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數(shù)據(jù)科學(xué)家VS數(shù)據(jù)工程師，真的是一山不容二虎?
2017-03-13
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數(shù)據(jù)科學(xué)是一個蓬勃發(fā)展的產(chǎn)業(yè)，相關(guān)大數(shù)據(jù)的職業(yè)也成為熱門，給人才發(fā)展帶來帶來了很多機(jī)會。數(shù)據(jù)科學(xué)家、數(shù)據(jù)工程師等已經(jīng)成為大數(shù)據(jù)行業(yè)最熱門的職位。今天讓我們先來看一下這兩種職業(yè)之間的區(qū)別，具體的工作，使用的語言、技能，發(fā)展前景等等問題。
【職責(zé)】

數(shù)據(jù)工程師的職責(zé)

數(shù)據(jù)工程師的職責(zé)主要是開發(fā)，構(gòu)建，測試和維護(hù)架構(gòu)，如數(shù)據(jù)庫和大型處理系統(tǒng)。而數(shù)據(jù)科學(xué)家主要負(fù)責(zé)清潔，“按摩”和組織數(shù)據(jù)。
 
你會發(fā)現(xiàn)這里使用“按摩”這個動詞的很奇特，這是因為這明顯反映了數(shù)據(jù)工程師和數(shù)據(jù)科學(xué)家之間的差異。
 
一般來說，兩者為獲得可用的數(shù)據(jù)所付出的努力是截然不同的。
 
數(shù)據(jù)工程師處理包括人，機(jī)器或儀器錯誤的原始數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)可能未經(jīng)驗證并包含可疑記錄;它是未格式化的，且包含系統(tǒng)特定的代碼。
 
數(shù)據(jù)工程師需要采取措施提高數(shù)據(jù)的可靠性、效率和質(zhì)量。為此，他們需要使用各種語言和工具來將系統(tǒng)結(jié)合在一起，或者嘗試從其他系統(tǒng)獲取新數(shù)據(jù)，從而這些系統(tǒng)特定的代碼可以被數(shù)據(jù)科學(xué)家進(jìn)一步處理。
 
與這兩者密切相關(guān)的是，數(shù)據(jù)工程師需要確保，現(xiàn)有的架構(gòu)支持?jǐn)?shù)據(jù)科學(xué)家和利益相關(guān)者的業(yè)務(wù)需求。
 
最后，為了將數(shù)據(jù)提供給數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊，數(shù)據(jù)工程團(tuán)隊將需要開發(fā)數(shù)據(jù)集過程，從而實現(xiàn)數(shù)據(jù)建模、挖掘和生產(chǎn)。

數(shù)據(jù)科學(xué)家的職責(zé)

數(shù)據(jù)科學(xué)家得到的數(shù)據(jù)通常已經(jīng)過了第一輪的清理和操作。這些被處理過的數(shù)據(jù)可用被進(jìn)一步運(yùn)用于復(fù)雜的分析程序、機(jī)器學(xué)習(xí)和統(tǒng)計方法，從而預(yù)測和規(guī)范建模。當(dāng)然，要構(gòu)建模型，他們需要做研究行業(yè)和業(yè)務(wù)現(xiàn)狀，他們需要利用來自內(nèi)部和外部的大量數(shù)據(jù)來應(yīng)答業(yè)務(wù)需求。有時這也涉及探索和檢查數(shù)據(jù)以找到隱藏模式。
 
一旦數(shù)據(jù)科學(xué)家完成了分析，他們需要向相關(guān)業(yè)務(wù)人員提供一個清晰的方案。一旦方案通過時，他們需要確保此分析工作能夠自動完成，以便能夠向企業(yè)提供每日、每月甚至每年的數(shù)據(jù)。
 
很明顯，雙方都需要共同努力，爭取數(shù)據(jù)并提供關(guān)鍵商務(wù)決策的見解。兩者在技能上存在明顯的重疊，但兩者在行業(yè)中的區(qū)別日益明顯：數(shù)據(jù)工程師需要與數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，數(shù)據(jù)API和用于ETL的工具打交道，并將參與數(shù)據(jù)建模和設(shè)置數(shù)據(jù)庫的解決方案。而數(shù)據(jù)科學(xué)家需要利用統(tǒng)計，數(shù)學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)從而構(gòu)建預(yù)測模型。
 
數(shù)據(jù)科學(xué)家需掌握分布式計算，因為他需要獲取被數(shù)據(jù)工程師處理過的數(shù)據(jù)，同時數(shù)據(jù)科學(xué)家還需向企業(yè)溝通，這就意味著語言表達(dá)和數(shù)據(jù)可視化的技能也是必不可少的。

【語言、工具和軟件】
當(dāng)然，兩者在技能的差異還體現(xiàn)在所使用的語言，工具和軟件。
 
盡管兩者使用的工具很大程度上取決于所處的公司環(huán)境，但通常數(shù)據(jù)工程師使用 SAP ，Oracle ， Cassandra ， MySQL ， Redis ， Riak ， PostgreSQL ， MongoDB ， neo4j ， Hive ， Sqoop 等工具。
 
數(shù)據(jù)科學(xué)家則使用如 SPSS ， R ， Python ， SAS ， Stata 和 Julia 等語言來構(gòu)建模型。當(dāng)中最流行的毫無疑問是 Python 和 R 。 當(dāng)你使用 Python 和 R 進(jìn)行數(shù)據(jù)科學(xué)工作時，你通常會使用 ggplot2 等軟件包，來實現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化。同時還有如 Scikit-Learn ， NumPy ， Matplotlib ， Statsmodels 等軟件包都會派上用場。
 
在行業(yè)中，你還會發(fā)現(xiàn)， SAS 和 SPSS 很實用。但是使用其他工具，如 Tableau ， Rapidminer ， Matlab ， Excel ， Gephi 也將在數(shù)據(jù)科學(xué)家必不可少的技能。
 
