Data is de nieuwe olie met vele kanten aan de exploratie ervan. Van het extraheren van gegevens tot de systeeminfrastructuur die nodig is om deze gegevensstroom te beheersen, het concept van gegevensorganisatie wordt steeds breder. Om deze reden wordt elke gecompliceerde rol opgesplitst in verschillende velden.
De twee nieuwste en meest interessante carrières in deze niche zijn datawetenschap en data-engineering, die geweldig zijn voor diegenen die een gedeelde interesse hebben in het omgaan met gegevens. Het lastige deel is het kiezen van de beste pasvorm voor jou. Dit artikel vergelijkt beide carrières in de technologie en benadrukt hun vereisten, zodat je de juiste beslissing kunt nemen.
Wat doet een datawetenschapper?
De eerste rol van een datawetenschapper is het begrijpen van een zakelijk probleem. U kunt gegevens pas interpreteren nadat u het bedrijfsprobleem begrijpt. Een datawetenschapper verzamelt ook onbewerkte gegevens - gestructureerd en ongestructureerd - uit verschillende bronnen, zoals webservers, databases en online repositories.
Daarna volgt de voorbereiding van de gegevens, waaronder het opschonen van de verzamelde gegevens en het omzetten ervan in bruikbare gegevens. In dit stadium zoekt u naar inconsistente gegevenstypen, ontbrekende of dubbele gegevenstypen en verkeerd gespelde kenmerken.
Datawetenschappers moeten deze fouten verwijderen om een uitgebreide stapel gegevens te krijgen. Daarom is gegevensvoorbereiding een van de meest gecompliceerde onderdelen van het zijn van een datawetenschapper. Zodra de gegevens zijn opgeschoond, zal een datawetenschapper de uitkomst aanpassen en omzetten in leesbare gegevens die belanghebbenden kunnen interpreteren met behulp van de beste methoden voor gegevensvisualisatie.
Je zou ook verkennende data-analysemethoden gebruiken om modellen en algoritmen te maken die worden gebruikt bij datamining uit big data-archieven. Een proces dat bestaat uit het definiëren en verfijnen van opgeschoonde gegevens en het selecteren van functies en variabelen voor datamining. Sommige aspecten van datawetenschap vereisen programmering, dus je moet bekend zijn met basisprogrammeertalen.
Wat doet een data-engineer?
De rol van een data-engineer is vrij eenvoudig. Terwijl een datawetenschapper verantwoordelijk is voor het omzetten van onbewerkte gegevens in eenvoudige en leesbare vormen, zijn data-ingenieurs verantwoordelijk voor het bouwen van systemen die helpen bij deze aanpassingen.
Het is de taak van een data-engineer om complexe datasets uit een applicatie of tool van derden te halen en deze zo te verwerken dat data-analisten en wetenschappers er gemakkelijk toegang toe hebben en ze kunnen gebruiken. Daarom richten data-engineers zich op het bouwen van systeeminfrastructuren die helpen bij het ophalen van gegevens, zodat ze klaar zijn voor gebruik door datawetenschappers.
Data-extractie wordt meestal gedaan via datapijplijnen die zijn gebouwd door data-engineers. Een van de manieren om gegevens op te halen is door API gebruiken (Application Programming Interface). Als data-engineer is het jouw rol om een reeks codes te schrijven die een API-aanroep doen die interageert met de server van de bronnen waaruit ze de gegevens halen.
Op deze manier begint het verzamelen van gegevens in een streaming- of batchproces. Het is daarom cruciaal om als data engineer complexe programmeertalen te begrijpen. De volgende stap in data-engineering is het transformeren van de data zodat deze passen bij uw dataopslag.
Het belangrijkste verschil tussen een datawetenschapper en een data-engineer is dat de eerste het model ontwerpt en algoritme voor het interpreteren van onbewerkte gegevens, terwijl de laatste een systeem onderhoudt en creëert voor het verzamelen van onbewerkte gegevens gegevens. Een data-engineer bouwt de backbone en infrastructuur die wordt gebruikt in datawetenschap.
1. Onderwijs
Een datawetenschapper heeft een bachelordiploma in datawetenschap of een gerelateerd veld nodig om zijn carrière te beginnen. De meeste werkgevers geven echter de voorkeur aan een persoon met een masterdiploma. Een graduaat kan je helpen opvallen.
Mogelijk moet je ook deelnemen aan een data science-bootcamp om wat kennis en ervaring op dit gebied op te doen. Een datawetenschapper heeft ook een grondige kennis nodig van datamining, big data-infrastructuur, statistieken en algoritmen voor machine learning.
