데이터 과학자와 데이터 엔지니어: 어떻게 다른가요?

데이터는 탐구의 많은 측면을 가진 새로운 석유입니다. 데이터 추출에서 이 데이터 흐름을 포함하는 데 필요한 시스템 인프라에 이르기까지 데이터 조직의 개념은 계속 확장되고 있습니다. 이러한 이유로 각각의 복잡한 역할은 서로 다른 분야로 나뉩니다.

이 틈새 시장에서 가장 새롭고 흥미로운 두 가지 직업은 데이터 과학과 데이터 엔지니어링으로, 데이터 처리에 관심이 있는 사람들에게 좋습니다. 까다로운 부분은 자신에게 가장 적합한 것을 선택하는 것입니다. 이 기사에서는 기술 분야의 두 경력을 비교하고 요구 사항을 강조하여 올바른 결정을 내릴 수 있도록 합니다.

데이터 과학자는 무엇을 하나요?

데이터 과학자의 첫 번째 역할은 비즈니스 문제를 이해하는 것입니다. 비즈니스 문제를 이해한 후에만 데이터를 해석할 수 있습니다. 또한 데이터 과학자는 웹 서버, 데이터베이스 및 온라인 리포지토리와 같은 다양한 소스에서 정형 및 비정형 원시 데이터를 수집합니다.

그런 다음 수집한 데이터를 정리하고 유용한 데이터로 변환하는 데이터 준비 작업이 이어집니다. 이 단계에서는 일관성 없는 데이터 유형, 누락되거나 중복된 데이터 유형, 철자가 틀린 속성을 찾습니다.

데이터 과학자는 포괄적인 데이터 더미를 얻기 위해 이러한 오류를 제거해야 합니다. 이것이 바로 데이터 준비가 데이터 과학자가 되는 데 가장 복잡한 부분 중 하나인 이유입니다. 데이터 정리가 완료되면 데이터 과학자는 이해관계자가 최상의 데이터 시각화 방법을 사용하여 해석할 수 있는 읽을 수 있는 데이터로 결과를 수정하고 변환합니다.

또한 탐색적 데이터 분석 방법을 사용하여 빅 데이터 저장소에서 데이터 마이닝에 사용되는 모델 및 알고리즘을 생성합니다. 정리된 데이터 정의 및 정제, 데이터 마이닝을 위한 기능 및 변수 선택을 포함하는 프로세스입니다. 데이터 과학의 일부 측면에는 프로그래밍이 필요하므로 기본 프로그래밍 언어에 익숙해야 합니다.

데이터 엔지니어는 어떤 일을 하나요?

데이터 엔지니어의 역할은 매우 간단합니다. 데이터 과학자가 원시 데이터를 단순하고 읽기 쉬운 형식으로 변환하는 일을 담당하는 반면 데이터 엔지니어는 이러한 수정을 돕는 시스템 구축을 담당합니다.

데이터 엔지니어의 임무는 애플리케이션이나 타사 도구에서 복잡한 데이터 세트를 가져와 데이터 분석가와 과학자가 쉽게 액세스하고 사용할 수 있는 방식으로 처리하는 것입니다. 따라서 데이터 엔지니어는 데이터를 끌어오는 데 도움이 되는 시스템 인프라를 구축하여 데이터 과학자가 사용할 수 있도록 준비하는 데 중점을 둡니다.

데이터 추출은 일반적으로 데이터 엔지니어가 구축한 데이터 파이프라인을 통해 수행됩니다. 데이터를 가져오는 방법 중 하나는 API(Application Programming Interface)를 사용하는 것입니다. 데이터 엔지니어로서 귀하의 역할은 데이터를 가져오는 소스의 서버와 상호 작용하는 API 호출을 만드는 일련의 코드를 작성하는 것입니다.

이러한 방식으로 스트리밍 방식 또는 배치 프로세스에서 데이터 수집이 시작됩니다. 따라서 데이터 엔지니어로서 복잡한 프로그래밍 언어를 이해하는 것이 중요합니다. 데이터 엔지니어링의 다음 단계는 데이터 저장소에 맞게 데이터를 변환하는 것입니다.

데이터 과학자와 데이터 엔지니어의 주요 차이점은 전자는 원시 데이터 해석을 위한 모델과 알고리즘을 설계하고 후자는 원시 데이터 수집을 위한 시스템을 유지하고 생성한다는 것입니다. 데이터 엔지니어는 데이터 과학에 사용되는 백본과 인프라를 구축합니다.

1. 교육

데이터 과학자는 경력을 시작하기 위해 데이터 과학 또는 관련 분야의 학사 학위가 필요합니다. 그러나 대부분의 고용주는 석사 학위를 가진 개인을 선호합니다. 대학원 학위는 당신이 눈에 띄는 데 도움이 될 수 있습니다.

이 분야에 대한 지식과 경험을 얻으려면 데이터 과학 부트 캠프에 참여해야 할 수도 있습니다. 데이터 과학자는 또한 데이터 마이닝, 빅 데이터 인프라, 통계 및 기계 학습 알고리즘에 대한 깊은 이해가 필요합니다.

