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Data Engineers und Data Scientists erm枚glichen es Unternehmen, Strategien zur Nutzung von Daten zu implementieren und wertvolle Metriken bereitzustellen. In der heutigen Welt sind Daten weithin zug盲nglich und n眉tzlich 蹿眉谤 die Optimierung von Gesch盲ftspraktiken, wie die Maximierung der Rentabilit盲t und die Verbesserung der Effizienz von Gesch盲ftsabl盲ufen. Daten allein sind jedoch nicht von Nutzen. Es braucht Fachleute wie Data Engineers und Data Scientists, um gro脽e Datenmengen in verwertbare Informationen umzuwandeln. Je nach Gr枚脽e eines Unternehmens k枚nnen Data Scientists sowohl die Rolle von Data Engineers als auch die von Data Scientists 眉bernehmen, wobei Data Science das umfassendere Gebiet ist. Ansonsten arbeiten Data Engineers und Data Scientists oft gemeinsam an denselben Projekten, wobei Data Engineers die von Data Scientists verwendete Architektur unterst眉tzen.

Was ist die Aufgabe eines Data Engineers?

Data Engineers entwerfen und entwickeln die Infrastruktur zur Verarbeitung, Speicherung und Analyse von Daten. Die Arbeit von Data Engineers erleichtert den Zugriff auf Daten erheblich 蹿眉谤 Data Scientists, Analysten und andere Mitarbeiter eines Unternehmens. Nicht nur die Zug盲nglichkeit ist wichtig 蹿眉谤 den Wert der Daten und die Erkenntnisse, die sie bieten k枚nnen, sondern auch die Qualit盲t der Daten. Data Engineers stellen sicher, dass die Daten von hoher Qualit盲t sind, um ihre Verwendbarkeit zu maximieren.听

Qualitativ hochwertige Daten haben bestimmte Eigenschaften wie Vollst盲ndigkeit, Relevanz und Genauigkeit. Data Engineers verwenden auch den ETL-Prozess (Extrahieren, Transformieren, Laden), der es erm枚glicht, Daten aus verschiedenen Quellen an einem Ort oder in einem System wie einem Data Warehouse zu integrieren. ETL-Pipelines sind eine g盲ngige Form der Datenarchitektur und Data Engineers k枚nnen diese Pipelines implementieren, um den Prozess zu automatisieren.

Die Aufgaben eines Data Engineers k枚nnen unterschiedlich sein: Einige konzentrieren sich haupts盲chlich auf Datenbanken, w盲hrend andere mehr Zeit mit der Entwicklung der Datenpipeline verbringen. Beim Datenbank-Data-Engineering geht es um die Erstellung oder Pflege gro脽er, komplexer Datenbanken und die Suche nach M枚glichkeiten zur Leistungsoptimierung. Pipeline-Data-Engineers konzentrieren sich eher auf die Umwandlung von Daten, um sie 蹿眉谤 Analysezwecke besser zug盲nglich zu machen.

F盲higkeiten von Data Engineers

Data Engineers m眉ssen 眉ber eine Vielzahl von technischen F盲higkeiten verf眉gen, darunter die folgenden:

• Programmieren: Die Kenntnis von Programmiersprachen ist 蹿眉谤 den Entwurf und die Pflege von Datenarchitekturen unerl盲sslich. Einige der g盲ngigen Programmiersprachen, die Data Engineers verwenden, sind Python, Java und Scala.

• Datenbanken und Data-Warehousing-Systeme: Bei der Arbeit mit Datenbanken erm枚glichen Kenntnisse wie SQL den Data Engineers den Zugriff auf und das Navigieren in Datenbanken. All diese Daten m眉ssen auch gespeichert werden, was von Data Warehouses abh盲ngt, die von Data Engineers erstellt werden.

• Analytische F盲higkeiten: Bei der Arbeit mit Daten ist es 蹿眉谤 Data Engineers von Vorteil, analytisch zu denken, um M枚glichkeiten zur Verbesserung von Systemen und zur Optimierung der Datennutzung zu erkennen.

Was macht ein Data Scientist?

Data Scientists nutzen eine Kombination technischer Methoden und Konzepte, um aus Daten Erkenntnisse zu gewinnen, die Unternehmen bei der Entscheidungsfindung unterst眉tzen. Diese Techniken umfassen Statistik, Programmierung, Machine Learning, k眉nstliche Intelligenz und andere fortschrittliche Analysetools wie pr盲diktive Modellierung. Durch die Anwendung branchenspezifischer Kenntnisse und F盲higkeiten sind Data Scientists in der Lage, wertvolle Informationen 蹿眉谤 mehrere Bereiche eines Unternehmens zu liefern.

