Data är den nya oljan med många sidor av sin utforskning. Från utvinning av data ner till den systeminfrastruktur som behövs för att innehålla detta dataflöde, fortsätter begreppet dataorganisation att vidgas. Av denna anledning är varje komplicerad roll uppdelad i olika områden.
De två nyaste och mest intressanta karriärerna inom denna nisch är datavetenskap och datateknik, vilket är bra för dem som delar intresset för att hantera data. Den svåra delen är att välja den bästa passformen för dig. Den här artikeln jämför båda karriärerna inom teknik och lyfter fram deras krav, så att du kan fatta rätt beslut.
Vad gör en dataforskare?
Den första rollen för en datavetare är att förstå ett affärsproblem. Du kan bara tolka data efter att du har förstått affärsproblemet. En dataforskare samlar också in rådata – strukturerad och ostrukturerad – från olika källor som webbservrar, databaser och onlineförråd.
Därefter följer dataförberedelse, vilket inkluderar att rengöra den data du har samlat in och omvandla den till användbar data. I det här skedet kommer du att leta efter inkonsekventa datatyper, saknade eller dubblerade datatyper och felstavade attribut.
Datavetare måste ta bort dessa fel för att få en heltäckande hög med data, vilket är anledningen till att dataförberedelse är en av de mest komplicerade delarna av att vara datavetare. När datarensningen är klar kommer en dataforskare att modifiera och omvandla resultatet till läsbar data som intressenter kan tolka med hjälp av bästa datavisualiseringsmetoder.
Du skulle också använda utforskande dataanalysmetoder för att skapa modeller och algoritmer som används vid datautvinning från stora databutiker. En process som inkluderar att definiera och förfina rensade data och välja funktioner och variabler för datautvinning. Vissa aspekter av datavetenskap kräver programmering, så du måste vara bekant med grundläggande programmeringsspråk.
Vad gör en dataingenjör?
Rollen som dataingenjör är ganska enkel. Medan en datavetare är ansvarig för att omvandla rådata till enkla och läsbara former, är dataingenjörer ansvariga för att bygga system som hjälper till med dessa ändringar.
En dataingenjörs jobb är att ta komplexa datamängder från en applikation eller ett tredjepartsverktyg och bearbeta dem på ett sätt som gör det enkelt för dataanalytiker och forskare att komma åt och använda. Därför fokuserar dataingenjörer på att bygga systeminfrastrukturer som hjälper till att hämta data, vilket gör dem redo att användas av datavetare.
Dataextraktion görs vanligtvis genom datapipelines byggda av dataingenjörer. Ett av sätten att hämta data är genom använder API (applikationsprogrammeringsgränssnitt). Som dataingenjör är din roll att skriva en serie koder som gör ett API-anrop som interagerar med servern för källorna de hämtar data från.
På så sätt börjar datainsamlingen på ett strömmande sätt eller batchprocess. Det är därför avgörande att förstå komplexa programmeringsspråk som dataingenjör. Nästa steg i datateknik är att omvandla data så att de passar din datalagring.
Den största skillnaden mellan en datavetare och en dataingenjör är att den förstnämnda designar modellen och algoritm för att tolka rådata, medan den senare underhåller och skapar ett system för att samla in rådata data. En dataingenjör bygger ryggraden och infrastrukturen som används inom datavetenskap.
1. Utbildning
En datavetare behöver en kandidatexamen i datavetenskap eller ett relaterat område för att starta sin karriär. Men de flesta arbetsgivare föredrar en individ med en magisterexamen. En examen kan hjälpa dig att sticka ut.
Du kan också behöva gå med i ett datavetenskapligt startläger för att få lite kunskap och erfarenhet inom detta område. En dataforskare behöver också en djup förståelse för datautvinning, big data-infrastruktur, statistik och maskininlärningsalgoritmer.
Å andra sidan måste en dataingenjör ha en stark bakgrund inom mjukvaruteknik och utmärkta analytiska färdigheter från att studera tillämpad matematik, fysik och statistik. För bättre exponering bör du också gå med i praktikprogram där du kan praktisera det du har lärt dig.
