{"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\/it\/blog\/administrirovanie\/data-engineer-i-data-scientist-kakaya-voobshhe-raznicza","title":{"rendered":"Data Engineer e Data Scientist: qual \u00e8 la differenza?","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"<p>Le professioni di Data Scientist e Data Engineer sono spesso confuse. Ogni azienda ha la propria specificit\u00e0 nel lavoro con i dati, obiettivi di analisi diversi e una percezione distinta di chi debba occuparsi di quale parte del lavoro, quindi ogni azienda ha le proprie aspettative.\u00a0<\/p>\n<p>Scopriamo in che cosa si differenziano questi professionisti, quali problemi aziendali risolvono, quali competenze possiedono e quanto guadagnano. Il materiale \u00e8 corposo, quindi l'abbiamo diviso in due pubblicazioni.<\/p>\n<p>Nella prima articolo, Elena Gerasimova, responsabile del dipartimento di \u00ab<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 e analisi<\/a><\/noindex>\u00bb in Netology, spiega in cosa consiste la differenza tra Data Scientist e Data Engineer e con quali strumenti lavorano.<noindex><a rel=\"nofollow\" name=\"habracut\"><\/a><\/noindex><\/p>\n<h2>Come si differenziano i ruoli tra ingegneri e scientist<\/h2>\n<p>\nUn ingegnere dei dati \u00e8 un professionista che, da un lato, sviluppa, testa e mantiene l'infrastruttura di lavoro con i dati: database, archivi e sistemi di elaborazione di massa. Dall'altro lato, \u00e8 colui che pulisce e 'pettina' i dati per l'uso da parte di analisti e data scientist, creando cos\u00ec pipeline di elaborazione dei dati.<\/p>\n<p>Il Data Scientist crea e addestra modelli previsivi (e non solo) utilizzando algoritmi di machine learning e reti neurali, aiutando le aziende a scoprire pattern nascosti, prevedere l'andamento degli eventi e ottimizzare i processi aziendali chiave.<\/p>\n<p>La principale differenza tra Data Scientist e Data Engineer risiede nel fatto che solitamente hanno obiettivi diversi. Entrambi lavorano affinch\u00e9 i dati siano accessibili e di qualit\u00e0. Tuttavia, il Data Scientist cerca risposte alle proprie domande e verifica ipotesi nell'ecosistema dei dati (ad esempio, basato su Hadoop), mentre il Data Engineer crea pipeline per la gestione dell'algoritmo di machine learning sviluppato dal Data Scientist, all'interno di un cluster Spark nello stesso ecosistema.\u00a0<\/p>\n<p>L'ingegnere dei dati apporta valore all'azienda lavorando in team. Il suo compito \u00e8 quello di svolgere un ruolo fondamentale tra i vari partecipanti: dai programmatori ai consumatori aziendali dei report, e migliorare la produttivit\u00e0 degli analisti \u2014 dai reparti marketing e prodotto fino al BI.\u00a0<\/p>\n<p>Il Data Scientist, al contrario, partecipa attivamente alla strategia aziendale, all\u2019estrazione di informazioni, alle decisioni, all'implementazione di algoritmi di automazione, alla modellazione e alla generazione di valore dai dati.<br \/>\n<img decoding=\"async\" alt=\"Data Engineer e Data Scientist: qual \u00e8 la differenza?\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2020\/04\/1ce3e892eb7a354b106dc2f6398ec5e7.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\nIl lavoro con i dati segue il principio GIGO (garbage in \u2014 garbage out): se gli analisti e i data scientist si occupano di dati non preparati e potenzialmente errati, i risultati, anche con i pi\u00f9 sofisticati algoritmi di analisi, saranno errati.\u00a0<\/p>\n<p>Gli ingegneri dei dati risolvono questo problema creando pipeline per l'elaborazione, la pulizia e la trasformazione dei dati, consentendo ai data scientist di lavorare gi\u00e0 con dati di alta qualit\u00e0.\u00a0<\/p>\n<p>Ci sono molti strumenti sul mercato per lavorare con i dati, che coprono ciascuna delle fasi: dalla generazione dei dati all'output su un dashboard per il consiglio di amministrazione. \u00c8 importante che la decisione di usarli venga presa dall'ingegnere, non perch\u00e9 sia di moda, ma perch\u00e9 realmente aiuter\u00e0 gli altri partecipanti al processo.