Инженер по данным и специалист по данным - два самых популярных направления карьеры в сфере больших данных. Есть хорошие ресурсы, объясняющие, чем эти роли похожи и различны, и как они работают вместе (список см. В конце этого сообщения). Стич недавно выпустил отчет, основанный на данных, предоставленных LinkedIn, который добавляет новое понимание этой темы.

Список навыков LinkedIn показывает четкую разницу между инженерами данных и специалистами по данным. Бегло взгляните на эту диаграмму, и вы увидите, что инженеры по обработке данных занимаются инфраструктурой данных, а специалисты по данным занимаются анализом:

Стоит разбить это немного дальше. В списке навыков в профиле LinkedIn нет разницы между рабочими проектами, инструментами и языками, но мы можем выделить их:

Понимание этих ролей с использованием данных LinkedIn - одно из полезных взглядов на эту тему, но, как я сказал в начале, это не единственная точка зрения. Если вы хотите глубже понять карьерные пути в больших данных, вот несколько ресурсов, которые помогут вам в этом:

  • Этот пост Алиссы Кван - одна из самых продуманных точек зрения на эту тему. Алисса углубляется в одно из мало обсуждаемых различий между этими ролями, образованием и обучением и объясняет, как это различие создает проблемы в будущем, когда эти роли работают вместе.
  • Этот пост из Insight Data дает больше информации о том, где этим ролям необходимо развивать знания и опыт. Например, специалистам по обработке данных необходимы знания в области передачи и представления результатов анализа, а инженерам по данным необходимо накопить опыт в области системного мониторинга и очистки данных.
  • Этот пост от Udacity сравнивает аналитиков данных, специалистов по обработке данных и инженеров данных. В качестве бонуса он включает диаграмму Венна, показывающую, чем инженеры и специалисты по обработке данных похожи и отличаются друг от друга.
  • Этот пост от Analytics Vidya рассматривает различия между специалистами по обработке данных, инженерами данных и статистиками. Он включает в себя распределение обязанностей, навыков, инструментов, заработной платы и карьерного роста для каждой должности.
  • В этом посте Университета больших данных сравниваются аналитики данных, разработчики бизнес-аналитики, инженеры и специалисты по обработке данных.