大数据工程——大数据分析和数据科学的完美结合

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机器学习工程师、数据科学家和大数据工程师在领英上位列新兴职位前列。

在全球范围内，有几个人选择了数据科学和大数据工程作为主流职业选择，但仍然有人不了解可用的各种选择。许多说法表明大数据分析师将在大数据之后被丢弃，而一些人声称大数据和数据科学是相似的，或者是另一个的子集。

数据科学已经存在很长时间了，而另一方面，大数据是相当新的，起源于前者，并进行了许多相关的转换。大数据分析利用对任何一种都有帮助的技术和软件系统，反之亦然。

但数据工程师的角色与数据科学家一样重要。因为如果数据科学家开发出突破性的算法，那么大数据工程师会将其投入生产以供企业使用，根据 Gartner 的统计报告，只有 15% 的大数据项目将其投入生产。尽管许多人从未探究过 85% 的大数据项目未能成功的原因。

让我们看看数据科学家、大数据分析师和数据工程师之间的比较


大数据工程是开发和构建用于收集、存储和分析数据的系统的过程。这是一个广泛的领域，在多个行业中都有各种应用。企业已经收集了大量的数据，他们需要数据基础设施和人员来对信息进行分类和分析。这导致了对专业 数据工程师的需求，他们致力于设计收集、管理原始数据并将其转换为可用信息的系统。

此信息对于数据科学家和业务分析师的解释很有用。主要目标是使数据可访问，以便公司可以利用它来评估和优化其业务的整体绩效。这就是为什么每一个数据科学家公司都需要至少两名数据工程师。可以说，每 1 个数据科学家可能需要多达 5 个数据工程师。   

数据工程师是大数据分析师操作中的万能人，一方面在下游分析师之间工作，另一方面在上游数据科学家之间工作。他们通常具有编程背景，并且是大数据框架（例如 Hadoop）方面的专家。他们被要求确保数据管道是可扩展的、可重复的和安全的，并且可以为企业中的多个组成部分提供服务。

现在，需求的小幅激增似乎正在发展为全面的数据工程短缺。根据 Stitch 和 Galvanize 发布的一份新报告，根据对 LinkedIn 个人资料的分析，只有 6,500 名数据工程师自我报告，但仅旧金山湾区就有 6,600 多个数据工程师职位空缺。

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关键词：大数据分析 数据科学 数据工程 数据分析 大数据

时光永痕 发表于 2022-3-15 15:27
机器学习工程师、数据科学家和大数据工程师在领英上位列新兴职位前列。

在全球范围内，有几个人选择了数 ...

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