Obowiązki inżyniera danych
Inżynier danych jest odpowiedzialny za projektowanie, utrzymywanie i budowanie potoków danych. Odpowiada za stworzenie systemu, który może przenosić dane z różnych źródeł do bazy danych lub hurtowni danych. Zapewnia również, że dane są dobrej jakości, mogą być łatwo dostępne i wykorzystywane przez innych członków zespołu. Pracują z różnymi narzędziami i technologiami danych, takimi jak procesy ETL (Extract, Transform, Load), serwery SQL i bazy danych NoSQL.
Różnica między Data Engineer a Data Scientist
Z drugiej strony, data scientist jest odpowiedzialny za analizowanie danych, budowanie modeli predykcyjnych i znajdowanie spostrzeżeń, które pomagają firmom podejmować decyzje oparte na danych. Używają algorytmów statystycznych i uczenia maszynowego do identyfikowania wzorców i trendów w danych. Pracują z różnymi narzędziami do analizy danych, takimi jak R, Python i Tableau.
Co jest trudniejsze – Data Scientist czy Data Engineer?
Oba stanowiska wymagają różnych zestawów umiejętności, więc trudno powiedzieć, które z nich jest trudniejsze. Inżynierowie danych są odpowiedzialni za budowanie infrastruktury, co może być wyzwaniem. Jednocześnie analitycy danych muszą dogłębnie rozumieć matematykę i statystykę, aby budować złożone modele.
Czy inżynier danych musi znać SQL?
Tak, inżynier danych musi znać SQL. SQL to standardowy język zarządzania relacyjnymi bazami danych, który jest kluczową częścią pracy inżyniera danych. SQL jest używany do tworzenia tabel, manipulowania danymi i wyciągania wniosków z danych.
Czy Python wystarczy inżynierowi danych?
Python jest niezbędną umiejętnością dla inżyniera danych, ale nie wystarczającą. Inżynier danych musi znać inne języki programowania, takie jak Java, Scala i SQL. Musi również posiadać wiedzę na temat narzędzi ETL, hurtowni danych, jezior danych i platform chmurowych, takich jak AWS, Azure i GCP.
Podsumowując, zarówno inżynierowie danych, jak i analitycy danych cieszą się dużym popytem, a ich wynagrodzenia są porównywalne. Jednak data scientist może mieć niewielką przewagę ze względu na złożoność swojej pracy. Inżynier danych musi dogłębnie rozumieć infrastrukturę danych, potoki danych i SQL. Muszą również znać języki programowania, takie jak Python, Java i Scala. Jeśli jesteś zainteresowany karierą w obszarze danych, zarówno inżynieria danych, jak i nauka o danych mogą oferować doskonałe możliwości rozwoju i wysokie zarobki.
Inżynier big data jest odpowiedzialny za projektowanie, budowanie i utrzymywanie infrastruktury wymaganej do przetwarzania i analizowania dużych ilości danych. Pracuje nad rozwojem systemów big data i zapewnia, że są one skalowalne, niezawodne i wydajne. Z drugiej strony, programista big data jest odpowiedzialny za pisanie kodu i aplikacji, które działają na tych systemach. Pracują oni nad rozwojem algorytmów i programów, które przetwarzają i analizują dane. Zasadniczo inżynier big data koncentruje się na infrastrukturze, podczas gdy programista big data koncentruje się na aplikacjach działających na tej infrastrukturze.