データ サイエンティストとデータ エンジニア: 両者の違いは?

データは、その探索に多くの側面を持つ新しいオイルです。データの抽出から、このデータ フローを格納するために必要なシステム インフラストラクチャに至るまで、データ編成の概念は広がり続けています。このため、それぞれの複雑な役割は、さまざまな分野に分解されます。

このニッチでの最新かつ最も興味深い 2 つのキャリアは、データ サイエンスとデータ エンジニアリングです。これらは、データの処理に関心を共有する人に最適です。トリッキーな部分は、あなたに最適なものを選択することです. この記事では、テクノロジーの両方のキャリアを比較し、その要件を強調しているため、正しい決定を下すことができます.

データサイエンティストは何をしますか?

データ サイエンティストの最初の役割は、ビジネス上の問題を理解することです。ビジネス上の問題を理解して初めて、データを解釈できます。データ サイエンティストは、Web サーバー、データベース、オンライン リポジトリなどのさまざまなソースから、構造化および非構造化の生データも収集します。

その後、データの準備が続きます。これには、収集したデータのクリーニングと有用なデータへの変換が含まれます。この段階で、一貫性のないデータ型、データ型の欠落または重複、スペルミスのある属性を探します。

データ サイエンティストは、包括的なデータの山を得るためにこれらのエラーを取り除く必要があります。そのため、データの準備はデータ サイエンティストにとって最も複雑な部分の 1 つです。データ クリーニングが完了すると、データ サイエンティストが結果を変更し、関係者が最適なデータ視覚化方法を使用して解釈できる読み取り可能なデータに変換します。

また、探索的データ分析手法を採用して、ビッグ データ ストアからのデータ マイニングで使用されるモデルとアルゴリズムを作成します。クリーニングされたデータの定義と改良、およびデータ マイニング用の特徴と変数の選択を含むプロセス。データ サイエンスの一部の側面ではプログラミングが必要になるため、基本的なプログラミング言語に精通している必要があります。

データエンジニアは何をしますか?

データ エンジニアの役割は非常に単純です。データ サイエンティストは生データをシンプルで読みやすい形式に変換する責任がありますが、データ エンジニアはこれらの変更を支援するシステムを構築する責任があります。

データ エンジニアの仕事は、アプリケーションまたはサードパーティ ツールから複雑なデータセットを取得し、データ アナリストや科学者が簡単にアクセスして使用できるように処理することです。したがって、データ エンジニアは、データのプルに役立つシステム インフラストラクチャの構築に重点を置き、データ サイエンティストがすぐに使用できるようにします。

通常、データ抽出は、データ エンジニアによって構築されたデータ パイプラインを通じて行われます。データをプルする方法の 1 つは、API (アプリケーション プログラミング インターフェイス) を使用することです。データ エンジニアとしてのあなたの役割は、データの取得元であるソースのサーバーと対話する API 呼び出しを行う一連のコードを作成することです。

このようにして、データ収集はストリーミング形式またはバッチ プロセスで開始されます。したがって、データ エンジニアとして複雑なプログラミング言語を理解することは非常に重要です。データ エンジニアリングの次のステップは、データ ストレージに合わせてデータを変換することです。

データ サイエンティストとデータ エンジニアの主な違いは、データ サイエンティストは生データを解釈するためのモデルとアルゴリズムを設計し、後者は生データを収集するためのシステムを維持および作成することです。データ エンジニアは、データ サイエンスで使用されるバックボーンとインフラストラクチャを構築します。

1.教育

データ サイエンティストがキャリアを始めるには、データ サイエンスまたは関連分野の学士号が必要です。ただし、ほとんどの雇用主は、修士号を取得した個人を好みます。大学院の学位は、あなたを際立たせるのに役立ちます。

この分野の知識と経験を得るために、データ サイエンスのブート キャンプに参加する必要がある場合もあります。データ サイエンティストには、データ マイニング、ビッグ データ インフラストラクチャ、統計、機械学習アルゴリズムについての深い理解も必要です。

