Чем отличаются Data Scientist и Data Engineer

Data Scientist и Data Engineer — разные специалисты, которые работают с данными, но их роли и задачи различаются. sky.pro blog.skillfactory.ru

Некоторые отличия:

• Фокус на анализе vs. инфраструктуре. sky.pro Data Scientist фокусируется на анализе данных и создании моделей, тогда как Data Engineer занимается созданием и поддержкой инфраструктуры для данных. sky.pro
• Цели работы. blog.skillfactory.ru Data Scientist непосредственно решает запросы бизнеса: для этого он проверяет гипотезы и строит прогнозные модели. blog.skillfactory.ru Data Engineer отвечает за оптимальное и надёжное хранение данных, их преобразование, а также за быстрый и удобный доступ к ним. blog.skillfactory.ru
• Навыки программирования. sky.pro Data Scientist часто использует языки программирования, такие как Python и R, для анализа данных. sky.pro Data Engineer, в свою очередь, использует языки, такие как SQL, Java и Scala, для разработки систем хранения и обработки данных. sky.pro
• Инструменты и технологии. sky.pro Data Scientist использует инструменты для анализа данных и машинного обучения, такие как TensorFlow, Scikit-learn и Jupyter Notebook. sky.pro Data Engineer использует инструменты для обработки данных, такие как Apache Hadoop, Apache Spark и Kafka. sky.pro

На практике чёткая граница между специальностями Data Scientist и Data Engineer существует только в IT-компаниях и крупных корпорациях с большими IT-отделами. blog.skillfactory.ru Специалист по Data Science часто сочетает навыки смежных позиций — он должен подстроиться под конкретную задачу и решить её. blog.skillfactory.ru