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摘要: 大家都知道,這三種角色各有不同定位,也知道他們之間有許多一致的地方,但是否能講明白這其中的區別呢? 國外 ETL 服務商 Stitch 的 CEO Jake Stein,近日對這個話題進行了總結。他還繪製了一張工具圖,來呈現他們在日常工具使用上的不同。

大家都知道,這三種角色各有不同定位,也知道他們之間有許多一致的地方,但是否能講明白這其中的區別呢?

國外 ETL 服務商 Stitch 的 CEO Jake Stein,近日對這個話題進行了總結。他還繪製了一張工具圖,來呈現他們在日常工具使用上的不同。對於新手,也可以通過這張圖來看典型的“資料科學家”、“資料工程師”和“軟體工程師”都要掌握哪些工具。

Jake Stein:隨著資料的爆炸式增長,對資料處理的專家技能需求也隨之井噴。這帶來的結果之一,是更精細的分工。對於資料管理工作的核心角色:資料科學家、資料工程師和軟體工程師,過去幾年見證了他們越來越清晰的定位。

對於新興職位“資料工程師”,它算是“軟體工程師”下面新浮現出的一個子類別。單列出該職位是一項英美近年來的趨勢。但在許多公司,遷移、管理資料仍舊是軟體工程師的活。

一張圖看懂資料科學家、資料工程師和軟體工程師之間的區別

  三種資料職位的不同技能需求

職能概括

軟體工程師

軟體工程師乾的活兒是開發應用和系統。這過程中的每一個環節,從設計、寫程式碼、測試到檢查,開發者都要參與。生成資料的產品都是他們開發的。軟體工程是三個角色中最古老的一個,並且有相當成熟的方法體系和工具庫。

工作內容包括:

前端、後端開發

網頁應用

移動應用

作業系統開發

軟體設計

資料工程師

資料工程師需要開發能對資料進行整合、儲存和提取的系統,並從軟體工程師開發的應用和系統中獲取資料。資料工程的誕生,是作為軟體工程大類下的一個更細分的技能類別。據雷鋒網瞭解,根據國外統計,40% 的資料工程師原本是軟體工程師。雷鋒網(公眾號:雷鋒網)獲知,這是目前一個很普遍的職業發展道路(軟體工程師專注做資料工程)。

工作內容包括:

高階資料結構

分散式計算

併發程式設計

使用 Hadoop, Spark, Kafka, Hive 等新工具

開發ETL/資料流水線(data pipelines)

資料科學家

資料科學家的職責是基於資料作分析。

或許有一隻想要更好理解消費者行為的團隊,僅僅做一個單次分析。也可能是開發一個機器學習演算法,然後將之在軟體工程師和資料工程師開發的程式碼基礎上執行。

工作內容包括:

資料建模

機器學習

演算法

商業智慧的 dashboards

這些角色定位仍在進化之中。有些大公司從軟體工程團隊中拉出資料工程師,組建一支中央資料團隊。這樣,基礎設施和資料分析工作能在一起。雷鋒網獲知,有些案例中,資料科學家既需要做資料分析,也需要做資料整合。

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