一方、データエンジニアは、ソフトウェアエンジニアリングの強力なバックグラウンドと、応用数学、物理学、および統計の研究による優れた分析スキルを備えている必要があります。より良い露出のために、学んだことを実践できるインターンシップ プログラムにも参加する必要があります。

データ サイエンティストになるのとは異なり、データ エンジニアリングの修士号は必要ありません。学士号があれば十分ですが、データ構造、コーディング、およびデータベース管理のコースを受講する必要があります。

2.スキル

データサイエンティストは、データサイエンス特有のさまざまなスキルを磨く必要があります。これらのいくつかは、データの視覚化、データ ラングリング、数学、およびプログラミングです。プログラミングには、Python、JavaScript、SQL、および Scala に関する幅広い知識が必要です。モデルとアルゴリズムを作成するためにそれらが必要になります。

一方、データ エンジニアには、データ分析、データ ウェアハウス、基本的な機械学習、オペレーティング システムの知識などのスキルが必要です。また、コミュニケーション、批判的思考、コラボレーション スキルなどのソフト スキルも必要です。データ エンジニアは、Java、Python、C、C++ などのプログラミング言語のスキルも必要です。

最後に、データ エンジニアは Python ETL ツールと、 Fivetran、Talend Open Studio、IBM DataStageなどのデータ パイプライン ツールに精通している必要があります。これらの ETL ツールは、さまざまなサイトからデータを抽出するために非常に必要です。

3. 給与

Indeedによると、データ サイエンティストの平均基本給は 97,678 ドルです。この給与範囲は、他の現金ボーナス、利益分配、チップ、またはコミッションを含めて、188,972 ドルまで高くなる可能性があります。

米国のほとんどの雇用主は、保険、ウェルネス プログラム、および在宅勤務許可の提供に加えて、401(k) 非現金給付を提供しています。ただし、これらの福利厚生は、雇用主と経験のレベルによって異なります。

逆に、 Indeedによると、データ エンジニアの平均基本給は 112,680 ドルで、年間 218,627 ドルにもなる可能性があります。また、従業員割引、保険、401(k) および 401(k) マッチングなどの非現金給付などの特典も享受できます。これらの福利厚生は、雇用主、経験レベル、職務、資格によっても異なります。

4. 経験

データ サイエンスの経験が 1 年以上あれば、エントリー レベルの役割に応募できます。ただし、これらの役割でうまく機能するには、情報技術などの関連分野から切り替える必要があります。

しかし、ゼロから始める場合は、修士号を取得し、データ サイエンティストとして適切な経験を積むことで、より良いポジションを得ることができます。したがって、本格的なデータ サイエンティストになるには、インターンシップの役割やエントリーレベルのデータ サイエンティストとして約 3 ～ 5 年の質の高い経験が必要です。

また、データ エンジニアは、データ エンジニアリングの学士号を取得した後、初級レベルの役割を取得するための 1 年以上の経験を持っています。ただし、これらの役割は通常はまれです。データ関連の役割からデータ エンジニアリングに切り替えることもできます。ただし、データ エンジニアとしてより良い仕事を得るには、関連する 4 ～ 5 年の経験が必要です。

5. キャリアの機会

あなたの経験に基づいて、データ サイエンティストには豊富なキャリアの機会があります。Meta、Ford Motor Company、HP などの一流企業は、データ サイエンティストの専門知識を採用しています。彼らはまた、健康、学術、情報、および政府の機会を見つけるでしょう。

データ エンジニアには、経験レベルに応じて広がるキャリアの機会もあります。Netflix、Apple、Capital などの企業は、データ サイエンティストを支援するデータ エンジニアを必要としています。データ エンジニアは、大企業やビジネス関連の分野で働いています。また、学術界や情報技術にも適合します。データ処理が必要な場所ならどこでも。

自分に合ったキャリアパスを選択する

どちらのキャリアも豊かで堅実です。彼らは最大の露出を提供し、トップクラスの企業と仕事をすることを可能にします. ただし、完璧なデータ関連のキャリアを見つけるには、下調べをする必要があります。また、自分の興味を書き留めておくと、自分の目標に共鳴するキャリアを選択できるようになります。