डेटा वैज्ञानिक बनाम। डाटा इंजीनियर: वे कैसे भिन्न हैं?

डेटा इसकी खोज के लिए कई पक्षों वाला नया तेल है। इस डेटा प्रवाह को समाहित करने के लिए आवश्यक सिस्टम इन्फ्रास्ट्रक्चर के लिए डेटा के निष्कर्षण से, डेटा संगठन की अवधारणा व्यापक होती जा रही है। इस कारण से, प्रत्येक जटिल भूमिका को विभिन्न क्षेत्रों में विभाजित कर दिया जाता है।

इस जगह में दो सबसे नए और सबसे दिलचस्प करियर डेटा साइंस और डेटा इंजीनियरिंग हैं, जो डेटा को संभालने में रुचि रखने वालों के लिए बहुत अच्छा है। मुश्किल हिस्सा आपके लिए सबसे अच्छा फिट चुन रहा है। यह लेख टेक में दोनों करियर की तुलना करता है, उनकी आवश्यकताओं पर प्रकाश डालता है, ताकि आप सही निर्णय ले सकें।

एक डेटा वैज्ञानिक क्या करता है?

डेटा साइंटिस्ट की पहली भूमिका व्यावसायिक समस्या को समझने की होती है। व्यावसायिक समस्या को समझने के बाद ही आप डेटा की व्याख्या कर सकते हैं। एक डेटा वैज्ञानिक वेब सर्वर, डेटाबेस और ऑनलाइन रिपॉजिटरी जैसे विभिन्न स्रोतों से कच्चे डेटा- संरचित और असंरचित- को भी इकट्ठा करता है।

उसके बाद, डेटा तैयार करना आता है, जिसमें आपके द्वारा एकत्र किए गए डेटा को साफ करना और उसे उपयोगी डेटा में बदलना शामिल है। इस स्तर पर, आप असंगत डेटा प्रकारों, अनुपलब्ध या डुप्लिकेट डेटा प्रकारों और गलत वर्तनी वाली विशेषताओं की तलाश करेंगे।

डेटा के व्यापक ढेर को प्राप्त करने के लिए डेटा वैज्ञानिकों को इन त्रुटियों को दूर करना होगा, यही कारण है कि डेटा तैयार करना डेटा वैज्ञानिक होने के सबसे जटिल भागों में से एक है। एक बार डेटा की सफाई हो जाने के बाद, एक डेटा वैज्ञानिक परिणाम को पठनीय डेटा में संशोधित और रूपांतरित करेगा, जिसे हितधारक उपयोग करके व्याख्या कर सकते हैं सर्वोत्तम डेटा विज़ुअलाइज़ेशन विधियाँ.

आप बड़े डेटा स्टोर से डेटा माइनिंग में उपयोग किए जाने वाले मॉडल और एल्गोरिदम बनाने के लिए खोजपूर्ण डेटा एनालिटिक्स विधियों को भी नियोजित करेंगे। एक प्रक्रिया जिसमें साफ किए गए डेटा को परिभाषित और परिष्कृत करना और डेटा माइनिंग के लिए सुविधाओं और चर का चयन करना शामिल है। डेटा साइंस के कुछ पहलुओं के लिए प्रोग्रामिंग की आवश्यकता होती है, इसलिए आपको बुनियादी प्रोग्रामिंग भाषाओं से परिचित होना होगा।

डेटा इंजीनियर क्या करता है?

डेटा इंजीनियर की भूमिका बहुत सीधी है। जबकि एक डेटा वैज्ञानिक कच्चे डेटा को सरल और पठनीय रूपों में बदलने के लिए जिम्मेदार होता है, डेटा इंजीनियर उन प्रणालियों के निर्माण के लिए जिम्मेदार होते हैं जो इन संशोधनों में मदद करते हैं।

डेटा इंजीनियर का काम जटिल डेटासेट को किसी एप्लिकेशन या थर्ड-पार्टी टूल से लेना और उन्हें इस तरह से प्रोसेस करना है जिससे डेटा विश्लेषकों और वैज्ञानिकों के लिए एक्सेस और उपयोग करना आसान हो जाए। इसलिए, डेटा इंजीनियर सिस्टम इन्फ्रास्ट्रक्चर के निर्माण पर ध्यान केंद्रित करते हैं जो डेटा को खींचने में मदद करते हैं, जिससे उन्हें डेटा वैज्ञानिकों द्वारा उपयोग के लिए तैयार किया जा सके।

