{"id":77176,"date":"2020-04-08T13:42:19","date_gmt":"2020-04-08T11:42:19","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/administrirovanie\/data-engineer-i-data-scientist-kakaya-voobshhe-raznicza"},"modified":"2020-04-08T13:42:19","modified_gmt":"2020-04-08T11:42:19","slug":"data-engineer-i-data-scientist-kakaya-voobshhe-raznicza","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/de\/blog\/administrirovanie\/data-engineer-i-data-scientist-kakaya-voobshhe-raznicza","title":{"rendered":"Data Engineer und Data Scientist: Was ist der Unterschied \u00fcberhaupt?","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"<p>Die Berufe Data Scientist und Data Engineer werden oft verwechselt. Jede Firma hat ihre eigene spezifische Art der Datenverarbeitung, unterschiedliche Analyseziele und unterschiedliche Auffassungen dar\u00fcber, welche Aufgaben die Spezialisten \u00fcbernehmen sollten, weshalb auch die Anforderungen variieren.\u00a0<\/p>\n<p>Wir kl\u00e4ren, was der Unterschied zwischen diesen Spezialisten ist, welche gesch\u00e4ftlichen Aufgaben sie l\u00f6sen, \u00fcber welche F\u00e4higkeiten sie verf\u00fcgen und wie viel sie verdienen. Das Material ist umfangreich, weshalb wir es in zwei Publikationen aufgeteilt haben.<\/p>\n<p>Im ersten Artikel erz\u00e4hlt Elena Gerasimova, Leiterin des Fachbereichs \u201e<noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/netology.ru\/navigation\/?direction=data-science?utm_source=habr&amp;utm_medium=externalblog&amp;utm_campaign=bds_all_ou&amp;utm_content=07042020_dataengscientist\">Data Science und Analytics<\/a><\/noindex>\u201c bei Netology, welchen Unterschied es zwischen Data Scientist und Data Engineer gibt und mit welchen Werkzeugen sie arbeiten.<noindex><a rel=\"nofollow\" name=\"habracut\"><\/a><\/noindex><\/p>\n<h2>Wie sich die Rollen von Ingenieuren und Wissenschaftlern unterscheiden<\/h2>\n<p>\nEin Data Engineer ist ein Fachmann, der auf der einen Seite die Infrastruktur f\u00fcr die Datenverarbeitung entwickelt, testet und pflegt: Datenbanken, Speicher und Systeme zur Massenverarbeitung. Auf der anderen Seite ist er daf\u00fcr verantwortlich, die Daten f\u00fcr die Verwendung durch Analysten und Data Scientists zu bereinigen und aufzubereiten, sprich, er erstellt Datenverarbeitungs-Pipelines.<\/p>\n<p>Ein Data Scientist erstellt und trainiert pr\u00e4diktive (und nicht nur pr\u00e4diktive) Modelle mithilfe von Algorithmen des maschinellen Lernens und neuronalen Netzen, um dem Unternehmen zu helfen, versteckte Muster zu finden, Ereignisentwicklungen vorherzusagen und wichtige Gesch\u00e4ftsprozesse zu optimieren.<\/p>\n<p>Der Hauptunterschied zwischen Data Scientist und Data Engineer liegt darin, dass sie in der Regel unterschiedliche Ziele verfolgen. Beide arbeiten daran, dass die Daten zug\u00e4nglich und von hoher Qualit\u00e4t sind. Der Data Scientist sucht Antworten auf seine Fragen und pr\u00fcft Hypothesen im Daten\u00f6kosystem (zum Beispiel auf Basis von Hadoop), w\u00e4hrend der Data Engineer eine Pipeline zur Wartung des vom Data Scientist erstellten maschinellen Lernalgorithmus im Spark-Cluster innerhalb desselben \u00d6kosystems erstellt.\u00a0<\/p>\n<p>Der Data Engineer bringt dem Unternehmen Wert, indem er im Team arbeitet. Seine Aufgabe besteht darin, ein wichtiges Bindeglied zwischen verschiedenen Akteuren zu sein: von Entwicklern bis zu gesch\u00e4ftlichen Nutzern von Berichten, und die Produktivit\u00e4t der Analysten \u2014 von Marketing- und Produktanalysen bis hin zu BI \u2014 zu steigern.