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一張圖看懂數據科學家、數據工程師和軟件工程師之間的區別

標簽:一張,看懂,數據,科學,科學家,學家,工程,工程師  2020年02月18日  點擊233

一張圖看懂數據科學家、數據工程師和軟件工程師之間的區別 作者:BoRaSoft 來源: 日期:2017-4-1 10:12:54 人氣:

大家都知道,這三種角色各有不同定位,也知道他們之間有很多同等的地方,但是否能講曉暢這其中的區別呢?

國外 ETL 服務商 Stitch 的 CEO Jake Stein模塊電源,近日對這個話題進行了總結。他還繪制了一張工具圖,來呈現他們在日常工具使用上的不同。對于新手,也可以通過這張圖來看典型的“數據科學家”、“數據工程師”和“軟件工程師”都要掌握哪些工具。

Jake Stein:隨著數據的爆炸式增加百度搜索優化,對數據處理的專家技能需求也隨之井噴。這帶來的效果之一,是更邃密的分工。對于數據管理工作的核心角色:數據科學家、數據工程師和軟件工程師,曩昔幾年見證了他們越來越清晰的定位。

對于新興職位“數據工程師”,它算是“軟件工程師”下面新浮現出的一個子類別。單列出該職位是一項英美近年來的趨勢。但在很多公司,遷移、管理數據依舊是軟件工程師的活。

一張圖看懂數據科學家、數據工程師和軟件工程師之間的區別

三種數據職位的不同技能需求

職能概括

軟件工程師

軟件工程師干的活兒是開發應用和體系。這過程中的每一個環節,從設計、寫代碼、測試到檢查,開發者都要參與。生成數據的產品都是他們開發的。軟件工程是三個角色中最古老的一個廣告策劃,并且有相稱成熟的方法系統和工具庫。

工作內容包括:

  • 前端、后端開發

  • 網頁應用

  • 移動應用

  • 操作體系開發

  • 軟件設計

數據工程師

數據工程師必要開發能對數據進行整合、存儲和提取的體系,并從軟件工程師開發的應用和體系中獲取數據。數據工程的誕生,是作為軟件工程大類下的一個更細分的技能類別。據雷鋒網了解豪翰駕駛室,根據國外統計,40% 的數據工程師本來是軟件工程師。雷鋒網獲知,這是目前一個很普遍的職業發展道路(軟件工程師專注做數據工程)。

工作內容包括:

  • 高級數據結構

  • 分布式計算

  • 并發程序設計

  • 使用 Hadoop, Spark, Kafka, Hive 等新工具

  • 開發ETL/數據流水線(data pipelines)

數據科學家

數據科學家的職責是基于數據作分析。

或許有一只想要更好理解消耗者舉動的團隊,僅僅做一個單次分析。也可能是開發一個機器學習算法,然后將之在軟件工程師和數據工程師開發的代碼基礎上實行。

工作內容包括:

  • 數據建模

  • 機器學習

  • 算法

  • 商業智能的 dashboards

這些角色定位仍在進化之中。有些大公司從軟件工程團隊中拉出數據工程師,組建一支中間數據團隊。如許,基礎設施和數據分析工作能在一路。雷鋒網獲知,有些案例中,數據科學家既必要做數據分析,也必要做數據整合。

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