반면에 데이터 엔지니어는 소프트웨어 공학에 대한 탄탄한 배경지식과 응용수학, 물리학, 통계학을 공부한 뛰어난 분석 능력이 필요합니다. 더 나은 노출을 위해 배운 것을 연습할 수 있는 인턴십 프로그램에 참여해야 합니다.

데이터 과학자가 되는 것과 달리 데이터 공학 석사 학위가 필요하지 않습니다. 학사 학위로도 충분하지만 데이터 구조, 코딩 및 데이터베이스 관리 과정을 수강해야 합니다.

2. 스킬

데이터 과학자는 데이터 과학 특유의 다양한 기술을 연마해야 합니다. 이들 중 일부는 데이터 시각화, 데이터 랭글링, 수학 및 프로그래밍입니다. 프로그래밍을 위해서는 Python, JavaScript, SQL 및 Scala에 대한 방대한 지식이 필요합니다. 모델과 알고리즘을 만들 때 필요합니다.

한편 데이터 엔지니어는 데이터 분석, 데이터 웨어하우스, 기본 기계 학습 및 운영 체제 지식과 같은 기술이 필요합니다. 또한 커뮤니케이션, 비판적 사고, 협업 기술과 같은 소프트 스킬도 필요합니다. 데이터 엔지니어는 또한 Java, Python, C 및 C++와 같은 프로그래밍 언어에 능숙해야 합니다.

마지막으로 데이터 엔지니어는 Python ETL 도구와 Fivetran , Talend Open Studio 및 IBM DataStage 와 같은 데이터 파이프라인 도구에 익숙해야 합니다 . 이러한 ETL 도구는 다양한 사이트에서 데이터를 추출하는 데 매우 필요합니다.

3. 급여

인디드 에 따르면 데이터 과학자의 평균 기본 급여는 $97,678입니다 . 이 급여 범위는 다른 현금 보너스, 이익 공유, 팁 또는 커미션을 포함하여 $188,972까지 올라갈 수 있습니다.

미국의 대부분의 고용주는 보험, 건강 프로그램 및 재택 근무 허가 외에 401(k) 비현금 혜택을 제공합니다. 그러나 이러한 혜택은 고용주와 경험 수준에 따라 다릅니다.

반대로, 인디드에 따르면 데이터 엔지니어의 평균 기본 급여는 $112,680이며 연간 $ 218,627 까지 올라갈 수 있습니다. 또한 직원 할인, 보험, 401(k) 및 401(k) 매칭과 같은 비현금 혜택과 같은 특권을 누릴 수 있습니다. 이러한 혜택은 고용주, ​​경험 수준, 직무 및 자격에 따라 다릅니다.

4. 경험

데이터 사이언스 분야에서 최소 1년의 경력이 있으면 초급 역할에 지원할 수 있습니다. 그러나 이러한 역할을 잘 수행하려면 정보 기술과 같은 관련 분야에서 전환해야 합니다.

그러나 처음부터 시작하는 경우 석사 학위를 취득하고 데이터 과학자로서 관련 경험을 쌓으면 더 나은 직책을 얻을 수 있습니다. 따라서 본격적인 데이터 과학자가 되려면 인턴십 역할 및 신입 데이터 과학자로서 약 3~5년의 품질 경험이 필요합니다.

또한 데이터 엔지니어는 데이터 엔지니어링 학사 학위를 취득한 후 초급 역할을 수행할 수 있는 최소 1년의 경험이 있습니다. 그러나 이러한 역할은 일반적으로 드뭅니다. 데이터 관련 역할에서 데이터 엔지니어링으로 전환할 수도 있습니다. 그러나 데이터 엔지니어로서 더 나은 일자리를 얻으려면 4~5년의 관련 경험이 필요합니다.

5. 경력 기회

귀하의 경험을 바탕으로 데이터 과학자를 위한 풍부한 경력 기회가 있습니다. Meta, Ford Motor Company 및 HP와 같은 최고 등급의 회사는 데이터 과학자의 전문 지식을 사용합니다. 그들은 또한 건강, 학계, 정보 및 정부에서 기회를 찾을 것입니다.

데이터 엔지니어는 경험 수준에 따라 경력 기회가 넓어집니다. Netflix, Apple, Capital과 같은 회사에는 데이터 과학자를 지원할 데이터 엔지니어가 필요합니다. 데이터 엔지니어는 대기업 및 비즈니스 관련 분야에서 근무합니다. 그들은 또한 학계와 정보 기술에 적합합니다. 데이터 처리가 필요한 모든 곳.

자신에게 맞는 진로 선택

두 경력 모두 풍부하고 견고합니다. 그들은 최대한의 노출을 제공하고 최고 등급의 회사와 일할 수 있도록 합니다. 그러나 완벽한 데이터 관련 경력을 찾으려면 숙제를 해야 합니다. 관심사를 적어 두는 것도 도움이 되므로 목표에 부합하는 직업을 선택할 수 있습니다.