\u00a0<\/p>\n<p>Der Data Scientist hingegen beteiligt sich aktiv an der Unternehmensstrategie und an der Gewinnung von Insights, der Entscheidungsfindung, der Implementierung von Automatisierungsalgorithmen, der Modellierung und der Generierung von Werten aus Daten.<br \/>\n<img decoding=\"async\" alt=\"Data Engineer und Data Scientist: Was ist der Unterschied \u00fcberhaupt?\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2020\/04\/1ce3e892eb7a354b106dc2f6398ec5e7.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\nDie Arbeit mit Daten folgt dem GIGO-Prinzip (garbage in \u2014 garbage out): Wenn Analysten und Data Scientists mit unvorbereiteten und potenziell fehlerhaften Daten arbeiten, werden selbst mithilfe der ausgekl\u00fcgeltsten Analysetools die Ergebnisse falsch sein.\u00a0<\/p>\n<p>Data Engineers l\u00f6sen dieses Problem, indem sie Pipelines f\u00fcr die Verarbeitung, Bereinigung und Transformation von Daten aufbauen und es dem Data Scientist erm\u00f6glichen, mit qualitativ hochwertigen Daten zu arbeiten.\u00a0<\/p>\n<p>Der Markt bietet viele Werkzeuge zur Datenverarbeitung, die jede Phase abdecken: vom Entstehen der Daten bis zur Anzeige auf dem Dashboard f\u00fcr die Gesch\u00e4ftsf\u00fchrung. Es ist wichtig, dass die Entscheidung \u00fcber ihren Einsatz vom Ingenieur getroffen wird \u2014 nicht, weil es in Mode ist, sondern weil es tats\u00e4chlich den anderen Beteiligten im Prozess helfen wird.\u00a0<\/p>\n<p>Bedarfsweise: Wenn ein Unternehmen BI und ETL zusammenf\u00fchren m\u00f6chte \u2014 die Datenladeprozesse und die Aktualisierung von Berichten, dann ist hier die typische Legacy-Infrastruktur, mit der sich ein Data Engineer auseinandersetzen muss (es w\u00e4re gut, wenn es im Team neben ihm auch einen Architekten gibt).<\/p>\n<p><b>Aufgaben des Data Engineers<\/b><\/p>\n<ul>\n<li>Entwicklung, Aufbau und Wartung der Infrastruktur zur Datenverarbeitung.<\/li>\n<li>Fehlerbehandlung und Erstellung zuverl\u00e4ssiger Datenverarbeitungspipelines.<\/li>\n<li>Umwandlung unstrukturierter Daten aus verschiedenen dynamischen Quellen in ein Format, das f\u00fcr Analysten erforderlich ist.<\/li>\n<li>Bereitstellung von Empfehlungen zur Verbesserung der Konsistenz und Qualit\u00e4t von Daten.<\/li>\n<li>Bereitstellung und Unterst\u00fctzung der Datenarchitektur, die von Data Scientists und Datenanalysten verwendet wird.<\/li>\n<li>Verarbeitung und Speicherung von Daten konsistent und effizient in einem verteilten Cluster aus Dutzenden oder Hunderten von Servern.<\/li>\n<li>Bewertung technischer Kompromisse von Werkzeugen zur Schaffung einfacher, aber robuster Architekturen, die Ausf\u00e4lle \u00fcberstehen k\u00f6nnen.<\/li>\n<li>\u00dcberwachung und Unterst\u00fctzung der Datenstr\u00f6me und der zugeh\u00f6rigen Systeme (Einrichtung von Monitoring und Alerts).<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nEs gibt eine weitere Spezialisierung innerhalb der Laufbahn des Data Engineers \u2014 ML Engineer. Kurz gesagt, solche Ingenieure spezialisieren sich darauf, Modelle f\u00fcr maschinelles Lernen in den produktiven Einsatz zu bringen. Oft ist das Modell, das vom Data Scientist kommt, Teil einer Untersuchung und funktioniert m\u00f6glicherweise nicht unter Produktionsbedingungen.<\/p>\n<p><b>Aufgaben des Data Scientists<\/b><\/p>\n<ul>\n<li>Extraktion von Merkmalen aus Daten zur Anwendung von Algorithmen des maschinellen Lernens.