Data Scientist и Data Engineer — разные специалисты, которые работают с данными, но их роли и задачи различаются. 12

Некоторые отличия:

• Фокус на анализе vs. инфраструктуре. 1 Data Scientist фокусируется на анализе данных и создании моделей, тогда как Data Engineer занимается созданием и поддержкой инфраструктуры для данных. 1
• Цели работы. 2 Data Scientist непосредственно решает запросы бизнеса: для этого он проверяет гипотезы и строит прогнозные модели. 2 Data Engineer отвечает за оптимальное и надёжное хранение данных, их преобразование, а также за быстрый и удобный доступ к ним. 2
• Навыки программирования. 1 Data Scientist часто использует языки программирования, такие как Python и R, для анализа данных. 1 Data Engineer, в свою очередь, использует языки, такие как SQL, Java и Scala, для разработки систем хранения и обработки данных. 1
• Инструменты и технологии. 1 Data Scientist использует инструменты для анализа данных и машинного обучения, такие как TensorFlow, Scikit-learn и Jupyter Notebook. 1 Data Engineer использует инструменты для обработки данных, такие как Apache Hadoop, Apache Spark и Kafka. 1

На практике чёткая граница между специальностями Data Scientist и Data Engineer существует только в IT-компаниях и крупных корпорациях с большими IT-отделами. 2 Специалист по Data Science часто сочетает навыки смежных позиций — он должен подстроиться под конкретную задачу и решить её. 2