Cientistas de dados contra engenheiros de dados

Video: Cientistas de Dados

Os papéis do cientista de dados e engenheiro de dados são frequentemente completamente confuso e entrelaçadas com a contratação de gerentes. Se você olhar em volta na maioria das descrições de cargos para as empresas que estão contratando, que muitas vezes incompatibilidade dos títulos e papéis, ou simplesmente esperam que os candidatos a fazer tanto a ciência de dados e engenharia de dados.

Se você está contratando alguém para ajudá-lo a fazer o sentido de seus dados, certifique-se de definir suas necessidades de forma muito clara antes de escrever a descrição do cargo. Uma vez que um cientista de dados também deve ter experiência sobre o assunto na área específica em que eles trabalham, este requisito geralmente se opõe a um cientista dados de também ter experiência em engenharia de dados (embora os cientistas alguns dados têm experiência no uso de plataformas de dados de engenharia).



E se você contratar um engenheiro de dados que tem habilidades de ciência de dados, ele ou ela geralmente não tem muita experiência objecto fora do domínio de dados. Esteja preparado para chamar um perito no assunto para ajudar a ele ou ela.

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Porque tantas organizações combinam e confundem os papéis em seus projetos de dados, os cientistas de dados são por vezes preso gastar muito tempo aprendendo a fazer o trabalho de um engenheiro de dados, e vice-versa. Para obter o produto do trabalho de mais alta qualidade no menor espaço de tempo, contratar um engenheiro de dados para processar seus dados e um cientista de dados para fazer sentido para você.

Finalmente, tenha em mente que os engenheiros de dados e cientistas de dados são apenas dois pequenos papéis dentro de uma estrutura organizacional maior. Administradores, empregados de nível médio e líderes organizacionais também desempenham um papel enorme no sucesso de qualquer iniciativa de data-driven. O principal benefício de incorporar a ciência de dados e engenharia de dados em seus projetos é alavancar seus dados externos e internos para fortalecer as capacidades de apoio à decisão da sua organização.


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