डेटा निष्कर्षण आमतौर पर डेटा इंजीनियरों द्वारा निर्मित डेटा पाइपलाइनों के माध्यम से किया जाता है। डेटा खींचने के तरीकों में से एक है एपीआई (एप्लिकेशन प्रोग्रामिंग इंटरफ़ेस) का उपयोग करना. एक डेटा इंजीनियर के रूप में, आपकी भूमिका कोड की एक श्रृंखला लिखने की है जो एक एपीआई कॉल करती है जो उन स्रोतों के सर्वर के साथ इंटरैक्ट करती है जिनसे वे डेटा खींच रहे हैं।

इस तरह, डेटा संग्रह स्ट्रीमिंग फैशन या बैच प्रक्रिया में शुरू होता है। इसलिए डेटा इंजीनियर के रूप में जटिल प्रोग्रामिंग भाषाओं को समझना महत्वपूर्ण है। डेटा इंजीनियरिंग में अगला चरण डेटा को आपके डेटा स्टोरेज में फिट करने के लिए बदलना है।

डेटा वैज्ञानिक और डेटा इंजीनियर के बीच मुख्य अंतर यह है कि पूर्व मॉडल को डिजाइन करता है और कच्चे डेटा की व्याख्या के लिए एल्गोरिदम, जबकि बाद वाला कच्चे डेटा को इकट्ठा करने के लिए एक प्रणाली बनाए रखता है और बनाता है आंकड़े। एक डेटा इंजीनियर डेटा साइंस में उपयोग की जाने वाली रीढ़ और बुनियादी ढांचे का निर्माण करता है।

1. शिक्षा

डेटा साइंटिस्ट को अपना करियर शुरू करने के लिए डेटा साइंस या संबंधित क्षेत्र में स्नातक की डिग्री की आवश्यकता होती है। हालांकि, अधिकांश नियोक्ता मास्टर डिग्री वाले व्यक्ति को पसंद करते हैं। एक स्नातक की डिग्री आपको बाहर खड़े होने में मदद कर सकती है।

इस क्षेत्र में कुछ ज्ञान और अनुभव प्राप्त करने के लिए आपको डेटा साइंस बूट कैंप में शामिल होने की आवश्यकता हो सकती है। एक डेटा वैज्ञानिक को डेटा माइनिंग, बिग डेटा इन्फ्रास्ट्रक्चर, सांख्यिकी और मशीन लर्निंग एल्गोरिदम की गहरी समझ की भी आवश्यकता होती है।

दूसरी ओर, एक डेटा इंजीनियर को सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग में एक मजबूत पृष्ठभूमि और अनुप्रयुक्त गणित, भौतिकी और सांख्यिकी के अध्ययन से उत्कृष्ट विश्लेषणात्मक कौशल की आवश्यकता होती है। बेहतर प्रदर्शन के लिए, आपको इंटर्नशिप कार्यक्रमों में भी शामिल होना चाहिए जहां आप जो सीखा है उसका अभ्यास कर सकते हैं।

डेटा साइंटिस्ट बनने के विपरीत, आपको डेटा इंजीनियरिंग में मास्टर डिग्री की आवश्यकता नहीं है। एक स्नातक की डिग्री पर्याप्त है, लेकिन आपको डेटा संरचना, कोडिंग और डेटाबेस प्रबंधन में पाठ्यक्रम लेने होंगे।

2. कौशल

एक डेटा वैज्ञानिक को डेटा विज्ञान के विशिष्ट विभिन्न कौशलों को तराशने की आवश्यकता होती है। इनमें से कुछ डेटा विज़ुअलाइज़ेशन, डेटा तकरार, गणित और प्रोग्रामिंग हैं। प्रोग्रामिंग के लिए आपको Python, JavaScript, SQL और Scala के विशाल ज्ञान की आवश्यकता है। मॉडल और एल्गोरिदम बनाने के लिए आपको उनकी आवश्यकता होगी।

इस बीच, एक डेटा इंजीनियर को डेटा विश्लेषण, डेटा वेयरहाउस, बेसिक मशीन लर्निंग और ऑपरेटिंग सिस्टम के ज्ञान जैसे कौशल की आवश्यकता होती है। उन्हें कम्युनिकेशन, क्रिटिकल थिंकिंग और कोलैबोरेशन स्किल्स जैसे सॉफ्ट स्किल्स की भी जरूरत होती है। एक डेटा इंजीनियर को जावा, पायथन, सी और सी ++ जैसी प्रोग्रामिंग भाषाओं में भी कुशल होना चाहिए।

अंत में, एक डेटा इंजीनियर होना चाहिए पायथन ईटीएल उपकरण से परिचित और डेटा-पाइपलाइन उपकरण जैसे फाइवट्रान, टैलेंड ओपन स्टूडियो, और आईबीएम डेटास्टेज. विभिन्न साइटों से डेटा निकालने के लिए इन ETL टूल की बहुत आवश्यकता होती है।

