Introduzione
Se stai considerando una carriera in data science, è importante capire la differenza tra Data Scientist e Data Engineer, e quale potrebbe essere più adatto alle tue competenze e interessi. In questo articolo, ti forniremo una panoramica di entrambe le figure professionali e spiegheremo come lavorano insieme per ottenere soluzioni di successo.
Cosa fa un Data Scientist?
I Data Scientist si concentrano sull’aspetto analitico dei dati, sviluppando modelli per elaborarli e proponendo soluzioni per risolvere problemi specifici. La loro attenzione è rivolta all’esplorazione dei limiti del campo, alla ricerca di modi appropriati per affrontare le sfide della data science. Essere un Data Scientist richiede un solido background matematico e statistico.
Cosa fa un Data Engineer?
I Data Engineer si occupano dell’implementazione tecnica delle soluzioni proposte dal Data Scientist. Dopo che il modello è stato sviluppato, spetta al Data Engineer integrarlo nella pipeline di elaborazione dei dati, mantenendo l’equilibrio tra accessibilità, flessibilità e prestazioni del sistema. Il Data Engineer deve comprendere il più possibile lo stack tecnologico con cui lavora, per determinare i linguaggi, i database e gli altri elementi tecnologici da utilizzare nella soluzione finale.
Come lavorano insieme Data Scientist e Data Engineer?
Lavorare insieme è come un architetto e un ingegnere civile che collaborano per realizzare un edificio. Il Data Scientist elabora il progetto, mentre il Data Engineer lo implementa, osservando i limiti strutturali e le specifiche tecniche. La buona comunicazione tra le parti è essenziale per consolidare idee e limiti dei progetti. Una buona coppia di Data Scientist e Data Engineer può rivelarsi preziosa per affrontare l’ambiente caotico in cui viene svolto il lavoro.
Quale percorso di carriera scegliere?
Se ti piace la matematica e l’esplorazione dei concetti teorici del settore, il lavoro come Data Scientist potrebbe essere più adatto a te. Viceversa, se ti piace la parte tecnica, scrivere script per automatizzare il tuo lavoro, preoccuparti delle limitazioni tecniche, e migliorare la pipeline per renderla più efficiente, allora il lavoro come Data Engineer potrebbe fare al caso tuo.
Perché approfondire la conoscenza di entrambi i fronti
Anche se scegli di specializzarti in una delle due figure professionali, è importante avere una conoscenza di entrambe le parti. Un buon Data Engineer deve avere almeno un’idea di come sono nati i modelli che sta implementando, mentre un buon Data Scientist deve essere consapevole dei limiti strutturali. Investire tempo per imparare come lavora l’altra parte può essere molto utile quando si cerca di comunicare un concetto difficile.
Concludendo, sia i Data Scientists che i Data Engineers svolgono un ruolo fondamentale nell’ambito della scienza dei dati, ma con competenze e responsabilità differenti. Se avete interesse a intraprendere una carriera in questo settore, è importante comprendere la differenza tra le due figure professionali e valutare le proprie competenze e interessi per capire quale potrebbe essere il percorso di carriera più adatto a voi. Tuttavia, è anche importante avere almeno una conoscenza di base dell’altro campo per avere una visione più completa e collaborativa dell’elaborazione dei dati. Una buona comunicazione e collaborazione tra le due figure possono portare a soluzioni efficaci e innovative nel mondo della scienza dei dati.