Till skillnad från att bli datavetare behöver du inte ha en masterexamen i datateknik. En kandidatexamen räcker, men du måste ta kurser i datastruktur, kodning och databashantering.
2. Kompetens
En dataforskare behöver finslipa olika färdigheter som är speciella för datavetenskap. Några av dessa är datavisualisering, datatvistelse, matematik och programmering. Du behöver stor kunskap om Python, JavaScript, SQL och Scala för programmering. Du behöver dem för att skapa modeller och algoritmer.
Under tiden behöver en dataingenjör färdigheter som dataanalys, datalager, grundläggande maskininlärning och kunskap om operativsystem. De behöver också mjuka färdigheter som kommunikation, kritiskt tänkande och samarbetsförmåga. En dataingenjör måste också vara skicklig i programmeringsspråk som Java, Python, C och C++.
Slutligen måste en dataingenjör vara det bekant med Python ETL-verktyg och datapipeline-verktyg som Fivetran, Talend Open Studio, och IBM DataStage. Dessa ETL-verktyg är mycket nödvändiga för att extrahera data från olika webbplatser.
3. Lön
Enligt Verkligen, är den genomsnittliga grundlönen för en datavetare $97 678. Det här löneintervallet kan gå så högt som $188 972, inklusive andra kontantbonusar, vinstandelar, tips eller provisioner.
De flesta arbetsgivare i USA erbjuder 401(k) icke-kontantförmåner förutom att erbjuda försäkringar, friskvårdsprogram och tillstånd att arbeta hemifrån. Dessa förmåner beror dock på din arbetsgivare och din erfarenhetsnivå.
Omvänt tjänar dataingenjörer en genomsnittlig grundlön på $112 680, enligt Verkligen, vilket kan gå så högt som $218 627 per år. De kan också njuta av förmåner som en anställdrabatt, försäkring och icke-kontantförmåner som 401(k) och 401(k) matchning. Dessa förmåner beror också på din arbetsgivare, erfarenhetsnivå, jobbroll och kvalifikationer.
4. Erfarenhet
Du kan ansöka om nybörjarroller med minst ett års erfarenhet av datavetenskap. Du måste dock ha bytt från ett relaterat område som informationsteknik för att prestera bra i dessa roller.
Men om du börjar om från början skulle du få bättre positioner genom att ta en magisterexamen och få relevant erfarenhet som datavetare. Därför, för att bli en fullfjädrad datavetare, behöver du cirka 3-5 års kvalitetserfarenhet av att arbeta i praktikroller och som datavetare på nybörjarnivå.
En dataingenjör har också minst ett års erfarenhet för att få en nybörjarroll efter en kandidatexamen i datateknik. Dessa roller är dock vanligtvis sällsynta. Du kan också byta från en datarelaterad roll till datateknik. Men du behöver 4-5 års relevant erfarenhet för att få bättre jobb som dataingenjör.
5. Karriärmöjligheter
Det finns rika karriärmöjligheter för datavetare baserat på din erfarenhet. Topprankade företag som Meta, Ford Motor Company och HP använder datavetares expertis. De kommer också att hitta möjligheter inom hälsa, akademi, information och regeringen.
En dataingenjör har också karriärmöjligheter som breddas beroende på deras erfarenhetsnivå. Företag som Netflix, Apple och Capital behöver dataingenjörer för att hjälpa dataforskare. Dataingenjörer arbetar i stora företag och inom affärsrelaterade områden. De passar också in i akademin och information och teknik; var som helst som kräver datahantering.
Att välja rätt karriärväg för dig
Båda karriärerna är rika och solida. De ger maximal exponering och låter dig arbeta med topprankade företag. Däremot måste du göra din läxa för att hitta den perfekta datarelaterade karriären. Det skulle också hjälpa att skriva ner dina intressen, så att du kan välja en karriär som motsvarar dina mål.
