Ingeniero de datos:Los ingenieros de datos son los que preparan los datos a partir de datos sin formato que no tienen formato y pueden incluir errores humanos o de máquina para resolver problemas comerciales. Esos datos limpios son analizados más a fondo por los científicos de datos o los analistas de datos. Los ingenieros de datos extraen, recopilan e integran datos de varios recursos y administran esos datos implementando varias formas de mejorar la eficiencia, la calidad y la confiabilidad de los datos. Los ingenieros de datos no solo escriben consultas complejas para garantizar la disponibilidad de los datos, sino que también permiten análisis en tiempo real mediante la creación de canalizaciones de datos de flujo libre utilizando numerosas tecnologías de big data. Los ingenieros de datos usan varias herramientas como MySQL, Hive, Oracle, Cassandra, Redis, Riak, PostgreSQL, MongoDBgoDB y Sqoop para procesar datos. Un ingeniero de datos no depende de nadie. También,
Científico de datos:Un científico de datos trabaja con los datos proporcionados por el ingeniero de datos. Un científico de datos depende de un ingeniero de datos. Un científico de datos analiza los datos y da una idea de cómo debería funcionar la empresa en función de ese análisis de datos. Para esto, Data Scientist utiliza varios modelos estadísticos y de aprendizaje automático para preparar datos para su uso en modelos predictivos y prescriptivos. Para superar las necesidades comerciales, los científicos de datos investigan con una gran cantidad de datos de fuentes internas y externas para predecir, explorar y examinar datos para encontrar patrones ocultos que serán la base de la toma de decisiones. Data Scientist utiliza varios lenguajes de programación como Python, R, SAS, SPSS, Julia junto con numerosas bibliotecas de visualización y manipulación de datos para construir modelos de toma de decisiones.
A continuación se muestra una tabla de diferencias entre el ingeniero de datos y el científico de datos:
S.No | Ingeniero de datos | Científico de datos |
---|---|---|
1 | “Arquitecto” de los datos | “Constructor” del plano del “arquitecto” |
2 | Extrae, recopila, cientifica e integra datos | Analiza los datos proporcionados por el ingeniero. |
3 | Depende de gerentes, ejecutivos no técnicos y partes interesadas para satisfacer las necesidades del negocio. | Depende de los datos del ingeniero |
4 | Sin voz en la toma de decisiones | El análisis de los científicos de datos es considerado para la toma de decisiones de una empresa |
5 | Las habilidades requeridas son almacenamiento de datos, ETL, programación avanzada, Hadoop, SQL, arquitectura y canalización de datos, aprendizaje automático, etc. | Las habilidades requeridas son R o Python o SAS, análisis estadístico, Apache Spark, aprendizaje automático e IA, visualización de datos y minería de datos. |
6 | Es responsable de la veracidad de los datos. | Crea una conexión entre una parte interesada y un cliente. |
7 | Trata con datos sin procesar | Se ocupa de los datos manipulados por los ingenieros de datos. |
8 | No es necesario tener habilidades narrativas para transmitir el resultado. | Necesita tener habilidades narrativas para presentar el análisis. |
9 | Las herramientas utilizadas para procesar datos son MySQL, Hive, Oracle, Cassandra, Redis, Riak, PostgreSQL, MongoDBgoDB y Sqoop. | Los lenguajes de programación utilizados son Python, R, SAS, SPSS, Julia junto con varias técnicas de visualización. |
Aunque los dos son diferentes entre sí, pero son partes esenciales del cuerpo de una organización. Ambos están incompletos el uno sin el otro y son complementarios entre sí.
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Artículo escrito por charvisaxena y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA