数据科学家与数据工程师 2023 – 循序渐进的招聘指南

介绍

数据是数字经济的新石油——一种尚未开发的、极其宝贵的资产。我们生活在一个每天产生约 2.5 quintillions 数据的世界中。我们生活在一个全球企业都在紧急实施数据科学和分析战略以提高业务绩效的世界中。我们生活在同一个世界，企业仍在比较数据科学家和数据工程师。

几年前，有人认为到 2018 年底，IT 行业将面临严重的数据科学家人才短缺。跟上对专家数据科学家不断增长的需求将变得更加困难。此外，还有一个假设将数据科学家推到了后脚，即数据科学中的所有其他事物都将在 2020 年实现自动化。然而，我们注意到，尽管存在所有假设、假设和干扰，但对数据科学家的需求仍在增长。让我们探讨哪一个是理想的选择，数据科学家还是数据工程师。

什么是数据科学家？

数据科学家是负责分析和处理大量结构化和非结构化数据的专业人员。数据科学家在计算机科学、统计学和数学应用方面拥有出色的技能。他们分析、建模数据、设计框架，然后利用他们的技能来解释从数据中提取的结果，以便公司或组织可以制定可操作的计划。正如 IBM 所解释的那样，他是一名数据科学家，即“部分分析师和部分创意人员”。

什么是数据工程师？

数据工程师管理和优化数据收集、管理和转换的数据基础设施。数据工程师创建管道，将原始数据转换为数据科学家和其他消费者可用的形式。他们为分析应用程序集成、整合、清理和构建数据。如果您仍然想知道谁是数据工程师，那么用通俗的术语来说就是旨在使数据可访问并优化组织的大数据生态系统的人。

数据工程师和数据科学家之间的主要区别

数据科学家和数据工程师在数据利用和分析方面发挥着至关重要的作用，他们的角色指导着利用这一宝贵资源的不同方面。

假设您想投资数据分析并建立一个团队来实施以数据为中心的文化。在这种情况下，您必须了解数据科学家与数据工程师 2022 之间的差异。了解这种差异将帮助您根据需要聘请数据科学家或数据工程师，并利用他们的技能来实现您的目标。

数据科学家和数据工程师之间的主要区别在于，数据工程师专注于构建和维护能够以有组织的方式获取和存储数据的框架和结构。另一方面，数据科学家专注于分析数据以识别趋势并提取有用的见解，以帮助组织做出决策以提高盈利能力和生产力。

数据科学家的职责和责任

研究和发现是数据科学家的核心职责之一，数据科学家也是如此。研究数据发现人类思维和眼睛看不到的模式、趋势和信息。数据科学家发现信息或数据洞察可帮助企业做出更好的决策、简化业务流程、优化运营并提高投资回报率。

数据科学家的职责取决于组织的需求。但是，下面提到了他们履行的几项职责的摘要，

• 通过识别不同的内部和外部来源来收集数据。

• 处理和清理数据，使其为建模和发现做好准备。

• 找到正确的问题，开始对结构化和非结构化数据的发现和分析过程。

• 了解业务挑战，并与团队合作制定数据策略和设计解决方案。

• 识别并利用精确的算法和模块来处理和分析数据。

• 使用适当的机器学习、人工智能、数据科学和统计技术来揭示数据中的趋势和模式。

• 探索探索、分析和可视化数据洞察所需的其他技术和工具。

• 使用各种工具、应用统计和 ML 算法自定义分析解决方案。

• 使用各种数据可视化工具向业务领导者展示分析结果。

• 根据收到的反馈更新解决方案或分析过程。

数据工程师的角色和职责

数据工程师的主要重点是使用大数据技术和工具的组合来创建自由流动的数据管道。顾名思义，数据工程师构建、测试和维护数据架构，以便数据分析师和科学家可以实时使用数据来提取基于价值的见解。

收集用于分析的原始数据包含大量异常和各种错误。这样的数据对数据科学家来说毫无价值。为了使数据可用，数据工程师创建可靠的数据管道，将来自不同来源的数据互连并将其从一种格式传输到另一种格式。

这是解释数据工程师职责的摘要，

• 按原样从不同来源收集数据，按原样收集数据。

• 设计、开发、构建、测试和维护数据架构和处理工作流。

• 构建强大、全面、可靠且高效的数据管道。
  了解数据需求并创建综合数据采集解决方案。

• 确保他们构建的数据架构支持业务需求并与其数据科学战略相集成。

• 开发用于数据建模、挖掘和生产的数据集。

• 加强新数据的收集并完善现有数据源。

• 研究不同的方法来提高数据质量、可靠性和效率。

数据科学家的技能

如前所述，数据科学家需要精通数学、统计学和机器学习技术。他们的工作职责主要围绕着结合最好的模型、架构、算法和工具来完成工作。

这是数据科学家拥有的技能列表，

•数学和统计学
数据科学家具有计算机科学背景，并且在数学、统计和概率方面有扎实的基础。了解数学和统计学是成为数据科学家的首要要求。创建假设、模型和流程以处理不同的机器学习算法构成了数据科学家的基本技能。

