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雷达卡
数据工程是数据科学的重要组成部分。大多数时候，它们一起出现在业务应用程序中。但是，在处理大量数据时，您应该注意它们之间的一些根本区别。
在本文中，我们将帮助您更好地了解什么是数据工程——以及它与数据科学的区别。
1) 根本区别：数据集大小
一般来说，数据集规模越大，分析和处理如此大量信息的任务就越复杂和技术性越强。想想像 Google 或 Facebook 这样的大公司；他们通常需要强大的设备和复杂的算法来处理他们的内部任务和分析（例如：Facebook 上的热门文章或搜索结果）。因此，这些公司聘请了许多数据科学家来帮助他们处理大量的结构化和非结构化信息。
2）数据工程更具技术性；数据科学更面向业务
数据工程和数据科学之间的主要区别在于，数据工程师在大型、复杂但更静态的数据集上进行操作（他们通常很少更新这些数据集），而数据科学家的角色可以被认为如下： /他分析最近可用的信息，寻找其中的模式，然后使用这些知识根据实时洞察力做出业务决策（甚至预测未来情景）。
3）数据工程=ETL+ELT；数据科学 = 机器学习 + 深度学习
ETL 代表提取-转换-加载。这是一个涉及从数据库中提取数据、对其进行转换（以使其适合消费）并最终将其加载到所需存储（例如，可以是另一个数据库或文件系统）中的过程。
ELT 代表提取-加载-转换。该技术遵循与 ETL 完全相同的过程；但是，如果您改用这个——您需要在完成所有步骤后将转换后的数据集加载回原始数据库（或文件系统）。
机器学习 (ML) 是人工智能的一个子集，它允许计算机通过使用特定算法自动学习，以便根据现有信息预测未来情景。建立机器学习的深度学习（DL）允许计算机通过使用建立在机器学习算法基础上的人工神经网络来自动学习。
4）数据工程做出预测；数据科学预测股票的未来价格
你之前可能已经多次听过这句话——“数据科学是增长最快的职业之一”。这是因为它与几乎所有的职业（例如，金融或医学）有关。数据科学相对于其他专业的优势在于它允许用户预测趋势并根据预测结果而不是实际经验做出业务决策。如果您正在考虑开始数据科学的职业生涯，请查看针对初学者的可视化技巧。此外，通过我们的 Python 实用指南来提高您的技能。
5）数据工程使用算法；数据科学使用统计学
算法是一组指导计算机执行任务的规则和过程。它们通常处理数学问题（例如线性代数、微积分），但也可以包括信息检索和逻辑推理系统。另一方面，统计学是关于研究和解释数值数据的。它是社会和形式科学中最受欢迎的研究领域之一（它在数学中发挥着重要作用）。如果有兴趣了解有关算法的更多信息，请访问此处：查看我们关于 python 库 sci-kit-learn 的文章，其中提供了一些机器学习算法的优秀示例。
这些是我们对数据工程与数据科学有何不同的想法。下次您开始处理大量结构化或未使用的数据时，请考虑聘请专业数据工程师根据您的需要提取、转换和加载数据。如果您正在寻找数据科学职业，请查看 Reddit 数据科学页面或 Kaggle 等社区委员会，它可以帮助您了解更多关于开始数据科学职业生涯的最佳方式。
结论：
数据工程和数据科学可以被认为是需要特定技能和知识的两种不同类型的计算机科学专业。前者负责管理、理解和从大型（但更静态的）数据集中提取价值；后者是关于分析最近的数据并根据该信息做出业务决策。
总之，数据工程侧重于处理更大的数据集，而数据科学更多的是进行预测和业务决策。尽管这两个领域彼此密切相关，但它们需要不同的专业知识和知识才能成功执行。
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