Dataingenjör vs dataforskare
Det är ingen hype att företag planerar att införa digital transformation under den senaste tiden. På grund av digital transformation tvingas företag att ändra sin affärsstrategi och acceptera den nya verkligheten. Det finns redan många tjänster, som traditionellt gjorts manuellt, som erbjuds online och företag anammar innovativa tekniker för att ge en oöverträffad slutanvändarupplevelse. För att nå framgång med digitala initiativ behöver företag proffs som är skickliga inom Big Data-analys och datavetenskap.
Där Big Data hänvisar till den enorma mängd data som genereras varje dag i olika format, handlar datavetenskap om att samla in, rengöra, analysera, modellera och visualisera denna data för att få meningsfulla insikter och fatta mer välgrundade beslut. Yrkeskunniga inom någon av dessa domäner är mycket efterfrågade på företag som tar digitala initiativ. Två av de populära jobbrollerna som har fått mycket dragning under de senaste åren är dataingenjör och datavetare. Eftersom båda fälten är relativt nya är det lätt för nybörjare att bli förvirrade mellan de två termerna.
Den här artikeln förklarar för dig exakt vad dataingenjörer och datavetare hänvisar till och varför det är värt din tid och ansträngning att uppnå en Data Engineering-certifiering eller datavetenskapscertifiering.
Innehållsförteckning
Låt oss härnäst veta om en dataingenjör.
Bygg datamängdsprocesser och leta efter sätt att förbättra datakvalitet, tillförlitlighet och effektivitet. Förstå affärsmålen tydligt och utför forskning för att hantera eventuella oväntade affärsproblem.
När du tittar på informationen ovan måste du ha fått en uppfattning om hur de två datarollerna skiljer sig åt. Här är lite mer detaljerad information som hjälper dig att göra en tydlig jämförelse mellan de två.
Färdigheter som krävs: Dataforskare måste vara skickliga i vilket som helst programmeringsspråk som Python eller R, ramverk som Spark och Hadoop och tekniker som maskininlärning och djupinlärning. Dataingenjörer måste vara skickliga i att använda programmeringsspråk, särskilt SQL, och fokusera mer på Big Data-ramverk som Hadoop, Apache Spark, NoSQL, Hive, Pig och så vidare.
Löneutsikter: Både datavetare och dataingenjörer tjänar lukrativa löner. Med data från Payscale tjänar en dataforskare en genomsnittlig årslön på $96 158 i USA. Lönesiffran för en dataingenjör ligger på 92 298 USD per år.
Fokusområden: Dataforskarna fokuserar mer på att designa modeller för att arbeta med Big Data, tolka analysen och leverera resultat som har en direkt inverkan på affärsbeslut. Å andra sidan skapar dataingenjörer datalager och arbetar med datan innan det lämnas över för analys. Det betyder att de fokuserar på att skriva frågor om data, underhålla designen och arkitekturen för data och omvandla rådata till en lämplig form för analysen.
Använda verktyg: Dataforskare använder verktyg som Python, R SAS, Scikit-Learn, MS Excel, Rapidminer och Tableau. Dataingenjörer använder oftast verktyg som MOngoDB, SAP, Cassandra, Oracle. PostgreSQL, Hive och Apache Spark. Vissa språk som används är gemensamma för båda rollerna som C#, Java och Scala.
Avanceringsväg: Proffs som börjar sin karriär som junior dataingenjör kan sikta på mer ambitiösa roller som senior dataingenjör, ledande dataingenjör, chef för datateknik, och så vidare. Omvänt kan de som börjar arbeta som junior data scientist ta sin karriär framåt med beteckningar som senior data scientists, maskininlärningsingenjörer, huvudsakliga data scientists och data arkitekter.
Slutord
När du tittar på informationen ovan måste du ha fått en uppfattning om hur de två datarollerna skiljer sig åt. Här är lite mer detaljerad information som hjälper dig att göra en tydlig jämförelse mellan de två.
Färdigheter som krävs: Dataforskare måste vara skickliga i vilket som helst programmeringsspråk som Python eller R, ramverk som Spark och Hadoop och tekniker som maskininlärning och djupinlärning. Dataingenjörer måste vara skickliga i att använda programmeringsspråk, särskilt SQL, och fokusera mer på Big Data-ramverk som Hadoop, Apache Spark, NoSQL, Hive, Pig och så vidare.
Löneutsikter: Både datavetare och dataingenjörer tjänar lukrativa löner. Med data från Payscale tjänar en dataforskare en genomsnittlig årslön på $96 158 i USA. Lönesiffran för en dataingenjör ligger på 92 298 USD per år.
Fokusområden: Dataforskarna fokuserar mer på att designa modeller för att arbeta med Big Data, tolka analysen och leverera resultat som har en direkt inverkan på affärsbeslut. Å andra sidan skapar dataingenjörer datalager och arbetar med datan innan det lämnas över för analys. Det betyder att de fokuserar på att skriva frågor om data, underhålla designen och arkitekturen för data och omvandla rådata till en lämplig form för analysen.
Använda verktyg: Dataforskare använder verktyg som Python, R SAS, Scikit-Learn, MS Excel, Rapidminer och Tableau. Dataingenjörer använder oftast verktyg som MOngoDB, SAP, Cassandra, Oracle. PostgreSQL, Hive och Apache Spark. Vissa språk som används är gemensamma för båda rollerna som C#, Java och Scala.
Avanceringsväg: Proffs som börjar sin karriär som junior dataingenjör kan sikta på mer ambitiösa roller som senior dataingenjör, ledande dataingenjör, chef för datateknik, och så vidare. Omvänt kan de som börjar arbeta som junior data scientist ta sin karriär framåt med beteckningar som senior data scientists, maskininlärningsingenjörer, huvudsakliga data scientists och data arkitekter.
Slutord
Vi hoppas att du nu kan skilja på rollen som dataanalytiker och dataingenjör. Vad du väljer för din karriär beror helt på dina karriärintressen. Företag söker skickliga yrkesmän för både jobbrollerna och du behöver inte oroa dig för deras efterfrågan i framtiden. Oavsett vilket bör ditt första steg vara att skaffa rätt kompetens genom att anmäla dig till ett onlineutbildningsprogram. Det finns många välrenommerade datateknikkurser såväl som datavetenskapskurser som gör dig mer anställningsbar och trovärdig för att hantera datarelaterade uppgifter. Så utforska dina alternativ och gå in i datavärlden idag.
