介紹

數(shù)據(jù)是數(shù)字經濟的新石油——一種尚未開發(fā)的、極其寶貴的資產。我們生活在一個每天產生約 2.5 quintillions 數(shù)據(jù)的世界中。我們生活在一個全球企業(yè)都在緊急實施數(shù)據(jù)科學和分析戰(zhàn)略以提高業(yè)務績效的世界中。我們生活在同一個世界，企業(yè)仍在比較數(shù)據(jù)科學家和數(shù)據(jù)工程師。

幾年前，有人認為到 2018 年底，IT 行業(yè)將面臨嚴重的數(shù)據(jù)科學家人才短缺。跟上對專家數(shù)據(jù)科學家不斷增長的需求將變得更加困難。此外，還有一個假設將數(shù)據(jù)科學家推到了后腳，即數(shù)據(jù)科學中的所有其他事物都將在 2020 年實現(xiàn)自動化。然而，我們注意到，盡管存在所有假設、假設和干擾，但對數(shù)據(jù)科學家的需求仍在增長。讓我們探討哪一個是理想的選擇，數(shù)據(jù)科學家還是數(shù)據(jù)工程師。

什么是數(shù)據(jù)科學家？

數(shù)據(jù)科學家是負責分析和處理大量結構化和非結構化數(shù)據(jù)的專業(yè)人員。數(shù)據(jù)科學家在計算機科學、統(tǒng)計學和數(shù)學應用方面擁有出色的技能。他們分析、建模數(shù)據(jù)、設計框架，然后利用他們的技能來解釋從數(shù)據(jù)中提取的結果，以便公司或組織可以制定可操作的計劃。正如 IBM 所解釋的那樣，他是一名數(shù)據(jù)科學家，即“部分分析師和部分創(chuàng)意人員”。

什么是數(shù)據(jù)工程師？

數(shù)據(jù)工程師管理和優(yōu)化數(shù)據(jù)收集、管理和轉換的數(shù)據(jù)基礎設施。數(shù)據(jù)工程師創(chuàng)建管道，將原始數(shù)據(jù)轉換為數(shù)據(jù)科學家和其他消費者可用的形式。他們?yōu)榉治鰬贸绦蚣?、整合、清理和構建?shù)據(jù)。如果您仍然想知道誰是數(shù)據(jù)工程師，那么用通俗的術語來說就是旨在使數(shù)據(jù)可訪問并優(yōu)化組織的大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)的人。

數(shù)據(jù)工程師和數(shù)據(jù)科學家之間的主要區(qū)別

數(shù)據(jù)科學家和數(shù)據(jù)工程師在數(shù)據(jù)利用和分析方面發(fā)揮著至關重要的作用，他們的角色指導著利用這一寶貴資源的不同方面。

假設您想投資數(shù)據(jù)分析并建立一個團隊來實施以數(shù)據(jù)為中心的文化。在這種情況下，您必須了解數(shù)據(jù)科學家與數(shù)據(jù)工程師 2022 之間的差異。了解這種差異將幫助您根據(jù)需要聘請數(shù)據(jù)科學家或數(shù)據(jù)工程師，并利用他們的技能來實現(xiàn)您的目標。

數(shù)據(jù)科學家和數(shù)據(jù)工程師之間的主要區(qū)別在于，數(shù)據(jù)工程師專注于構建和維護能夠以有組織的方式獲取和存儲數(shù)據(jù)的框架和結構。另一方面，數(shù)據(jù)科學家專注于分析數(shù)據(jù)以識別趨勢并提取有用的見解，以幫助組織做出決策以提高盈利能力和生產力。

數(shù)據(jù)科學家的職責和責任

研究和發(fā)現(xiàn)是數(shù)據(jù)科學家的核心職責之一，數(shù)據(jù)科學家也是如此。研究數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)人類思維和眼睛看不到的模式、趨勢和信息。數(shù)據(jù)科學家發(fā)現(xiàn)信息或數(shù)據(jù)洞察可幫助企業(yè)做出更好的決策、簡化業(yè)務流程、優(yōu)化運營并提高投資回報率。

