Некоторые ключевые различия между дата-инженером и дата-сайентистом:

• Фокус на анализе и инфраструктуре. 3 Дата-сайентист фокусируется на анализе данных и создании моделей, а дата-инженер занимается созданием и поддержкой инфраструктуры для данных. 3
• Цели работы. 15 Дата-сайентист непосредственно решает запросы бизнеса: для этого он проверяет гипотезы и строит прогнозные модели. 1 Дата-инженер отвечает за оптимальное и надёжное хранение данных, их преобразование, а также за быстрый и удобный доступ к ним. 1
• Навыки программирования. 3 Дата-сайентист часто использует языки программирования, такие как Python и R, для анализа данных. 3 Дата-инженер использует языки, такие как SQL, Java и Scala, для разработки систем хранения и обработки данных. 3
• Инструменты и технологии. 3 Дата-сайентист использует инструменты для анализа данных и машинного обучения, такие как TensorFlow, Scikit-learn и Jupyter Notebook. 3 Дата-инженер использует инструменты для обработки данных, такие как Apache Hadoop, Apache Spark и Kafka. 3
• Работа с данными. 2 Дата-инженер работает с сырыми данными, перерабатывает их и строит пайплайны (схемы по их обслуживанию) — то есть подготавливает материал для использования дата-сайентистами. 1 Дата-сайентист работает с уже обработанными и структурированными данными, которые для него подготовил дата-инженер. 2