數據工程師與數據科學家有何區別?那么是什么讓數據科學家與數據工程師不同呢?兩者主要區別在目標焦點。數據工程師更專注于構建用于數據生成和數據基礎架構; 數據科學家專注于對生成的數據進行數學和統計分析。

數據工程師都做什么？

數據工程師負責創建和維護分析基礎架構，該基礎架構幾乎可以支持數據世界中的所有其他功能。他們負責大數據架構的開發、構建、維護和測試，例如數據庫和大數據處理系統。大數據工程師還負責創建用于建模，挖掘，獲取和驗證數據集合等流程。

因此，數據工程師需要掌握通用腳本語言和工具，利用和改進數據分析系統，不斷提高數據數量和質量。

數據工程師與數據科學家有何區別

雖然在技能和角色方面存在一定程度的重疊，但這兩個職位正日益分化為不同的角色。

數據科學家更關注與數據基礎設施的互動，而不是去創建和維護數據基礎設施。通常負責進行市場和業務運營研究，以確定趨勢和關系，數據科學家用各種復雜的機器和方法與數據進行交互并對其采取行動。

數據科學家通常精通機器學習和高級數據建模，因為他們希望借助高級數學模型和算法將原始數據轉化為可操作的，可理解的內容。這些信息通常用作分析來源，以告訴決策者“更大的圖景”。

如何成為數據工程師？

與其他職業相比，數據工程師需要用更復雜的學習方法。數據工程師通常有計算機科學技術相關學位會更好，然后再進一步學習供應商特定的認證計劃和培訓課程。

計算機相關學位雖然重要，但只是故事的一部分，獲得適合的認證可能非常有價值，市場上也有一些大數據工程師專門認證，如下：

Google認證 - 數據工程。該認證表明學生熟悉數據工程原理，可以作為該領域的助理或專業人員。

IBM認證數據工程師 - 大數據。此認證更側重于數據工程技能集的大數據特定應用，而不是一般技能，這被許多人視為黃金標準。

Cloudera的CCP數據工程師：該認證針對Cloudera解決方案，體現學生在ETL工具和分析方面的經驗。

二級技能認證，例如MCSE(微軟認證解決方案)，涵蓋更廣泛的主題，但具有特定的子認證，如MCSE：數據管理與分析。

當然，在線教育平臺提供該領域的重要培訓，Udemy提供了數據工程眾多的課程和數據科學，其他如EDX和Memrise也提供了類似課程，DataCamp專注于數據科學和工程，Galvanize的品類則更為廣泛。

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