\u00a0<\/p>\n<p>Condizionatamente: se un'azienda ha bisogno di integrare BI ed ETL \u2014 caricamento dati e aggiornamenti dei report, ecco una classica base legacy con cui dovr\u00e0 confrontarsi un Data Engineer (meglio se nel team ci sar\u00e0 anche un architetto).<\/p>\n<p><b>Responsabilit\u00e0 del Data Engineer<\/b><\/p>\n<ul>\n<li>Progettazione, costruzione e manutenzione dell'infrastruttura per la gestione dei dati.<\/li>\n<li>Gestione degli errori e creazione di pipeline di elaborazione dati affidabili.<\/li>\n<li>Riformattazione dei dati non strutturati provenienti da diverse fonti dinamiche in un formato utile per gli analisti.<\/li>\n<li>Fornitura di raccomandazioni per migliorare la coerenza e la qualit\u00e0 dei dati.<\/li>\n<li>Garanzia e supporto dell'architettura dati utilizzata da data scientist e analisti dei dati.<\/li>\n<li>Elaborazione e archiviazione dei dati in modo sequenziale ed efficiente all'interno di un cluster distribuito di decine o centinaia di server.<\/li>\n<li>Valutazione dei compromessi tecnici tra strumenti per la creazione di architetture semplici ma robuste in grado di resistere ai guasti.<\/li>\n<li>Monitoraggio e supporto dei flussi di dati e dei sistemi correlati (configurazione dei monitoraggi e degli allert).<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nEsiste un'altra specializzazione all'interno del percorso Data Engineer: l'ingegnere ML. In breve, questi ingegneri si specializzano nell'implementazione e nell'utilizzo di modelli di machine learning a livello industriale. Spesso, il modello fornito da un data scientist \u00e8 parte di una ricerca e potrebbe non funzionare in produzione.<\/p>\n<p><b>Responsabilit\u00e0 del Data Scientist<\/b><\/p>\n<ul>\n<li>Estrazione delle caratteristiche dai dati per l'applicazione di algoritmi di machine learning.<\/li>\n<li>Utilizzo di vari strumenti di machine learning per la previsione e la classificazione dei pattern nei dati.<\/li>\n<li>Miglioramento delle prestazioni e della precisione degli algoritmi di machine learning attraverso la messa a punto e l'ottimizzazione.<\/li>\n<li>Formulazione di ipotesi 'forti' in linea con la strategia aziendale, che devono essere verificate.<\/li>\n<\/ul>\n<p><\/p>\n<blockquote><p>Sia il Data Engineer che il Data Scientist contribuiscono in modo significativo alla cultura della gestione dei dati, attraverso la quale l'azienda pu\u00f2 generare profitto aggiuntivo o ridurre i costi.<\/p><\/blockquote>\n<p><\/p>\n<h2>Quali linguaggi e strumenti utilizzano ingegneri e data scientist<\/h2>\n<p>\nOggi, le aspettative nei confronti degli specialisti di elaborazione dei dati sono cambiate. In passato, gli ingegneri scrivevano ampie query SQL, scrivevano manualmente MapReduce e processavano i dati utilizzando strumenti come Informatica ETL, Pentaho ETL e Talend.\u00a0<\/p>\n<p>Nel 2020, un professionista non pu\u00f2 prescindere dalla conoscenza di Python e degli strumenti moderni per l'elaborazione dei dati (ad esempio Airflow), e dalla comprensione dei principi di lavoro con le piattaforme cloud (utilizzandole per risparmiare su hardware, mantenendo i principi di sicurezza).<\/p>\n<p>SAP, Oracle, MySQL, Redis sono strumenti tradizionali per gli ingegneri di dati nelle grandi aziende. Sono validi, ma il costo delle licenze \u00e8 cos\u00ec elevato che ha senso imparare a lavorare con essi solo in progetti industriali. Tuttavia, c'\u00e8 un'alternativa gratuita in Postgres \u2014 \u00e8 gratuito e adatto non solo per l'apprendimento.\u00a0<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Data Engineer e Data Scientist: qual \u00e8 la differenza?\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2020\/04\/8a002b86ee3a18d5b232c5232a62dd3e.