问数据工程师与数据科学家的区别

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数据工程是一项基础设施工作；维护从摄取到输出的“大数据”管道。今天，您可能需要了解SQL、Hadoop、Spark、Docker和AWS之类的知识。

数据科学是一个总括的术语，所以它可能意味着很多事情，包括数据工程。但这也意味着纯粹的数据分析，而不需要任何生产工作。这真的取决于谁在使用这个词；阅读工作说明并向公司询问细节。

实际上，这两个角色都是推荐给编码背景的人的。这更多地取决于公司中每个角色的具体特征。

数据工程更多的是关于基础设施的工作，这意味着解析数据文件，将数据存储在特定的数据库(如SQL或NoSQL )中，设计数据库或设计数据处理的管道。

数据科学更多的是建立模型，选择合适的变量，进行统计模型的探索或验证，假设检验等。所有这些都需要掌握至少一种脚本编程语言，如Python、Matlab和R。在某些情况下，还需要软件工程师技能来实现与预测分析或机器学习(或统计学习)相关的应用程序。