ポイント: データエンジニアはデータインフラストラクチャとパイプラインの構築に焦点を当て、データサイエンティストは分析を行いインサイトを抽出します。両方の役割は、効果的なデータ利用に不可欠であり、業界の成長により給与がほぼ同等になっています。
- データエンジニアはデータパイプラインを作成し、維持します。
- データサイエンティストはデータを分析し、発見をステークホルダーに提示します。
データエンジニアは、データを場所から場所へ移動する能力をビジネスに提供します。これを< a href="/resources/topics/data-pipeline/">データパイプラインと呼びます。データエンジニアはデータサイエンスチームにデータを提供します。
データサイエンティストは、データエンジニアが提供したデータを消費し、それを会社の意思決定者にとって意味のあるものとして解釈します。
この記事では、データエンジニアとデータサイエンティストの役割についてもう少し詳しく見ていきましょう。
データエンジニアとは？
一般的に、データエンジニアはパイプラインを構築し、バックエンドデータベースの設計、クエリの作成などを担当します。
データエンジニアは、コンピュータサイエンスまたは工学の学位を持っていることが多いです。彼らのスキルは、直接コンピュータを構築し、操作することに関係しています。データベースを構築し、データベースと対話するためのクエリを作成し、データを別のデータベースに移動し、正しいタイプでエンドポイントに送信するためにデータを変換します。彼らはAPIを構築する人たちです。
データエンジニアは、仕事を完了するためにさまざまなプログラミング言語を使用します。彼らのレベルでは、最適な言語はタスクと使用する機器によって異なります。Java、Scala、C++、Go、Pythonが使用されることがあります。
スキル
- データベースクエリの作成
- データベースパイプラインの構築
- APIの構築
- プログラミング言語: Java、Scala、C++、Go、Julia、Python
データサイエンティストとは？
データサイエンティストは、エンジニアのソースからデータを取り込むために、ほんの少しのプログラミングを知っている必要があるかもしれません。そして、それを彼らのニーズに合わせて変換します。
データサイエンティストのスキルセットは、優れた推論能力とコミュニケーションスキルを持つことに基づいています。彼らの仕事は非常に数学的および統計的です。彼らは次のことができる必要があります:
- データセットに関する仮説を作成する
- 仮説をテストする
- 学んだことを意思決定者に伝えられる情報に変換する
データサイエンティストは、ソースからデータを消費し、そこから価値のある情報を見つける責任があります。そして、彼らはしばしば視覚化を通じて情報を提示する任務を負っています。
データサイエンティストは次のことをしなければなりません:
- 関連するデータソースを特定する
- 構造化データと非構造化データをフィルタリングする
- トレンドのためにデータを分析する
- レポートと視覚化を準備する
スキル
- 強力な数学的および統計的スキル
- データのソース、フィルタリング、クリーニング、および検証
- 優れた推論能力とコミュニケーションスキル
- 視覚化とデータダッシュボードの構築
ますます、データサイエンティストは機械学習をスキルセットに加えています。
(なぜPythonがビッグデータのための主要なプログラミング言語であるのかを見つけてください。)
給与比較
両方の職種の需要は高く、キャリアを築くのに十分な期間続くでしょう。彼らの給与はスキルレベルと会社によって異なります。データエンジニアは以前はデータサイエンティストよりも多くの給与を得ていましたが、近年は、業界に入る人々の供給が増え、クラウドデータインフラストラクチャで作業することが容易になったため、両方の職業の給与がほぼ同じになっています。過去5年間で、全体の給与も約30,000ドル減少しています。
エンジニアの平均給与はデータサイエンティストのそれよりもわずかに少ないと報告されていますが、分布曲線はややフラットであり、高い給与を得ている人が多くいます。
責任
責任
データエンジニアとデータサイエンティストが協力する
会社でのそれぞれの役割は不可欠です。データエンジニアはプログラミングが得意で、データの移動に関してははるかに優れた理解を持っています。結局のところ、それが彼らの唯一の仕事だからです。データサイエンティストは、データ分析やデータから意味のある情報を抽出するためのすべての統計的および報告戦略に特化しています。
データサイエンティストは、ある意味、データのジャーナリストであり、人々が読むためのレポートを作成するため、より人気のある役割を持っています。したがって、彼らはデータの顔となり、エンジニアは裏方で働き、データサイエンティストのレポートに必要なすべてのデータへのアクセスを可能にします。
データサイエンティストのレポートは、データエンジニアリングチームのデータ収集努力にも影響を与えることがあります。アナリストが新しい情報ソースが必要であると判断すれば、エンジニアにパイプラインを構築して情報へのアクセスを得るように指示できます。そして、エンジニアはその情報へのアクセスを提供するためのパイプラインを開発できます。情報へのアクセスが不可能である、セキュリティの問題、コストの制約、入力が多すぎる、または定義が不明であることが判明した場合、データサイエンスチームに情報へのアクセスが不可能であるか、異なるアプローチが必要であると伝えることができます。
どちらの道を選んでも、データサイエンティストとデータエンジニアは長い間存在するでしょう。
関連する読書
これらの投稿は私自身のものであり、必ずしもBMCの立場、戦略、または意見を表すものではありません。