина (разлика између Дата Сциентист и Дата Енгинеер-а) су критична за правилно функционисање тима података. Веома је тешко да ћемо успети да спустимо једнорога једног појединца који има вештине као Дата Сциентист и Дата Енгинеер. Због тога ћемо требати да створимо тим, где сваки члан допуњава вештине другог члана. И од пресудне је важности да они добро функционишу тако што су заједно.

Да би се избегла ова ситуација или дилема, важно је препознати различите комплементарне улоге које обоје играју у нашем пословном предузећу. Немогуће је претјеривати не само колико је важна комуникација између Дата Сциентист-а и Инжењера података, него и колико је важно осигурати да се улоге и тимови Дата Сциентист и Дата Енгинееринг добро искористе и замисле. То је зато што податке треба оптимизирати у случају примене Дата Сциентист. Јасно разумевање како то функционише важно је за смањење компоненте људске грешке у цјевоводу података.

Ако се од почетка не припремимо за ово адекватно, то може довести до напора нашег предузећа. Морамо се ослободити ситуације у којој су научници на броду без довољно протока података. То их оставља у неугодном и скупом положају било да буду присиљени да копају у тврдом коду Дата Енгинееринг или су потребни. Ниједна од опција није добра употреба њихових могућности или ресурса нашег предузећа.

Закључак - Дата Сциентист вс Дата Енгинеер

Закључно, и подаци научници и инжењери података раде заједно на подацима. И обоје су потребни како је проналажење свих вештина код одређеног појединца тешко, тако да се научници података и инжењери података морају међусобно допуњавати како би ефикасно радили за Бизнис предузеће. Пошто се Дата Сциентист брине око цјевовода за податке мање је продуктиван, а Инжењер података брине се о пословним увидима мање продуктивним. Комбинујући и Дата Сциентист и Дата Енгинеер, они дефинитивно добро раде.

Препоручени чланак

Ово је водич за Дата Сциентист вс Дата Енгинеер, њихово значење, упоређивање главе до главе, кључне разлике, табела упоређивања и закључак. Такође можете погледати следеће чланке да бисте сазнали више -