Perbedaan Data Engineer Dan Data Scientist : Anakui

Perbedaan Data Engineer Dan Data Scientist , Bayangkan tim data bertugas membangun model data terlebih dahulu. Itu bisa berupa model apa saja, tetapi katakanlah itu adalah model yang memprediksi churn pelanggan.

Sementara data scientist merancang kerangka kerja dan algoritme model, Data Engineering membuat dan memelihara sistem pengumpulan untuk data yang digunakan dalam model.

Berikut Perbedaan Data Engineer Dan Data Scientist
data engineer vs data scientist

Data Scientist , Data Engineering , dan wawasan “berbasis data” adalah fenomena yang relatif baru karena sifat data besar yang terus meningkat.

Namun, prinsip inti dari masing-masing telah ada selama beberapa dekade.

“Jumlah data benar-benar meledak dan skalanya telah berkembang, tetapi sebagian besar teknologi dan pendekatannya bukanlah hal baru,” kata Ahmed.

Misalnya, konsep statistik lama seperti regresi, inferensi Bayesian, dan distribusi probabilitas menjadi dasar ilmu data.

Kepala data scientist CreditNinja, Zach Miller, menjelaskan bahwa komponen statistik adalah salah satu dari tiga pilar disiplin untuk nyali.

“Satu [pilar] adalah pemrograman dan ilmu komputer. Salah satunya adalah aljabar linier, statistik, dan analisis matematika yang sangat berat. Dan salah satunya adalah pembelajaran mesin dan algoritme, ”katanya.

Apa itu data scientist ?
Pilar data scientist

pemrograman komputer
Statistik dan Aljabar Linear
pembelajaran mesin dan algoritma
Ada definisi sederhana: ” Perbedaan Data Engineer Dan Data Scientist , data scientist adalah ekstraksi wawasan yang dapat ditindaklanjuti dari data mentah.”

Setelah membersihkan data mentah, gunakan untuk membuat dan melatih model statistik dan pembelajaran mesin.

Keahlian domain adalah kunci untuk memahami bagaimana semuanya cocok satu sama lain, dan mengembangkan pengetahuan domain harus menjadi prioritas bagi setiap data scientist tingkat pemula.

data scientist juga sering bertanggung jawab untuk mengomunikasikan nilai analitik kepada pemangku kepentingan non-teknis untuk memastikan bahwa wawasan tidak menjadi debu. Pengetahuan tentang dasbor, dek slide, dan alat visualisasi lainnya adalah kuncinya.

Apa itu Data Engineering ?
Inti dari Data Engineering

Penyimpanan dan pemrosesan data besar
saluran data
Model ETL (Ekstrak, Transformasi, Muat)
Secara sederhana Perbedaan Data Engineer Dan Data Scientist, Data Engineering melibatkan pemeliharaan infrastruktur yang memungkinkan data scientist menganalisis data dan membangun model.

Meskipun gelar “insinyur data” relatif baru, peran tersebut juga memiliki akar konseptual yang dalam.

Di mana dasar-dasar statistik berada di bawah ilmu data, pemodelan data dan arsitektur sistem berada di bawah Data Engineering .

Arsitektur sistem melacak infrastruktur dengan cermat. Bergantung pada penyiapan dan ukurannya, organisasi mungkin memiliki insinyur infrastruktur khusus yang didedikasikan untuk platform penyimpanan, streaming, dan pemrosesan data besar.

Pikirkan Hadoop, Spark, Kafka atau Azure. Jika Anda tidak memiliki peran Insinyur Infrastruktur, Anda termasuk dalam lingkup Insinyur Data.

Demikian pula, pemodelan data seperti yang kita kenal sekarang (atau memetakan bagaimana data disimpan dalam database) mencapai kematangan pada tahun 2002 dengan publikasi The Data Warehouse Toolkit Ralph Kimball.

Tak perlu dikatakan, pengetahuan teknik atau pemotongan adalah suatu keharusan. Jika saya menggarisbawahi pemrograman sebagai keterampilan penting untuk ilmu data, saya akan menggarisbawahi dan mencetak miring tebal untuk Data Engineering .

Sumber Referensi :