Data Engineer vs Data Scientist: Was ist der Unterschied?

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Data Engineers und Data Scientists ermöglichen es Unternehmen, Strategien zur Nutzung von Daten zu implementieren und wertvolle Metriken bereitzustellen. In der heutigen Welt sind Daten weithin zugänglich und nützlich für die Optimierung von Geschäftspraktiken, wie die Maximierung der Rentabilität und die Verbesserung der Effizienz von Geschäftsabläufen. Daten allein sind jedoch nicht von Nutzen. Es braucht Fachleute wie Data Engineers und Data Scientists, um große Datenmengen in verwertbare Informationen umzuwandeln. Je nach Größe eines Unternehmens können Data Scientists sowohl die Rolle von Data Engineers als auch die von Data Scientists übernehmen, 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 unterstützen.

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 für Data Scientists, Analysten und andere Mitarbeiter eines Unternehmens. Nicht nur die Zugänglichkeit ist wichtig für den Wert der Daten und die Erkenntnisse, die sie bieten können, sondern auch die Qualität der Daten. Data Engineers stellen sicher, dass die Daten von hoher Qualität sind, um ihre Verwendbarkeit zu maximieren. 

Qualitativ hochwertige Daten haben bestimmte Eigenschaften wie Vollständigkeit, Relevanz und Genauigkeit. Data Engineers verwenden auch den ETL-Prozess (Extrahieren, Transformieren, Laden), der es ermöglicht, Daten aus verschiedenen Quellen an einem Ort oder in einem System wie einem Data Warehouse zu integrieren. ETL-Pipelines sind eine gängige Form der Datenarchitektur und Data Engineers können diese Pipelines implementieren, um den Prozess zu automatisieren.

Die Aufgaben eines Data Engineers können unterschiedlich sein: Einige konzentrieren sich hauptsächlich auf Datenbanken, während andere mehr Zeit mit der Entwicklung der Datenpipeline verbringen. Beim Datenbank-Data-Engineering geht es um die Erstellung oder Pflege großer, komplexer Datenbanken und die Suche nach Möglichkeiten zur Leistungsoptimierung. Pipeline-Data-Engineers konzentrieren sich eher auf die Umwandlung von Daten, um sie für Analysezwecke besser zugänglich zu machen.

Fähigkeiten von Data Engineers

Data Engineers müssen über eine Vielzahl von technischen Fähigkeiten verfügen, darunter die folgenden:

• Programmieren: Die Kenntnis von Programmiersprachen ist für den Entwurf und die Pflege von Datenarchitekturen unerlässlich. Einige der gängigen Programmiersprachen, die Data Engineers verwenden, sind Python, Java und Scala.

• Datenbanken und Data-Warehousing-Systeme: Bei der Arbeit mit Datenbanken ermöglichen Kenntnisse wie SQL den Data Engineers den Zugriff auf und das Navigieren in Datenbanken. All diese Daten müssen auch gespeichert werden, was von Data Warehouses abhängt, die von Data Engineers erstellt werden.

• Analytische Fähigkeiten: Bei der Arbeit mit Daten ist es für Data Engineers von Vorteil, analytisch zu denken, um Möglichkeiten 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 unterstützen. Diese Techniken umfassen Statistik, Programmierung, Machine Learning, künstliche Intelligenz und andere fortschrittliche Analysetools wie prädiktive Modellierung. Durch die Anwendung branchenspezifischer Kenntnisse und Fähigkeiten sind Data Scientists in der Lage, wertvolle Informationen für mehrere Bereiche eines Unternehmens zu liefern.

In einigen Unternehmen übernehmen 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, tatsächliche Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen, sowie um die Datenvisualisierungskomponente der Data Science, die es ermöglicht, ihre Ergebnisse auf einfachere Weise für ein weniger technisches Publikum zu präsentieren. 

Fähigkeiten von Data Scientists

Data Scientists verfügen über viele der gleichen Fähigkeiten wie Data Engineers, da sie je nach Arbeitgeber die Aufgaben beider Bereiche wahrnehmen. Sie verfügen vielleicht nicht über das gleiche Wissen in bestimmten Bereichen der Datentechnik, aber insgesamt sind die Fähigkeiten eines Data Scientist vielseitiger. Hier sind einige der wichtigsten Fähigkeiten, die Sie für eine Karriere als Data Scientist entwickeln sollten:

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

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

• Datenverarbeitung: Mithilfe von Datenverarbeitungsfähigkeiten können Data Scientists Rohdaten in verwertbare Daten umwandeln, indem sie Ausreißer und unvollständige oder unnötige Daten entfernen und Daten aus verschiedenen Quellen zusammenführen.

• Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik: Durch den Einsatz von Wahrscheinlichkeits- und Statistiktechniken können Data Scientists Daten analysieren und Vorhersagemodelle entwickeln, um zukünftige Trends zu identifizieren. 

• Datenvisualisierung: Visualisierungstools wie Tableau sind wertvolle Fähigkeiten, die Data Scientists entwickeln sollten. Die verbreiteten Programmiersprachen Python und R verfügen ebenfalls über Bibliotheken und Pakete, mit denen Sie Ihre Daten in grafische Darstellungen umwandeln können.

Ausbildungsanforderungen für Data Engineer vs Data Scientist e

Die Anforderungen an die Ausbildung von Data Engineers und Data Scientists sind ähnlich, da sich die Aufgaben und Fähigkeiten der beiden Rollen teilweise überschneiden. Für beide Positionen ist in der Regel ein Bachelor-Abschluss in einem relevanten Bereich erforderlich. Dazu gehören Abschlüsse in Informatik, Datenwissenschaft, Computertechnik, Mathematik und Statistik. Ferner gibt es weitere Ausbildungsmöglichkeiten, darunter Master-Abschlüsse, Bootcamps und Zertifizierungen. Sie können 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 nützlich, um einige der spezifischeren und technischen Data-Engineering- und Data-Science-Fähigkeiten zu entwickeln, die Sie für Ihren Erfolg benötigen.

Gehälter und Berufsaussichten

Laut Glassdoor verdienen Data Engineers in Deutschland ein durchschnittliches Jahresgehalt von 66.000 € [1]. Data Scientists verdienen in in Deutschland 68.000 € [2]. Neben der hohen Bezahlung haben datenbezogene Positionen in den kommenden Jahren gute Aussichten.

Erste Schritte mit Coursera

Auf Coursera finden Sie hoch bewertete Kurse, die Ihnen helfen, den nächsten Schritt auf dem Weg zum Data Engineer vs Data Scientist zu machen. Spezialisierung Grundlagen der Datentechnik von IBM bietet Ihnen die Möglichkeit, Ihre Python- und SQL-Kenntnisse zur Verwaltung von Datenbanken sowie andere grundlegende Data-Engineering-Konzepte zu entwickeln. Einführung in die Datenverarbeitung mit Python von der University of Michigan ist ein weiterer Kurs, in dem Sie die Grundlagen der Python-Programmierung und Datenmanipulationstechniken unter Verwendung der Python Pandas Data Science Library erlernen können.