數(shù)據(jù)科學家的職責取決于組織的需求。但是，下面提到了他們履行的幾項職責的摘要，

• 通過識別不同的內部和外部來源來收集數(shù)據(jù)。

• 處理和清理數(shù)據(jù)，使其為建模和發(fā)現(xiàn)做好準備。

• 找到正確的問題，開始對結構化和非結構化數(shù)據(jù)的發(fā)現(xiàn)和分析過程。

• 了解業(yè)務挑戰(zhàn)，并與團隊合作制定數(shù)據(jù)策略和設計解決方案。

• 識別并利用精確的算法和模塊來處理和分析數(shù)據(jù)。

• 使用適當?shù)臋C器學習、人工智能、數(shù)據(jù)科學和統(tǒng)計技術來揭示數(shù)據(jù)中的趨勢和模式。

• 探索探索、分析和可視化數(shù)據(jù)洞察所需的其他技術和工具。

• 使用各種工具、應用統(tǒng)計和 ML 算法自定義分析解決方案。

• 使用各種數(shù)據(jù)可視化工具向業(yè)務領導者展示分析結果。

• 根據(jù)收到的反饋更新解決方案或分析過程。

數(shù)據(jù)工程師的角色和職責

數(shù)據(jù)工程師的主要重點是使用大數(shù)據(jù)技術和工具的組合來創(chuàng)建自由流動的數(shù)據(jù)管道。顧名思義，數(shù)據(jù)工程師構建、測試和維護數(shù)據(jù)架構，以便數(shù)據(jù)分析師和科學家可以實時使用數(shù)據(jù)來提取基于價值的見解。

收集用于分析的原始數(shù)據(jù)包含大量異常和各種錯誤。這樣的數(shù)據(jù)對數(shù)據(jù)科學家來說毫無價值。為了使數(shù)據(jù)可用，數(shù)據(jù)工程師創(chuàng)建可靠的數(shù)據(jù)管道，將來自不同來源的數(shù)據(jù)互連并將其從一種格式傳輸?shù)搅硪环N格式。

這是解釋數(shù)據(jù)工程師職責的摘要，

• 按原樣從不同來源收集數(shù)據(jù)，按原樣收集數(shù)據(jù)。

• 設計、開發(fā)、構建、測試和維護數(shù)據(jù)架構和處理工作流。

• 構建強大、全面、可靠且高效的數(shù)據(jù)管道。
  了解數(shù)據(jù)需求并創(chuàng)建綜合數(shù)據(jù)采集解決方案。

• 確保他們構建的數(shù)據(jù)架構支持業(yè)務需求并與其數(shù)據(jù)科學戰(zhàn)略相集成。

• 開發(fā)用于數(shù)據(jù)建模、挖掘和生產的數(shù)據(jù)集。

• 加強新數(shù)據(jù)的收集并完善現(xiàn)有數(shù)據(jù)源。

• 研究不同的方法來提高數(shù)據(jù)質量、可靠性和效率。

數(shù)據(jù)科學家的技能

如前所述，數(shù)據(jù)科學家需要精通數(shù)學、統(tǒng)計學和機器學習技術。他們的工作職責主要圍繞著結合最好的模型、架構、算法和工具來完成工作。

這是數(shù)據(jù)科學家擁有的技能列表，

?數(shù)學和統(tǒng)計學
數(shù)據(jù)科學家具有計算機科學背景，并且在數(shù)學、統(tǒng)計和概率方面有扎實的基礎。了解數(shù)學和統(tǒng)計學是成為數(shù)據(jù)科學家的首要要求。創(chuàng)建假設、模型和流程以處理不同的機器學習算法構成了數(shù)據(jù)科學家的基本技能。

?機器學習
數(shù)據(jù)科學的核心原則是從數(shù)據(jù)中提取知識或信息。因此，基本熟悉機器學習模型和算法是每個數(shù)據(jù)科學家都具備的另一項技能。

?編程知識

數(shù)據(jù)科學家必須精通 R Python 等編程語言。此外，他們必須具備構建數(shù)據(jù)庫、軟件開發(fā)生命周期和滿足業(yè)務需求的分析解決方案的編碼技能。幾乎所有數(shù)據(jù)科學家都具備使用數(shù)據(jù)科學工具和技術的技能。

?數(shù)據(jù)可視化

對數(shù)據(jù)分析和可視化有很強的把握是數(shù)據(jù)科學家的一項主要技能。超越模式、趨勢和 KPI 的能力以及對各種數(shù)據(jù)分析和可視化工具的深刻理解幫助他們將數(shù)據(jù)轉化為洞察力，并以視覺上吸引人的格式呈現(xiàn)。

?管理數(shù)據(jù)庫

深厚的數(shù)據(jù)庫知識和管理數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)科學家的首要技能。管理大型數(shù)據(jù)庫、清理、處理、建模、構建和處理數(shù)據(jù)是他們的核心職責。因此，管理具有不同數(shù)據(jù)存儲領域專業(yè)知識的大型數(shù)據(jù)庫是必須的，例如 MongoDB、PostgreSQL、MySQL、開源 NoSQL 數(shù)據(jù)庫、Databricks、AWS、Casandra、Oracle 等。

現(xiàn)在是瞄準靶心的時候了嗎？從我們這里聘請具備您下一個項目所需技能的
數(shù)據(jù)科學家。

數(shù)據(jù)工程師的技能

如前所述，數(shù)據(jù)科學家需要精通數(shù)學、統(tǒng)計學和機器學習技術。他們的工作職責主要圍繞結合最好的模型、架構、算法和工具來完成工作。

這是數(shù)據(jù)工程師所具備的技能列表，

?數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)
數(shù)據(jù)工程師在管理合理數(shù)據(jù)庫和標準編程語言（如SQL 和NoSQL）方面擁有豐富的知識。他們擅長操作數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng) (DBMS)——一種提供數(shù)據(jù)庫接口以進行信息存儲和檢索的軟件應用程序。

?數(shù)據(jù)倉庫解決方案
數(shù)據(jù)工程師擁有數(shù)據(jù)倉庫方面的卓越知識。Amazon Web Service 和 Microsoft Azure 的實踐經驗是數(shù)據(jù)工程師必不可少的基本技能。此外，創(chuàng)建數(shù)據(jù)倉庫解決方案和定制現(xiàn)有解決方案是數(shù)據(jù)工程師的必備技能。

? ETL 工具
ETL 代表提取、傳輸和加載。它是數(shù)據(jù)科學的一個重要方面，要求數(shù)據(jù)工程師對數(shù)據(jù)拉取、批處理、將規(guī)則應用于特定數(shù)據(jù)，然后將轉換后的數(shù)據(jù)加載到數(shù)據(jù)庫中以供進一步查看或處理方面具有淵博的知識。數(shù)據(jù)工程師精通完成工作過程中使用的幾乎所有 ETL 工具。

?數(shù)據(jù)API
數(shù)據(jù)工程師必須是使用應用程序編程接口(API) 的書呆子。了解 API 是數(shù)據(jù)集成、處理或與數(shù)據(jù)工程工作相關的任何活動的先決條件。API 提供了連接各種應用程序和數(shù)據(jù)源并傳輸其數(shù)據(jù)的橋梁。數(shù)據(jù)工程師主要依賴 REST API。也稱為表示狀態(tài)或 REST API，通過 HTTP 提供無縫通信，將它們確立為任何基于 Web 的工具的寶貴資產。

?編程語言
數(shù)據(jù)工程師必須具備多種編程語言的特殊技能，尤其是后端和查詢語言，這些語言被認為是統(tǒng)計計算的專用語言。Python、Ruby、Java 和 C# 是除 SQL 和 R 之外數(shù)據(jù)工程師廣泛使用的一些編程語言。

數(shù)據(jù)科學家與數(shù)據(jù)工程師工具：2022 年最佳

由于數(shù)據(jù)科學和數(shù)據(jù)工程的工具眾多，選擇最佳工具并不是一件容易的事。以下是數(shù)據(jù)科學家和數(shù)據(jù)工程師認為 2022 年最好的工具列表。