可以再次清楚的看到，數(shù)據(jù)工程師和數(shù)據(jù)科學(xué)家之間關(guān)于數(shù)據(jù)可視化和語言表達(dá)能力的偏重，明顯反映在使用工具的不同。
 
兩者都使用的工具、語言和軟件，包括 Scala ， Java 和 C＃ 。

當(dāng)然，這些語言不一定都受到數(shù)據(jù)科學(xué)家和工程師的歡迎：也有人認(rèn)為 Scala 更受數(shù)據(jù)工程師的青睞，因為與 Spark 的集成十分利于在設(shè)置大型 ETL 。
 
對于 Java 語言來說也是一樣：目前，它在數(shù)據(jù)科學(xué)家中間的流行度越來越高，但總的來說，它并沒有被專業(yè)人士廣泛使用?？傊?，你會看到這些語言突然出現(xiàn)在數(shù)據(jù)科學(xué)家與數(shù)據(jù)工程師招聘的技能要求中。同理試用與雙方都需要使用的語言，如 Hadoop ， Storm 和 Spark 等。

當(dāng)然，雙方在工具，語言和軟件的區(qū)別需要具體看所處的工作環(huán)境。在某些特定情況下，數(shù)據(jù)科學(xué)和數(shù)據(jù)工程嘗嘗緊密相連，有時兩者的區(qū)別特別小，有時兩者甚至可以合并。



【教育背景】

數(shù)據(jù)科學(xué)家和數(shù)據(jù)工程師在教育背景上有一些共同點——計算機(jī)科學(xué)。這個專業(yè)對兩者都是十分熱門的選擇。當(dāng)然，你也會看到數(shù)據(jù)科學(xué)家經(jīng)常研究計量經(jīng)濟(jì)學(xué)，數(shù)學(xué)，統(tǒng)計和運(yùn)營研究。他們通常比數(shù)據(jù)工程師多一點商業(yè)頭腦。同時你也經(jīng)?？吹綌?shù)據(jù)工程師也擁有工程背景，而且他們計算機(jī)工程方面也受過一些超前教育。
 
然而，所有這一切并不意味著你不能找到同時具備操作知識和商業(yè)頭腦的數(shù)據(jù)工程師。
一般來說，數(shù)據(jù)科學(xué)行業(yè)是由來自不同類型背景的專業(yè)人員組成的：物理學(xué)家，生物學(xué)家或氣象學(xué)家從事數(shù)據(jù)科學(xué)工作也并不罕見。同時有些從事 Web 開發(fā)，數(shù)據(jù)庫管理等職業(yè)的人才也已經(jīng)轉(zhuǎn)行從事數(shù)據(jù)科學(xué)工作。


【工資與招聘】

在薪酬方面，數(shù)據(jù)科學(xué)家的中等薪資水平為每年 135,000 美元。最低為 43,000 美元，最高為 364,000 美元。對于數(shù)據(jù)工程師來說，稍微有點低：他們的平均收入是 124,000 美元，他們的最低和最高工資也相對較低：最低為 34,000 美元，最高為 341,000 美元。

為何會造成這樣的薪酬差異原因不明，但是這可能與市場需求的職位數(shù)量有關(guān)：根據(jù) Indeed.com 的數(shù)據(jù)，市場招聘需求中約有 8 萬 5 千個數(shù)據(jù)工程師的工作崗位，而約有 11 萬個數(shù)據(jù)科學(xué)家的工作崗位。

目前招聘數(shù)據(jù)工程師的公司是 PlayStation ， The New York Times ,  Bloomberg  和 Verizon ，但在過去， Spotify ， Facebook 和亞馬遜等公司都聘用了數(shù)據(jù)工程師。另一方面，需要數(shù)據(jù)科學(xué)家的公司有 Dropbox ，微軟，德勤和沃爾瑪?shù)取?

【工作前景】
如上所述，數(shù)據(jù)科學(xué)相關(guān)不同職業(yè)的產(chǎn)生需要反映不斷變化的需求。

除了對數(shù)據(jù)管理問題的興趣增加之外，公司正在尋找更便宜，靈活和可擴(kuò)展的解決方案來存儲和管理他們的數(shù)據(jù)。他們想將其數(shù)據(jù)移動到云中，為此，他們需要構(gòu)建“數(shù)據(jù)湖”來代替已經(jīng)存在的數(shù)據(jù)倉或作為操作數(shù)據(jù)存儲（ ODS ）的替代。

數(shù)據(jù)流在未來幾年內(nèi)將被重定向和替換，因此，數(shù)據(jù)工程師的雇用數(shù)量逐年增加。

數(shù)據(jù)科學(xué)家一直以來都被大力追捧，但如今，公司正在構(gòu)建其數(shù)據(jù)科學(xué)家的團(tuán)隊，而不是雇用具有溝通技巧、創(chuàng)造力、聰明、好奇心、技術(shù)專長等的獨角獸數(shù)據(jù)科學(xué)家。對與企業(yè)來說，很難找到具有以上所有特質(zhì)的人才，而且對這類人才明顯供不應(yīng)求。

市場對與數(shù)據(jù)科學(xué)方面人才的熱情依舊不變。根據(jù) McKinsey 的數(shù)據(jù)，在 2018 年，美國可能面臨 14 萬到 19 萬具有深度分析技能的人才缺口，以及 150 萬能使用專業(yè)知識進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析并做出有效決定的經(jīng)理和分析師。



原作者 Karlijn Willems
編譯 CDA 編譯團(tuán)隊
本文為 CDA 數(shù)據(jù)分析師原創(chuàng)作品，轉(zhuǎn)載需授權(quán)


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