数据科学家与数据工程师：主要区别

起初，我以为数据工程只是数据科学的一部分，但在深入研究并开始攻读数据科学学位后，我意识到这两者大相径庭。数据科学家和数据工程师都利用数据在各种活动和行为中发现有价值的见解和模式。

虽然这两种角色都能将杂乱无章的原始数据转化为有意义的东西，但他们的工作方式却不尽相同。对于考虑从事数据工作的人来说，了解数据工程师和数据科学家之间的确切区别，包括他们的工作内容、收入以及工作前景，会有所帮助。

数据工程师做什么？

数据工程就是制作收集数据的工具。工程师们创建这些工具，使组织能够理解他们收集的数据。他们还从数据中寻找趋势，使数据更容易理解。他们的工作包括使用编程语言、为预测准备数据、规划系统、提高数据质量，以及使用数学使事情变得更好。

然而，数据工程师并不只是制造东西，他们还要研究数据，寻找模式。这有助于他们找出如何使混乱的数据变得有意义。

他们的工作包括

数据工程就像是为理解数据奠定基础，因此意义重大！

数据工程师负责创建收集数据的系统，而数据科学家则负责解释数据。数据可以是海量的，看起来也只是文字、数字或符号。数据科学家利用他们的经验来理解这些数据集。

有时，客观地看待数据很容易。有时，我们需要根据数据显示的内容提出想法。他们使用预测建模和机器学习等方法，而数据工程师创建的系统使这些方法成为可能。

数据科学家要做的事情包括

美国劳工统计局（BLS）跟踪了数据科学家的就业增长，但没有跟踪数据工程师的就业增长。不过，由于这些职位的工作关系密切，数据工程师的增长前景可能与数据科学家类似。

与其他职业一样，经济也会影响数据科学的职位空缺数量。不过，数据工程师和数据科学家在许多不同的行业工作，因此机会很多。根据 BLS 预测，从 2021 年到 2031 年，数据科学领域的工作岗位将增长 36%，创造约 40,000 个新工作岗位。

大多数数据科学工作都集中在以下领域：

加州因其人口众多和硅谷而拥有最多的数据科学工作岗位。根据 BLS 的最新数据，在该领域拥有大量工作岗位的其他州包括纽约州、德克萨斯州、北卡罗来纳州和伊利诺伊州。

数据科学是一个极具挑战性的领域，因为竞争非常激烈。在过去的七年里，数据科学家一直被工作列表网站 Glassdoor 评为美国最热门的工作。这主要是因为数据科学家可以获得高薪。

数据工程师和数据科学家都是高薪职业。在美国，数据工程师的平均年薪估计约为 $137,000。数据科学家的平均年薪为 $121,000 美元。

工作地点也会影响薪水。华盛顿州的数据科学工作薪酬最高，其次是加利福尼亚州、哥伦比亚特区、马萨诸塞州和马里兰州。

根据 BLS 的数据，就具体城市而言，圣何塞、旧金山湾区、西雅图、哥伦比亚特区和纽约三州地区等地的数据科学专业人员薪酬最高。

在决定从事数据科学家还是数据工程师职业时，关键是要根据自己的兴趣做出选择。如果你喜欢建立收集和处理数据的系统，那就选择数据工程。但是，如果你更喜欢分析数据以发现洞察力，那么成为数据科学家可能更适合你。通过考虑自己的激情和优势，您可以做出明智的决定，在充满活力的数据科学领域实现自己的职业目标和抱负。

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