Creo que hay un par de cosas a considerar aquí:
- La industria de la ciencia de datos ha creado numerosos roles y títulos a lo largo de los años para hacer frente a las necesidades cambiantes o para diferenciar un reclutador de otro. Existe una gran confusión para entender la diferencia entre los títulos creativos, como “data ninja” y “data wiz”, y los roles “científico de datos” versus “ingeniero de datos”, por ejemplo. Considere la industria de la ciencia de datos: quién hace qué (infografía) para obtener más información.
- Tengo la impresión de que solo recientemente, la atención para la gestión y el almacenamiento de datos ha aumentado considerablemente. Las empresas parecen ser cada vez más conscientes del hecho de que la ciencia de datos solo puede funcionar si se presta suficiente atención a la calidad e integridad de los datos, entre otros temas. Como resultado, muchas compañías están prestando más atención a sus canalizaciones de datos. Como ejemplo, verá que están buscando avanzar hacia soluciones de almacenamiento de datos más baratas, lo que también aumenta la necesidad de ingenieros de datos que puedan configurar lagos de datos, etc. De hecho, ¡la necesidad de ingenieros de datos está ahí!
- La distinción entre científicos de datos e ingenieros de datos a veces puede ser bastante oscura : la principal diferencia es, por supuesto, que los ingenieros de datos hacen el trabajo “pesado” en los datos en bruto que a menudo vienen sin formato, propensos a errores y con anotaciones específicas del sistema . Es el trabajo de los ingenieros de datos hacer algunas mejoras importantes en los datos antes de que los científicos de datos puedan “dar masajes” a los datos (es decir, hacer algunas mejoras menores a medianas para asegurarse de que los datos puedan usarse para construir modelos). En el aspecto técnico, creo que la mayoría de los entusiastas de la ciencia de datos pueden entender y ver muy claramente que estos esfuerzos son totalmente diferentes, mientras que el lado comercial a veces no comprende la diferencia entre estos dos. Es por eso que en algunos casos, verá que los dos equipos se fusionan … por lo tanto, verá que contratan científicos de datos para fines de ingeniería de datos .
- Por supuesto, hay algunas diferencias más entre los dos: considere la siguiente infografía o lea más aquí: Data Scientist vs Data Engineer.
Fuente: Infografía de Ingeniería de Datos vs. Ciencia de Datos
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