<\/li>\n<li>Einsatz verschiedener Machine-Learning-Tools zur Prognose und Klassifizierung von Mustern in Daten.<\/li>\n<li>Steigerung der Leistung und Genauigkeit von Machine-Learning-Algorithmen durch Feineinstellung und Optimierung der Algorithmen.<\/li>\n<li>Entwicklung \"starker\" Hypothesen gem\u00e4\u00df der Unternehmensstrategie, die zu \u00fcberpr\u00fcfen sind.<\/li>\n<\/ul>\n<p><\/p>\n<blockquote><p>Sowohl Data Engineers als auch Data Scientists tragen wesentlich zur Entwicklung einer datenbasierten Arbeitskultur bei, durch die das Unternehmen zus\u00e4tzlichen Gewinn erzielen oder Kosten senken kann.<\/p><\/blockquote>\n<p><\/p>\n<h2>Mit welchen Programmiersprachen und Werkzeugen arbeiten Ingenieure und Wissenschaftler?<\/h2>\n<p>\nHeutzutage haben sich die Erwartungen an Datenverarbeitungs-Spezialisten ge\u00e4ndert. Fr\u00fcher erstellten Ingenieure umfangreiche SQL-Abfragen, schrieben MapReduce von Hand und verarbeiteten Daten mit Tools wie Informatica ETL, Pentaho ETL, Talend.\u00a0<\/p>\n<p>Im Jahr 2020 kommt kein Spezialist ohne Kenntnisse in Python und modernen Berechnungstools (z. B. Airflow) aus, ebenso wie ein Verst\u00e4ndnis der Funktionsweise von Cloud-Plattformen (einsetzen zur Einsparung bei der Hardware unter Ber\u00fccksichtigung der Sicherheitsprinzipien).<\/p>\n<p>SAP, Oracle, MySQL, Redis \u2014 das sind die f\u00fcr Dateningenieure typischen Werkzeuge in gro\u00dfen Unternehmen. Sie sind gut, aber die Lizenzkosten sind so hoch, dass es nur in Industrieprojekten sinnvoll ist, damit zu lernen. Es gibt jedoch eine kostenlose Alternative in Form von Postgres \u2014 es ist kostenlos und eignet sich nicht nur zum Lernen.\u00a0<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Data Engineer und Data Scientist: Was ist der Unterschied \u00fcberhaupt?\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2020\/04\/8a002b86ee3a18d5b232c5232a62dd3e.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\nHistorisch gesehen wird oft nach Java und Scala gefragt, obwohl diese Sprachen mit der Weiterentwicklung von Technologien und Ans\u00e4tzen in den Hintergrund treten.<\/p>\n<p>Dennoch sind hardcore Big Data-Technologien wie Hadoop, Spark und der gesamte Zoo nicht mehr zwingend Voraussetzung f\u00fcr Dateningenieure, sondern eine Art von Werkzeugen zur L\u00f6sung von Aufgaben, die mit herk\u00f6mmlichem ETL nicht gel\u00f6st werden k\u00f6nnen.\u00a0<\/p>\n<blockquote><p>Im Trend liegen Dienste, die die Verwendung von Tools ohne Kenntnisse der Programmiersprache erm\u00f6glichen, in der sie geschrieben wurden (z. B. Hadoop ohne Java-Kenntnisse), sowie die Bereitstellung fertiger Dienste zur Verarbeitung von Streaming-Daten (Spracherkennung oder Bildanalyse in Videos).<\/p><\/blockquote>\n<p>\nIndustrielle L\u00f6sungen von SAS und SPSS sind beliebt, wobei auch Tableau, Rapidminer, Stata und Julia von Data Scientists f\u00fcr lokale Aufgaben h\u00e4ufig verwendet werden.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Data Engineer und Data Scientist: Was ist der Unterschied \u00fcberhaupt?\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2020\/04\/cf18b6b4fe45d9286f2ec6d14418d28c.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\nDie M\u00f6glichkeit, selbst Pipelines zu erstellen, gab es f\u00fcr Analysten und Data Scientists erst vor ein paar Jahren: Bereits mit relativ einfachen Skripten k\u00f6nnen Daten in ein auf PostgreSQL basierendes Repository geleitet werden.