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数据科学家与数据工程师之间的区别

发布：运城达内教育官网
来源：互联网
时间：2019-04-28 09:05

随着企业和用户对大数据分析等技术的了解，其中对关于数据工程师和数据科学家这两种岗位方向的了解也会更多。下面我们就一起来聊聊两者之间的区别都有哪些。

数据科学家与数据工程师之间的区别

目标

数据工程师的目标更关注于任务和开发。数据工程师构建自动化系统和建模数据结构，帮助数据得到有效处理。这代表着数据工程师的目标是创建并开发表和数据管道，以支持用于分析的仪表盘和其他的数据用户(如数据科学家、分析师和其他工程师)。他们的工作和大多数的工程师很类似，要进行大量的设计、假设、约束和开发才能完成终的任务。每个设计和解决方案也都会有自己的约束，即使它们都可以执行终的任务。

相对而言，数据科学家更加以问题为中心。就这点而言，他们需要寻找降低成本、增加利润、提升用户体验或业务效率的方法。这代表着他们要先提出问题，然后自己解决问题(提出问题、做出假设、得到结论)。因此他们需要提出这样的问题：什么会影响患者再次入院?如果增加一个类似的A/B测试，客户是否愿意买单?有更快的路线来运送包裹吗?跳过剩余的过程步骤。这里的目标就是找到提出的问题的答案。它可能是终的结论，也可能会引出更多的问题。在这个过程中，数据科学家需要分析、收集支持信息、得出问题的结论。

工具

这个部分就更加让人感到困惑了。数据科学家和数据工程师都需要依赖于Python和SQL。然而，两个岗位的人使用这些技术的方式是不同的。同样，这也和思维方式的不同息息相关。Python是非常健壮的语言，它拥有强大的类库来帮助管理操作性任务和分析性任务。

数据科学家会使用Pandas和ScikitLearn这样的语言，而数据工程师会使用Python来管理管道。在这里Airflow和Luigi这样的类库就能派上用处。

如上所说，数据科学家的查询将重点关注于问题。但是数据工程师的查询会更关注于数据的清理和转换。

可能这两类数据专家都会使用一些其他的工具，包括Tableau、Jupyter笔记本以及其他工具等。但他们的用法会有所不同。

背景

当讨论数据工程师和数据科学家之间的差别时，另外一个常见的问题是需要什么样的背景。

数据工程师和数据科学家都需要了解数据和编程。即使涉猎不必太广。然而，除了编程之外还有一些差别，特别是对于数据科学家来说。由于数据科学家更像是研究员，如果有基于研究的背景会是加分点。

这可以是在经济学、心理学、流行病学等领域的研究背景。数据科学家可以使用SQL、Python，具有良好的商业意识，还能将其与自身的研究背景结合起来。这些都不能用级别来衡量。事实上，数据科学家在各个领域都有所涉及。大多数雇主更希望招聘至少硕士学历、具备某些技术或数学研究背景的数据科学家。

而数据工程师就不一定需要硕士学位。数据工程师更像是一个开发人员。比起理论知识，他们需要更多的实践经验。因此，拥有硕士学位并不能说明这一点。

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