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雷达卡
但是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业务使用。
让我们看一下数据工程和数据科学家之间的比较。
数据科学家 大数据工程师
定义 与“科学家”一词类似，数据科学家收集数据、构建和维护数据库、清理和隔离数据以满足多种需求，并致力于数据可视化和分析。 大数据工程专家处理大量连续的数据，定义参数和数据集进行分析，并对分析系统进行编程，为企业提供战略见解。
技能 SAS、R、Python 编程、Hadoop 类似工具、SQL 数据库、分析技能、统计学、数学、远见卓识、数据重组、数据库构建和管理 Java、Hadoop、数学和统计学、编程和计算机科学、分析技能、商业战略
对各行业的影响 网页开发、搜索引擎、广告、互联网搜索、电子商务、金融、数字广告、电信、公用事业、自适应算法、人工智能系统 零售、银行和投资、欺诈检测和分析、以客户为中心的应用程序、运营分析、电子商务、金融服务、通信
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。这导致了对专业大数据工程师的需求，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。
数据工程师比数据科学家的需求更大
专业的数据工程师需要一套技能来有效地执行任务。
数据工程师需要精通数据仓库解决方案、分析和统计建模所需的编程语言以及数据管道的开发。他们可以选择进行认证，让他们更好地了解所有这些领域。
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。这就是为什么对于每个数据科学家，公司至少需要两名数据工程师，根据杰西安德森在 oreilly.com 上的博客，每个数据科学家可能需要多达 5 名数据工程师。
通过获得数据科学家认证，个人可以在开始该领域的职业生涯之前提高他们的技能。认证通过接触实时项目提供出色的知识和指导。
大数据工程师的需求越来越大，尤其是那些持有至少一项认证的工程师。 幸运的是，数据工程角色中更繁琐的方面可以自动化，让数据工程师更多地关注管道的逻辑。因此，虽然数据工程师可能比数据科学家更重要，但自动化形式的希望可以使数据工程师更有效率。
数据工程自动化将在大数据空间中做同样的事情。因此，虽然数据工程很难，但数据工程师却很少，而且需求量很大。如果一个人想成为一名数据工程师，如果他们需要更高效地完成工作，或者他们认识一位数据工程师，那么他们现在应该开始准备。
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