3. वेतन

के अनुसार वास्तव में, डेटा वैज्ञानिक के लिए औसत आधार वेतन $97,678 है। यह वेतन सीमा $188,972 तक जा सकती है, जिसमें अन्य नकद बोनस, लाभ शेयर, टिप्स या कमीशन शामिल हैं।

अमेरिका में अधिकांश नियोक्ता बीमा, कल्याण कार्यक्रम और घर से काम करने की अनुमति देने के अलावा 401(के) गैर-नकद लाभ प्रदान करते हैं। हालाँकि, ये लाभ आपके नियोक्ता और आपके अनुभव के स्तर पर निर्भर करते हैं।

इसके विपरीत, डेटा इंजीनियर औसत आधार वेतन $ 112,680 के अनुसार बनाते हैं वास्तव में, जो सालाना $218,627 तक जा सकता है। वे कर्मचारी छूट, बीमा और गैर-नकद लाभ जैसे 401(के) और 401(के) मिलान जैसे विशेषाधिकारों का भी आनंद ले सकते हैं। ये लाभ आपके नियोक्ता, अनुभव स्तर, नौकरी की भूमिका और योग्यता पर भी निर्भर करते हैं।

4. अनुभव

आप डेटा साइंस में कम से कम एक वर्ष के अनुभव के साथ प्रवेश स्तर की भूमिकाओं के लिए आवेदन कर सकते हैं। हालाँकि, आपको इन भूमिकाओं में अच्छा प्रदर्शन करने के लिए सूचना प्रौद्योगिकी जैसे संबंधित क्षेत्र से स्विच करने की आवश्यकता होगी।

लेकिन अगर आप स्क्रैच से शुरुआत कर रहे हैं, तो मास्टर डिग्री हासिल करना और डेटा साइंटिस्ट के रूप में प्रासंगिक अनुभव प्राप्त करना आपको बेहतर स्थिति प्रदान करेगा। इसलिए, एक पूर्ण डेटा वैज्ञानिक बनने के लिए, आपको इंटर्नशिप भूमिकाओं में और एक प्रवेश स्तर के डेटा वैज्ञानिक के रूप में लगभग 3-5 वर्षों के गुणवत्तापूर्ण अनुभव की आवश्यकता होगी।

डेटा इंजीनियरिंग में स्नातक की डिग्री के बाद प्रवेश स्तर की भूमिका पाने के लिए एक डेटा इंजीनियर के पास कम से कम एक वर्ष का अनुभव भी होता है। हालाँकि, ये भूमिकाएँ आमतौर पर दुर्लभ होती हैं। आप डेटा-संबंधित भूमिका से डेटा इंजीनियरिंग में भी स्विच कर सकते हैं। लेकिन डेटा इंजीनियर के रूप में बेहतर नौकरी पाने के लिए आपको 4-5 साल के प्रासंगिक अनुभव की आवश्यकता होगी।

5. कैरियर के अवसर

आपके अनुभव के आधार पर डेटा वैज्ञानिकों के लिए करियर के समृद्ध अवसर हैं। मेटा, फोर्ड मोटर कंपनी और एचपी जैसी टॉप रेटेड कंपनियां डेटा वैज्ञानिकों की विशेषज्ञता को नियुक्त करती हैं। उन्हें स्वास्थ्य, शिक्षा, सूचना और सरकार में भी अवसर मिलेंगे।

एक डेटा इंजीनियर के पास कैरियर के अवसर भी होते हैं जो उनके अनुभव स्तर के अनुसार विस्तृत होते हैं। Netflix, Apple और Capital जैसी कंपनियों को डेटा वैज्ञानिकों की सहायता के लिए डेटा इंजीनियरों की आवश्यकता होती है। डेटा इंजीनियर बड़ी कंपनियों और बिजनेस से जुड़े क्षेत्रों में काम करते हैं। वे अकादमिक और सूचना और प्रौद्योगिकी में भी फिट बैठते हैं; कहीं भी जहां डेटा हैंडलिंग की आवश्यकता होती है।

आपके लिए सही करियर पथ चुनना

दोनों करियर समृद्ध और ठोस हैं। वे अधिकतम जोखिम प्रदान करते हैं और आपको शीर्ष रेटेड कंपनियों के साथ काम करने की अनुमति देते हैं। हालाँकि, आपको सही डेटा-संबंधी करियर खोजने के लिए अपना होमवर्क करने की आवश्यकता है। यह आपकी रुचियों को लिखने में भी मदद करेगा, ताकि आप ऐसा करियर चुन सकें जो आपके लक्ष्यों के अनुरूप हो।