\u00a0<\/p>\n<p>In der Regel liegen die Nutzung von Pipelines und integrierten Datenstrukturen im Verantwortungsbereich von Data Engineers. Doch heute ist der Trend zu T-f\u00f6rmigen Spezialisten st\u00e4rker denn je \u2013 mit breiten Kompetenzen in verwandten Bereichen, da die Werkzeuge st\u00e4ndig vereinfacht werden.<\/p>\n<h2>Warum Data Engineers und Data Scientists zusammenarbeiten sollten<\/h2>\n<p>\nDurch enge Zusammenarbeit mit Ingenieuren k\u00f6nnen Data Scientists sich auf den Forschungsaspekt konzentrieren und einsatzbereite Algorithmen f\u00fcr maschinelles Lernen entwickeln.<br \/>\nDie Ingenieure hingegen k\u00f6nnen sich auf Skalierbarkeit, Wiederverwendbarkeit von Daten konzentrieren und sicherstellen, dass Daten-Ein- und -Ausgabepipelines in jedem einzelnen Projekt mit der globalen Architektur \u00fcbereinstimmen. <\/p>\n<p>Diese Aufteilung der Verantwortlichkeiten sorgt f\u00fcr Konsistenz zwischen den Gruppen von Fachleuten, die an verschiedenen Projekten des maschinellen Lernens arbeiten.\u00a0<\/p>\n<p>Die Zusammenarbeit hilft, neue Produkte effektiv zu schaffen. Geschwindigkeit und Qualit\u00e4t werden erreicht, durch das Gleichgewicht zwischen dem Aufbau eines Services f\u00fcr alle (globale Speicherung oder Integration von Dashboards) und der Umsetzung jeder spezifischen Anforderung oder jedes Projekts (spezialisierte Pipeline, Anbindung externer Quellen).\u00a0<\/p>\n<p>Die enge Zusammenarbeit mit Data Scientists und Analysten hilft Ingenieuren, analytische und forschungsbasierte F\u00e4higkeiten zu entwickeln, um qualitativ besseren Code zu schreiben. Der Wissensaustausch zwischen den Nutzern von Speicher- und Datenbanken wird verbessert, was die Projekte flexibler macht und nachhaltigere Ergebnisse sichert.<\/p>\n<p>In Unternehmen, die sich zum Ziel gesetzt haben, eine Datenkultur zu entwickeln und Gesch\u00e4ftsprozesse darauf aufzubauen, erg\u00e4nzen sich Data Scientists und Data Engineers und schaffen ein vollst\u00e4ndiges System zur Datenanalyse.\u00a0<\/p>\n<p>Im n\u00e4chsten Material werden wir dar\u00fcber sprechen, welche Ausbildung Data Engineers und Data Scientists haben sollten, welche F\u00e4higkeiten sie entwickeln m\u00fcssen und wie der Markt strukturiert ist.<\/p>\n<h2>Von der Redaktion von Netology<\/h2>\n<p>\nWenn Sie sich f\u00fcr die Berufe Data Engineer oder Data Scientist interessieren, laden wir Sie ein, unsere Kursprogramme zu erkunden:<\/p>\n<ul>\n<li>Beruf \u201e<noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/netology.ru\/programs\/data-engineer?utm_source=habr&amp;utm_medium=externalblog&amp;utm_campaign=bds_deg_ou&amp;utm_content=07042020_dataengscientist\">Data Engineer<\/a><\/noindex>\u00bb.\u00a0\u00a0<\/li>\n<li>Beruf \u201e<noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/netology.ru\/programs\/data-scientist\/?utm_source=habr&amp;utm_medium=externalblog&amp;utm_campaign=bds_ds_ou&amp;utm_content=07042020_dataengscientist\">Data Scientist<\/a><\/noindex>\u00bb.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Quelle: <a content=\"nofollow\" rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/netologyru\/blog\/496082\/\">habr.com<\/a> <\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"<p>\u041f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438 Data Scientist \u0438 Data Engineer \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e \u043f\u0443\u0442\u0430\u044e\u0442. \u0423 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 \u043a\u043e\u043c\u043f\u0430\u043d\u0438\u0438 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