Data Engineering vs Data Science：有什么区别？（你该选择哪条职业道路？）

Source: Dev.to

(请提供需要翻译的正文内容，我将为您翻译成简体中文。)

数据工程师

构建并维护使数据可用且可使用的基础设施。

类比： 数据工程师构建高速公路系统。数据科学家在这些高速公路上行驶，以到达他们的目的地。

核心使命

• 确保数据从各种来源平稳流向可进行分析的目的地。

关键职责

构建数据管道

• 从多个来源提取数据（数据库、API、文件、传感器）
• 将数据转换为可用格式
• 将数据加载到数据仓库或数据湖中
• 自动化这些过程以可靠运行

设计数据架构

• 选择合适的数据库（SQL 与 NoSQL）
• 设计数据仓库
• 搭建数据湖
• 确保可扩展性和性能

数据质量与可靠性

• 实施数据验证检查
• 监控管道健康状态
• 处理错误和故障
• 确保数据的准确性和一致性

基础设施管理

• 管理云资源（AWS、GCP、Azure）
• 优化成本
• 实施安全措施
• 使用版本控制和部署工具

工作日常

数据工程师的典型一天可能包括：

• 调试在凌晨 2 点运行的失败管道
• 优化影响整个团队的慢查询
• 构建新的数据管道以摄取客户行为数据
• 审核团队成员的拉取请求
• 与利益相关者会面，了解新的数据需求

Source: …

数据科学家

探索者和数据的讲述者。他们使用统计方法、机器学习和领域知识提取洞见。

核心职责

探索性数据分析 (EDA)

• 理解数据分布
• 识别模式和趋势
• 可视化关系
• 提出正确的问题

构建预测模型

• 开发机器学习算法
• 训练和验证模型
• 执行特征工程
• 优化模型性能

统计分析

• A/B 测试
• 假设检验
• 回归分析
• 时间序列预测

沟通与讲故事

• 创建可视化图表
• 撰写报告
• 向利益相关者展示发现
• 将技术结果转化为业务语言

工作日常

数据科学家的典型一天可能包括：

• 分析客户流失模式
• 构建推荐算法
• 对新功能进行 A/B 测试
• 为高层演示创建仪表盘
• 与产品团队合作进行特征优先级排序

关键区别

数据工程师技能

数据科学家技能

在两者之间的选择

可以在它们之间切换吗？

绝对可以！ 许多专业人士在这些角色之间转换或进行混合。

常见的转变

• 数据分析师 → 数据科学家（最常见）
• 软件工程师 → 数据工程师（利用编码技能）
• 数据科学家 → 数据工程师（专注于模型的生产化）
• 数据工程师 → 分析工程师（混合角色）

新兴的混合角色

• 分析工程师： 构建数据模型（介于 DE 与 DS 之间）
• 机器学习工程师： 将机器学习模型投入生产（介于 DE 与 DS 之间）
• 数据平台工程师： 专注于基础设施（专门的 DE）

他们如何协同工作

实际上，数据工程师和数据科学家之间高度相互依赖。

示例工作流

1. 业务问题： “为什么客户会流失？”
2. 数据工程师： 构建管道以收集客户行为数据。
3. 数据科学家： 分析数据以识别流失模式。
4. 数据科学家： 构建预测流失模型。
5. 数据工程师： 将模型投入生产，实现每日运行。
6. 业务团队： 使用洞察来降低流失率。

结论

• Data Engineering = 构建基础——管道、仓库和基础设施，使数据可访问。
• Data Science = 提取价值——洞察、预测和决策，推动业务成果。

两者都至关重要，也都很有价值。最佳选择取决于你的兴趣、技能和职业目标。

仍然不确定？两者都试试！

1. 学习基础 – SQL、Python、统计学。
2. 构建作品集项目 – GitHub 是你的简历。
3. 参与社区 – 撰写博客，贡献开源。
4. 申请职位 – 即使你未满足 100 % 的要求。
5. 持续学习 – 该领域不断发展。

数据领域发展迅速，工程师和科学家都有用武之地。问题不在于哪一个更好——而在于哪一个更适合你。

你在数据岗位上的经验是什么？你曾经担任过…吗？

(欢迎在评论中分享你的故事！)

数据工程师还是数据科学家？
在下方评论中分享你的见解！

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