•机器学习
数据科学的核心原则是从数据中提取知识或信息。因此，基本熟悉机器学习模型和算法是每个数据科学家都具备的另一项技能。

•编程知识

数据科学家必须精通 R Python 等编程语言。此外，他们必须具备构建数据库、软件开发生命周期和满足业务需求的分析解决方案的编码技能。几乎所有数据科学家都具备使用数据科学工具和技术的技能。

•数据可视化

对数据分析和可视化有很强的把握是数据科学家的一项主要技能。超越模式、趋势和 KPI 的能力以及对各种数据分析和可视化工具的深刻理解帮助他们将数据转化为洞察力，并以视觉上吸引人的格式呈现。

•管理数据库

深厚的数据库知识和管理数据是数据科学家的首要技能。管理大型数据库、清理、处理、建模、构建和处理数据是他们的核心职责。因此，管理具有不同数据存储领域专业知识的大型数据库是必须的，例如 MongoDB、PostgreSQL、MySQL、开源 NoSQL 数据库、Databricks、AWS、Casandra、Oracle 等。

现在是瞄准靶心的时候了吗？从我们这里聘请具备您下一个项目所需技能的
数据科学家。

数据工程师的技能

如前所述，数据科学家需要精通数学、统计学和机器学习技术。他们的工作职责主要围绕结合最好的模型、架构、算法和工具来完成工作。

这是数据工程师所具备的技能列表，

•数据库系统
数据工程师在管理合理数据库和标准编程语言（如SQL 和NoSQL）方面拥有丰富的知识。他们擅长操作数据库管理系统 (DBMS)——一种提供数据库接口以进行信息存储和检索的软件应用程序。

•数据仓库解决方案
数据工程师拥有数据仓库方面的卓越知识。Amazon Web Service 和 Microsoft Azure 的实践经验是数据工程师必不可少的基本技能。此外，创建数据仓库解决方案和定制现有解决方案是数据工程师的必备技能。

• ETL 工具
ETL 代表提取、传输和加载。它是数据科学的一个重要方面，要求数据工程师对数据拉取、批处理、将规则应用于特定数据，然后将转换后的数据加载到数据库中以供进一步查看或处理方面具有渊博的知识。数据工程师精通完成工作过程中使用的几乎所有 ETL 工具。

•数据API
数据工程师必须是使用应用程序编程接口(API) 的书呆子。了解 API 是数据集成、处理或与数据工程工作相关的任何活动的先决条件。API 提供了连接各种应用程序和数据源并传输其数据的桥梁。数据工程师主要依赖 REST API。也称为表示状态或 REST API，通过 HTTP 提供无缝通信，将它们确立为任何基于 Web 的工具的宝贵资产。

•编程语言
数据工程师必须具备多种编程语言的特殊技能，尤其是后端和查询语言，这些语言被认为是统计计算的专用语言。Python、Ruby、Java 和 C# 是除 SQL 和 R 之外数据工程师广泛使用的一些编程语言。

数据科学家与数据工程师工具：2022 年最佳

由于数据科学和数据工程的工具众多，选择最佳工具并不是一件容易的事。以下是数据科学家和数据工程师认为 2022 年最好的工具列表。

数据科学工具 2022

数据科学在 21 世纪变得非常流行。公司聘请数据科学家来更好地了解他们的客户并改进他们的产品。数据科学家必须具有各种工具和编程语言的实践经验。让我们来看看 2022 年使用的一些流行的数据科学工具。
1. SAS
2. Apache Spark
3. BigML
4. D3.js
5. MATLAB
6. Excel
7. ggplot2
8. Jupyter
9. Matplotlib
10. NLTK
11 . 张量流
12. 维卡

数据工程工具 2022

数据工程师构建数据管道并帮助设计数据基础架构。他们还致力于算法开发，使数据对公司更有用。为了构建丰富的数据基础架构，数据工程师需要混合使用编程语言、数据管理工具和其他用于处理和分析数据的工具。以下是数据工程师在 2022 年使用的顶级工具和技术列表。
1. Python
2. Snowflake
3. Amazon Redshift
4. Hevo Data
5. Google BigQuery
6. Fivetran
7. SQL
8. PostgreSQL
9. MongoDB
10. Tableau

