大数据工程师与大数据科学家有何区别?

数据工程师与数据科学家有何区别?那么是什么让数据科学家与数据工程师不同呢?两者主要区别在目标焦点。数据工程师更专注于构建用于数据生成和数据基础架构; 数据科学家专注于对生成的数据进行数学和统计分析。

数据工程师都做什么？

数据工程师负责创建和维护分析基础架构，该基础架构几乎可以支持数据世界中的所有其他功能。他们负责大数据架构的开发、构建、维护和测试，例如数据库和大数据处理系统。大数据工程师还负责创建用于建模，挖掘，获取和验证数据集合等流程。

因此，数据工程师需要掌握通用脚本语言和工具，利用和改进数据分析系统，不断提高数据数量和质量。

数据工程师与数据科学家有何区别

虽然在技能和角色方面存在一定程度的重叠，但这两个职位正日益分化为不同的角色。

数据科学家更关注与数据基础设施的互动，而不是去创建和维护数据基础设施。通常负责进行市场和业务运营研究，以确定趋势和关系，数据科学家用各种复杂的机器和方法与数据进行交互并对其采取行动。

数据科学家通常精通机器学习和高级数据建模，因为他们希望借助高级数学模型和算法将原始数据转化为可操作的，可理解的内容。这些信息通常用作分析来源，以告诉决策者“更大的图景”。

如何成为数据工程师？

与其他职业相比，数据工程师需要用更复杂的学习方法。数据工程师通常有计算机科学技术相关学位会更好，然后再进一步学习供应商特定的认证计划和培训课程。

计算机相关学位虽然重要，但只是故事的一部分，获得适合的认证可能非常有价值，市场上也有一些大数据工程师专门认证，如下：

Google认证 - 数据工程。该认证表明学生熟悉数据工程原理，可以作为该领域的助理或专业人员。

IBM认证数据工程师 - 大数据。此认证更侧重于数据工程技能集的大数据特定应用，而不是一般技能，这被许多人视为黄金标准。

Cloudera的CCP数据工程师：该认证针对Cloudera解决方案，体现学生在ETL工具和分析方面的经验。

二级技能认证，例如MCSE(微软认证解决方案)，涵盖更广泛的主题，但具有特定的子认证，如MCSE：数据管理与分析。

当然，在线教育平台提供该领域的重要培训，Udemy提供了数据工程众多的课程和数据科学，其他如EDX和Memrise也提供了类似课程，DataCamp专注于数据科学和工程，Galvanize的品类则更为广泛。

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