In einigen Unternehmen 眉bernehmen Data Scientists auch viele Aufgaben eines Data Engineers, z. B. die Verwaltung von Datenbanken und die Organisation von Daten, um sicherzustellen, dass nur qualitativ hochwertige Informationen verwendet werden. Data Scientists unterscheiden sich jedoch von Data Engineers, wenn es um die Aufgabe geht, tats盲chliche Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen, sowie um die Datenvisualisierungskomponente der Data Science, die es erm枚glicht, ihre Ergebnisse auf einfachere Weise 蹿眉谤 ein weniger technisches Publikum zu pr盲sentieren.听

F盲higkeiten von Data Scientists

Data Scientists verf眉gen 眉ber viele der gleichen F盲higkeiten wie Data Engineers, da sie je nach Arbeitgeber die Aufgaben beider Bereiche wahrnehmen. Sie verf眉gen vielleicht nicht 眉ber das gleiche Wissen in bestimmten Bereichen der Datentechnik, aber insgesamt sind die F盲higkeiten eines Data Scientist vielseitiger. Hier sind einige der wichtigsten F盲higkeiten, die Sie 蹿眉谤 eine Karriere als Data Scientist entwickeln sollten:

• Programmieren: Beliebte Programmiersprachen 蹿眉谤 Data Scientists sind Python, R, Java, Scala und SQL

• Datenstrukturen und Algorithmen: Kenntnisse 眉ber Datenstrukturen und Algorithmen helfen data Scientists beim Speichern und Abrufen von Daten, und Algorithmen 蹿眉谤 Machine Learning sind in der Lage, wertvolle Modelle zu erstellen, um menschliche Fehler zu begrenzen.

• Datenverarbeitung: Mithilfe von Datenverarbeitungsf盲higkeiten k枚nnen Data Scientists Rohdaten in verwertbare Daten umwandeln, indem sie Ausrei脽er und unvollst盲ndige oder unn枚tige Daten entfernen und Daten aus verschiedenen Quellen zusammenf眉hren.

• Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik: Durch den Einsatz von Wahrscheinlichkeits- und Statistiktechniken k枚nnen Data Scientists Daten analysieren und Vorhersagemodelle entwickeln, um zuk眉nftige Trends zu identifizieren.听

• Datenvisualisierung: Visualisierungstools wie Tableau sind wertvolle F盲higkeiten, die Data Scientists entwickeln sollten. Die verbreiteten Programmiersprachen Python und R verf眉gen ebenfalls 眉ber Bibliotheken und Pakete, mit denen Sie Ihre Daten in grafische Darstellungen umwandeln k枚nnen.

Ausbildungsanforderungen 蹿眉谤 Data Engineer vs Data Scientist e

Die Anforderungen an die Ausbildung von Data Engineers und Data Scientists sind 盲hnlich, da sich die Aufgaben und F盲higkeiten der beiden Rollen teilweise 眉berschneiden. F眉r beide Positionen ist in der Regel ein Bachelor-Abschluss in einem relevanten Bereich erforderlich. Dazu geh枚ren 础产蝉肠丑濒眉蝉蝉别 in Informatik, Datenwissenschaft, Computertechnik, Mathematik und Statistik. Ferner gibt es weitere Ausbildungsm枚glichkeiten, darunter Master-础产蝉肠丑濒眉蝉蝉别, Bootcamps und Zertifizierungen. Sie k枚nnen auch wertvolle Spezialisierungen und Berufszertifikate, wie z. B. eine Spezialisierung Google Cloud Database Engineer oder ein Google Data Analytics Professional-Zertifikat in Betracht ziehen. Diese sind n眉tzlich, um einige der spezifischeren und technischen Data-Engineering- und Data-Science-F盲higkeiten zu entwickeln, die Sie 蹿眉谤 Ihren Erfolg ben枚tigen.

Geh盲lter und Berufsaussichten

Laut Glassdoor verdienen Data Engineers in Deutschland ein durchschnittliches Jahresgehalt von 66.000 鈧� []. Data Scientists verdienen in in Deutschland 68.000 鈧� []. Neben der hohen Bezahlung haben datenbezogene Positionen in den kommenden Jahren gute Aussichten.

Erste Schritte mit 糖心vlog官网观看

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