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\nStoricamente, \u00e8 stata spesso richiesta la conoscenza di Java e Scala, anche se con l'evoluzione delle tecnologie e degli approcci, questi linguaggi stanno perdendo importanza.<\/p>\n<p>Tuttavia, la Big Data hardcore: Hadoop, Spark e il resto del panorama non sono pi\u00f9 un requisito imprescindibile per un ingegnere dei dati, ma una variet\u00e0 di strumenti per affrontare problemi che non possono essere risolti con l'ETL tradizionale.\u00a0<\/p>\n<blockquote><p>Sono in voga i servizi che consentono di utilizzare strumenti senza conoscere il linguaggio in cui sono scritti (ad esempio, Hadoop senza conoscere Java), cos\u00ec come l'offerta di servizi pronti per l'elaborazione di dati in streaming (riconoscimento vocale o di immagini nei video).<\/p><\/blockquote>\n<p>\nLe soluzioni industriali di SAS e SPSS sono molto popolari, mentre Tableau, Rapidminer, Stata e Julia sono ampiamente utilizzati dai data scientist per compiti locali.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Data Engineer e Data Scientist: qual \u00e8 la differenza?\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2020\/04\/cf18b6b4fe45d9286f2ec6d14418d28c.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\nLa possibilit\u00e0 di costruire pipeline \u00e8 emersa per gli analisti e i data scientist solo un paio di anni fa: ad esempio, ora \u00e8 possibile indirizzare i dati in uno storage basato su PostgreSQL utilizzando script relativamente semplici.\u00a0<\/p>\n<p>Di solito, l'uso di pipeline e strutture dati integrate \u00e8 gestito dai data engineer. Ma oggi pi\u00f9 che mai, c'\u00e8 una forte tendenza verso specialisti a forma di T \u2014 con competenze ampie in aree affini, poich\u00e9 gli strumenti diventano sempre pi\u00f9 semplici.<\/p>\n<h2>Perch\u00e9 un Data Engineer e un Data Scientist dovrebbero lavorare insieme<\/h2>\n<p>\nLavorando a stretto contatto con gli ingegneri, i Data Scientist possono concentrarsi sulla parte di ricerca, creando algoritmi di machine learning pronti all'uso.<br \/>\nGli ingegneri, invece, si concentrano sulla scalabilit\u00e0, sul riutilizzo dei dati e garantiscono che i flussi di input e output di dati per ogni singolo progetto siano conformi all'architettura globale. <\/p>\n<p>Questa suddivisione dei compiti garantisce coerenza tra i gruppi di specialisti che lavorano a diversi progetti di machine learning.\u00a0<\/p>\n<p>La collaborazione aiuta a creare nuovi prodotti in modo efficace. Velocit\u00e0 e qualit\u00e0 vengono raggiunte grazie a un equilibrio tra la creazione di servizi per tutti (archivio globale o integrazione di dashboard) e l'implementazione di ogni specifica esigenza o progetto (pipeline specializzate, connessione a fonti esterne).\u00a0<\/p>\n<p>Una collaborazione stretta con i data scientist e gli analisti aiuta gli ingegneri a sviluppare competenze analitiche e di ricerca per scrivere codice di maggiore qualit\u00e0. Si migliora lo scambio di conoscenze tra gli utenti degli archivi e dei data lake, rendendo i progetti pi\u00f9 flessibili e garantendo risultati a lungo termine pi\u00f9 sostenibili.<\/p>\n<p>Nelle aziende che puntano a sviluppare una cultura orientata ai dati e a costruire processi aziendali su di essi, i Data Scientist e i Data Engineer si completano a vicenda, creando un sistema di analisi dei dati completo.\u00a0<\/p>\n<p>Nel prossimo articolo esploreremo quale formazione dovrebbe avere un Data Engineer e un Data Scientist, quali competenze devono sviluppare e com'\u00e8 organizzato il mercato.<\/p>\n<h2>Dalla redazione di Netology<\/h2>\n<p>\nSe stai valutando la professione di Data Engineer o Data Scientist, ti invitiamo a scoprire i programmi dei nostri corsi:<\/p>\n<ul>\n<li>Professione \u201c<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>Professione \u201c<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>Fonte: <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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