Se sei confuso su cosa fare, ingegneria dei dati o scienza dei dati, comprendere le competenze e i risultati richiesti da entrambi ti aiuterà a prendere una decisione informata
Una rapida ricerca su qualsiasi portale di lavoro ti informerà che scienziati di dati, ingegneri di dati, analisti di dati sono alcuni dei lavori più richiesti in questo momento. Ma c'è una percezione comune tra le persone che non lavorano in questo settore che tutti facciano la stessa cosa: analizzare i dati e ricavarne informazioni significative per le aziende. Questo non è affatto vero. Un data engineer ha responsabilità completamente diverse in un'organizzazione rispetto a un data scientist , anche se è possibile che si sovrappongano. Se stai iniziando nel dominio dell'analisi e sei confuso su cosa fare, ingegneria dei dati o scienza dei dati, comprendere le competenze e i risultati richiesti da entrambi ti aiuterà a prendere una decisione informata.
Ora vediamo la Differenza tra Data Engineer e Data Scientist in azienda
Chi è un ingegnere dei dati?
In sostanza, l'ingegnere dei dati crea il framework e la struttura per la pipeline di analisi dei dati per un'azienda. Queste pipeline svolgono un ruolo molto significativo per l'azienda poiché trasformano i dati grezzi in strutture su cui lavorano gli scienziati dei dati. I data engineer si assicurano inoltre che ci sia un flusso continuo di dati dai server alle applicazioni e spesso collaborano con i data scientist dell'organizzazione. Costruiscono nuovi strumenti di analisi dei dati per gli analisti aziendali e hanno anche la responsabilità di garantire la conformità con le politiche di sicurezza dei dati.
Chi è uno scienziato dei dati?
Un data scientist studia i dati e fornisce approfondimenti aziendali significativi che sono cruciali per il processo decisionale in azienda. Lavorano anche alla creazione e all'implementazione di algoritmi basati sull'intelligenza artificiale in vari aspetti dell'azienda per risolvere i problemi aziendali. Alcuni data scientist lavorano anche sulla visualizzazione dei dati e sui meccanismi di dashboard per individuare tendenze e modelli all'interno di grandi insiemi di dati.
Competenze necessarie per un Ingegnere dei dati
Quando un ingegnere dei dati costruisce le pipeline necessarie per analizzare e lavorare sui dati, deve avere le seguenti competenze per fornire risultati con successo:
Architettura del database e data warehousing: un data warehouse archivia grandi quantità di dati per l'analisi. Questi dati vengono utilizzati per analisi, data mining e interpretazione. Un data engineer deve avere familiarità con i concetti di base del data warehousing e gli strumenti associati.
Strumenti ETL – ETL (Estrai, Trasferisci, Carica) aiuta ad estrarre i dati e trasformarli in un modulo che può essere analizzato. Gli strumenti ETL consentono di ottenere dati da diverse fonti, modificarne il formato e archiviarli nel database per l'utilizzo da parte dei professionisti dell'analisi nell'organizzazione. Un data engineer deve avere una solida presa su questi strumenti.
Conoscenza della struttura dei dati: ci si aspetta che un ingegnere dei dati abbia una buona conoscenza anche delle strutture dei dati. Può aiutare a comprendere gli obiettivi di business dell'organizzazione e fornire soluzioni basate su di essi.
Conoscenza della programmazione: anche la conoscenza di linguaggi di programmazione come Python e Java è un requisito per essere un ingegnere dei dati, con Python che è il più richiesto. Forti capacità di codifica aiutano gli ingegneri dei dati a lavorare su diversi linguaggi di programmazione utilizzati da un'azienda nella creazione delle proprie pipeline.
Competenze necessarie per uno Scienziato dei dati
Sebbene sia un lavoro molto ambito, un professionista può diventare un buon data scientist solo se possiede le seguenti competenze:
Forte conoscenza statistica e matematica : qualsiasi azienda che assuma uno scienziato dei dati cercherà chiarezza concettuale matematica e statistica. Anche per la creazione di algoritmi di apprendimento automatico, i concetti fondamentali della statistica devono essere di prim'ordine. Uno scienziato dei dati dovrebbe avere una solida conoscenza delle distribuzioni di probabilità, test di ipotesi, intervalli di confidenza, ecc.
Conoscenze di programmazione: uno scienziato dei dati dovrebbe anche possedere capacità di programmazione in linguaggi come R e Python , tra gli altri. Python è emerso come una scelta popolare in questi giorni per gli scienziati dei dati. Questi linguaggi di programmazione rendono più facile e veloce per i data scientist ottenere informazioni da grandi set di dati.
Acume per gli affari: uno scienziato dei dati lavora in un'organizzazione in cui le sue capacità analitiche aiuteranno le aziende a prendere decisioni migliori. Diventa di fondamentale importanza per un data scientist comprendere le esigenze dell'azienda. Devono soddisfare i problemi aziendali che l'organizzazione deve affrontare e trovare soluzioni per migliorarli.
Qualunque cosa tu scelga, crea un interesse genuino
Quando si inizia o si passa da un altro profilo, la chiarezza su quale area ci si vuole concentrare in un'azienda diventa cruciale per costruire una solida carriera. Un interesse e una passione intrinseci nel campo possono rendere il percorso lavorativo ancora più emozionante. Gli scienziati dei dati e i ruoli di ingegneria dei dati sono entrambi altamente gratificanti, ma sono necessarie conoscenze teoriche ed esperienza pratica per costruire una carriera di successo.
Facci sapere nei commenti la tua esperienza :)
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