什么时候聘请数据科学家？

• 当您需要不怕提问的分析型思考者时，请考虑聘请数据科学家。这些专业人员致力于采取任何必要的努力来检验他们的假设。

• 当您希望通过分析过去发生的事情来预测趋势并需要了解未来可能发生的事情的可能性时，希望数据有意义时，更愿意聘请数据科学家。

• 当您需要高级分析、编写机器学习算法以及使用 AI 和深度学习模型时，最好聘请数据科学家。

• 当您想对数据进行统计分析、发现模式、了解变量之间的关系并向决策者提供可视化的见解时，请聘请数据科学家。

什么时候聘请数据工程师？

• 当您需要有人操作、转换和清理数据科学家可用于分析和构建机器学习模型的原始数据时，聘请数据工程师是最佳选择。

• 数据工程师非常擅长准备或使用存储组织数据并移动它和驱动它的代码的基础设施和体系结构。他们还确保组织内的所有利益相关者都可以平等地访问数据。

• 当您希望某人设计、构建、测试、集成、管理和优化来自各种来源的数据时，请雇用数据工程师。

如何聘请数据科学家？

聘请数据科学家可能很困难。各种规模和行业的公司都需要数据科学可以提供的见解。数据科学家使用统计学和计算机科学将原始数据转化为可操作的信息。

当您在激烈竞争中争夺有限的合格候选人并努力确保您的雇员适合您的组织时，传统的招聘方法可能不适合您。

数据科学技术列表在不断发展。语言和工具的流行度每年都在变化，并且不断开发新的框架。在开始招聘流程之前，最好研究一下您的角色的独特要求，以了解何时以及如何聘请数据科学家。

根据您的需要聘用 - 自由职业者或全职

希望聘请数据科学家的公司确实可以选择聘用他们作为自由职业者或专职人员，具体取决于他们的预算和要求。数据科学家按小时和按月担任顾问。

当要求具体且项目时间短时，公司可以聘请数据科学家作为自由职业者。在任期内，公司可以利用数据科学家的技能和专业知识来分析其数据并得出可用于改进其业务实践的结论。

当公司需要专门人员持续监控他们的数据并通过定期提供可操作的见解来增加价值时，公司可以聘请全职数据科学家。聘请全职数据科学家可能具有成本效益，因为公司将拥有一名专家，每周可以花 40 个小时来处理他们的项目。

超越简历。

数据科学家具有解决复杂问题和与非技术专业人员交流的独特资格。新员工需要广泛的技能才能胜任这一角色，而这在简历中并不容易表现出来。您评估这四项关键能力的能力将帮助您确定最佳候选人并做出更好的聘用。

•解决问题——解决问题的关键是将问题分解成更小、更易于管理的部分，然后将这些部分重新组合成一个解决方案。数据科学家在为计算机设计算法时使用这种方法。通过将问题分解成更小的部分，他们可以找出解决问题的方法，并将这些步骤转化为计算机可以遵循的指令。
•技术交流——技术交流意味着使复杂的信息清晰、简明和易于理解——例如，将数据转化为非技术利益相关者可操作的见解。

•讲故事——讲数据故事是一种通过叙述和可视化交流数据洞察力的技术。

•语言能力——语言能力是指数据科学家高效、轻松地理解编程语言的规则和特性的能力。

教育和经验

大多数数据科学工程师都拥有研究生学位，而雇主通常也需要研究生学位。数据科学家的需求量很大，但潜在候选人的数量比过去更大。然而，希望聘请数据科学家的公司应该超越传统教育来寻找人才。对数据科学感兴趣的人经常参加在线培训、训练营和独立学习。因此，考虑获得不同技术和工具认证并通过自学和经验获得技能的数据科学家是双赢的。

对于许多雇主来说，多年的经验和培训是这份工作的基本要求。雇用数据科学家的公司通常会根据他们所受的教育程度以及所获得的经验来支付他们的报酬。例如，拥有学士学位和六年经验的数据科学家相当于拥有博士学位的人。有两年的经验。

筛选候选人

筛选愿意加入您团队的数据科学家人才势在必行。确定具有完成工作所需的数据科学技能的候选人可能具有挑战性。确保筛选候选人资料的技术团队必须通过技能测试来补充简历筛选，以衡量候选人的实际技术实力。

电话筛选或在线面试是识别具有工作基本资格的候选人并评估他们是否适合团队的实用方法。面试官会了解应聘者的工作经验和兴趣，双方都会对彼此有感觉，所以如果看起来有合适的人选，他们就会继续进行下去。

技能考核

技能评估是招聘过程的一部分，它们帮助雇主验证入围候选人的技术技能。技能评估的时间因公司而异，但越早确定合格的候选人越好。

您需要评估候选人的主要数据科学技能是，

• 基本统计

• 应用数学

• 机器学习

• 使用数据库

• 数据理解和解释

• 解决问题

• 在数据科学主流编程语言中编码

入职

按照此处提到的程序，聘请适合您需求的数据科学家变得更加容易。找到合适的人选后，就该聘请新的数据科学家并利用他们在提供数据科学服务方面的专业知识来启动您以数据为中心的旅程。

确保为他们分配一名导师，并将他们介绍给组织的主要利益相关者和其他团队成员。向他们解释您的期望，并首先给他们一些小项目。

一旦新的数据科学家熟悉了他们的角色，掌握了他们的职责并理解了期望，他们就会进行调整以满足您的期望。

数据科学家与数据工程师

（言鼎科技）