Aan de andere kant moet een data-ingenieur een sterke achtergrond hebben in software-engineering en uitstekende analytische vaardigheden door toegepaste wiskunde, natuurkunde en statistiek te bestuderen. Voor een betere zichtbaarheid moet je ook deelnemen aan stageprogramma's waar je kunt oefenen wat je hebt geleerd.
In tegenstelling tot een datawetenschapper, heb je geen masterdiploma in data-engineering nodig. Een bachelordiploma is voldoende, maar je zult cursussen moeten volgen in datastructuur, codering en databasebeheer.
2. Vaardigheden
Een datawetenschapper moet verschillende vaardigheden aanscherpen die eigen zijn aan datawetenschap. Sommige hiervan zijn datavisualisatie, dataruzie, wiskunde en programmeren. Je hebt uitgebreide kennis van Python, JavaScript, SQL en Scala nodig om te programmeren. Je hebt ze nodig om modellen en algoritmen te maken.
Ondertussen heeft een data-engineer vaardigheden nodig zoals data-analyse, datawarehouses, basismachine learning en kennis van besturingssystemen. Ze hebben ook zachte vaardigheden nodig, zoals communicatie, kritisch denken en samenwerkingsvaardigheden. Een data-engineer moet ook bekwaam zijn in programmeertalen zoals Java, Python, C en C ++.
Ten slotte moet een data-engineer zijn bekend met Python ETL-tools en datapijplijntools zoals vijftran, Talend Open Studio, En IBM DataStage. Deze ETL-tools zijn hard nodig om gegevens van verschillende sites te extraheren.
3. Salaris
Volgens Inderdaad, is het gemiddelde basissalaris voor een datawetenschapper $ 97.678. Dit salarisbereik kan oplopen tot $ 188.972, inclusief andere contante bonussen, winstdelingen, fooien of commissies.
De meeste werkgevers in de VS bieden 401(k) niet-contante voordelen naast het aanbieden van verzekeringen, wellnessprogramma's en toestemmingen om vanuit huis te werken. Deze voordelen zijn echter afhankelijk van uw werkgever en uw ervaringsniveau.
Omgekeerd verdienen data-engineers een gemiddeld basissalaris van $ 112.680, volgens Inderdaad, die jaarlijks kan oplopen tot $ 218.627. Ze kunnen ook genieten van privileges zoals een werknemerskorting, verzekeringen en niet-contante voordelen zoals 401(k) en 401(k) matching. Deze voordelen zijn ook afhankelijk van uw werkgever, ervaringsniveau, functie en kwalificaties.
4. Ervaring
Je kunt solliciteren op startersfuncties met minimaal een jaar ervaring in data science. U moet echter zijn overgestapt van een gerelateerd vakgebied zoals informatietechnologie om goed te presteren in deze functies.
Maar als je helemaal opnieuw begint, zou het behalen van een masterdiploma en het opdoen van relevante ervaring als datawetenschapper je betere posities opleveren. Om een volwaardige datawetenschapper te worden, heb je daarom ongeveer 3-5 jaar kwaliteitservaring nodig in stagerollen en als datawetenschapper op instapniveau.
Een data-engineer heeft ook minimaal een jaar ervaring om na een bachelor in data-engineering een rol op instapniveau te krijgen. Deze rollen zijn echter meestal zeldzaam. Ook kun je switchen van een datagerelateerde rol naar data engineering. Maar je hebt 4-5 jaar relevante ervaring nodig om betere banen als data-engineer te krijgen.
5. Carrièremogelijkheden
Er zijn rijke carrièremogelijkheden voor datawetenschappers op basis van jouw ervaring. Topbedrijven als Meta, Ford Motor Company en HP maken gebruik van de expertise van datawetenschappers. Ze zullen ook kansen vinden in de gezondheidszorg, de academische wereld, informatie en de overheid.
Een data-engineer heeft ook carrièremogelijkheden die groter worden naargelang hun ervaringsniveau. Bedrijven als Netflix, Apple en Capital hebben data-engineers nodig om datawetenschappers te helpen. Data-engineers werken in grote bedrijven en op bedrijfsgerelateerde gebieden. Ze passen ook in de academische wereld en informatie en technologie; overal waar gegevensverwerking vereist is.
Het kiezen van het juiste carrièrepad voor jou
Beide carrières zijn rijk en solide. Ze bieden maximale zichtbaarheid en stellen u in staat om met best beoordeelde bedrijven te werken. U moet echter uw huiswerk doen om de perfecte datagerelateerde carrière te vinden. Het zou ook helpen om je interesses op te schrijven, zodat je een carrière kunt kiezen die resoneert met je doelen.