數(shù)據(jù)科學工具 2022

數(shù)據(jù)科學在 21 世紀變得非常流行。公司聘請數(shù)據(jù)科學家來更好地了解他們的客戶并改進他們的產品。數(shù)據(jù)科學家必須具有各種工具和編程語言的實踐經驗。讓我們來看看 2022 年使用的一些流行的數(shù)據(jù)科學工具。
1. SAS
2. Apache Spark
3. BigML
4. D3.js
5. MATLAB
6. Excel
7. ggplot2
8. Jupyter
9. Matplotlib
10. NLTK
11 . 張量流
12. 維卡

數(shù)據(jù)工程工具 2022

數(shù)據(jù)工程師構建數(shù)據(jù)管道并幫助設計數(shù)據(jù)基礎架構。他們還致力于算法開發(fā)，使數(shù)據(jù)對公司更有用。為了構建豐富的數(shù)據(jù)基礎架構，數(shù)據(jù)工程師需要混合使用編程語言、數(shù)據(jù)管理工具和其他用于處理和分析數(shù)據(jù)的工具。以下是數(shù)據(jù)工程師在 2022 年使用的頂級工具和技術列表。
1. Python
2. Snowflake
3. Amazon Redshift
4. Hevo Data
5. Google BigQuery
6. Fivetran
7. SQL
8. PostgreSQL
9. MongoDB
10. Tableau

什么時候聘請數(shù)據(jù)科學家？

• 當您需要不怕提問的分析型思考者時，請考慮聘請數(shù)據(jù)科學家。這些專業(yè)人員致力于采取任何必要的努力來檢驗他們的假設。

• 當您希望通過分析過去發(fā)生的事情來預測趨勢并需要了解未來可能發(fā)生的事情的可能性時，希望數(shù)據(jù)有意義時，更愿意聘請數(shù)據(jù)科學家。

• 當您需要高級分析、編寫機器學習算法以及使用 AI 和深度學習模型時，最好聘請數(shù)據(jù)科學家。

• 當您想對數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析、發(fā)現(xiàn)模式、了解變量之間的關系并向決策者提供可視化的見解時，請聘請數(shù)據(jù)科學家。

什么時候聘請數(shù)據(jù)工程師？

• 當您需要有人操作、轉換和清理數(shù)據(jù)科學家可用于分析和構建機器學習模型的原始數(shù)據(jù)時，聘請數(shù)據(jù)工程師是最佳選擇。

• 數(shù)據(jù)工程師非常擅長準備或使用存儲組織數(shù)據(jù)并移動它和驅動它的代碼的基礎設施和體系結構。他們還確保組織內的所有利益相關者都可以平等地訪問數(shù)據(jù)。

• 當您希望某人設計、構建、測試、集成、管理和優(yōu)化來自各種來源的數(shù)據(jù)時，請雇用數(shù)據(jù)工程師。

如何聘請數(shù)據(jù)科學家？

聘請數(shù)據(jù)科學家可能很困難。各種規(guī)模和行業(yè)的公司都需要數(shù)據(jù)科學可以提供的見解。數(shù)據(jù)科學家使用統(tǒng)計學和計算機科學將原始數(shù)據(jù)轉化為可操作的信息。

當您在激烈競爭中爭奪有限的合格候選人并努力確保您的雇員適合您的組織時，傳統(tǒng)的招聘方法可能不適合您。

數(shù)據(jù)科學技術列表在不斷發(fā)展。語言和工具的流行度每年都在變化，并且不斷開發(fā)新的框架。在開始招聘流程之前，最好研究一下您的角色的獨特要求，以了解何時以及如何聘請數(shù)據(jù)科學家。

根據(jù)您的需要聘用 - 自由職業(yè)者或全職

希望聘請數(shù)據(jù)科學家的公司確實可以選擇聘用他們作為自由職業(yè)者或專職人員，具體取決于他們的預算和要求。數(shù)據(jù)科學家按小時和按月?lián)晤檰枴?/span>

當要求具體且項目時間短時，公司可以聘請數(shù)據(jù)科學家作為自由職業(yè)者。在任期內，公司可以利用數(shù)據(jù)科學家的技能和專業(yè)知識來分析其數(shù)據(jù)并得出可用于改進其業(yè)務實踐的結論。

當公司需要專門人員持續(xù)監(jiān)控他們的數(shù)據(jù)并通過定期提供可操作的見解來增加價值時，公司可以聘請全職數(shù)據(jù)科學家。聘請全職數(shù)據(jù)科學家可能具有成本效益，因為公司將擁有一名專家，每周可以花 40 個小時來處理他們的項目。

超越簡歷。

數(shù)據(jù)科學家具有解決復雜問題和與非技術專業(yè)人員交流的獨特資格。新員工需要廣泛的技能才能勝任這一角色，而這在簡歷中并不容易表現(xiàn)出來。您評估這四項關鍵能力的能力將幫助您確定最佳候選人并做出更好的聘用。

?解決問題——解決問題的關鍵是將問題分解成更小、更易于管理的部分，然后將這些部分重新組合成一個解決方案。數(shù)據(jù)科學家在為計算機設計算法時使用這種方法。通過將問題分解成更小的部分，他們可以找出解決問題的方法，并將這些步驟轉化為計算機可以遵循的指令。
?技術交流——技術交流意味著使復雜的信息清晰、簡明和易于理解——例如，將數(shù)據(jù)轉化為非技術利益相關者可操作的見解。

?講故事——講數(shù)據(jù)故事是一種通過敘述和可視化交流數(shù)據(jù)洞察力的技術。

?語言能力——語言能力是指數(shù)據(jù)科學家高效、輕松地理解編程語言的規(guī)則和特性的能力。

教育和經驗

大多數(shù)數(shù)據(jù)科學工程師都擁有研究生學位，而雇主通常也需要研究生學位。數(shù)據(jù)科學家的需求量很大，但潛在候選人的數(shù)量比過去更大。然而，希望聘請數(shù)據(jù)科學家的公司應該超越傳統(tǒng)教育來尋找人才。對數(shù)據(jù)科學感興趣的人經常參加在線培訓、訓練營和獨立學習。因此，考慮獲得不同技術和工具認證并通過自學和經驗獲得技能的數(shù)據(jù)科學家是雙贏的。

對于許多雇主來說，多年的經驗和培訓是這份工作的基本要求。雇用數(shù)據(jù)科學家的公司通常會根據(jù)他們所受的教育程度以及所獲得的經驗來支付他們的報酬。例如，擁有學士學位和六年經驗的數(shù)據(jù)科學家相當于擁有博士學位的人。有兩年的經驗。

篩選候選人

篩選愿意加入您團隊的數(shù)據(jù)科學家人才勢在必行。確定具有完成工作所需的數(shù)據(jù)科學技能的候選人可能具有挑戰(zhàn)性。確保篩選候選人資料的技術團隊必須通過技能測試來補充簡歷篩選，以衡量候選人的實際技術實力。

電話篩選或在線面試是識別具有工作基本資格的候選人并評估他們是否適合團隊的實用方法。面試官會了解應聘者的工作經驗和興趣，雙方都會對彼此有感覺，所以如果看起來有合適的人選，他們就會繼續(xù)進行下去。

技能考核

技能評估是招聘過程的一部分，它們幫助雇主驗證入圍候選人的技術技能。技能評估的時間因公司而異，但越早確定合格的候選人越好。

您需要評估候選人的主要數(shù)據(jù)科學技能是，

• 基本統(tǒng)計

• 應用數(shù)學

• 機器學習

• 使用數(shù)據(jù)庫

• 數(shù)據(jù)理解和解釋

• 解決問題

• 在數(shù)據(jù)科學主流編程語言中編碼

入職

按照此處提到的程序，聘請適合您需求的數(shù)據(jù)科學家變得更加容易。找到合適的人選后，就該聘請新的數(shù)據(jù)科學家并利用他們在提供數(shù)據(jù)科學服務方面的專業(yè)知識來啟動您以數(shù)據(jù)為中心的旅程。

確保為他們分配一名導師，并將他們介紹給組織的主要利益相關者和其他團隊成員。向他們解釋您的期望，并首先給他們一些小項目。

一旦新的數(shù)據(jù)科學家熟悉了他們的角色，掌握了他們的職責并理解了期望，他們就會進行調整以滿足您的期望。

數(shù)據(jù)科學家與數(shù)據(jù)工程師

（言鼎科技）