Sự khác nhau giữa Data Engineer, Data Scientist và Software Engineer

Mọi người đang dần cảm thấy data engineering là một subset vô hiệu hóa của software engineering tính năng và cập nhật rất nhiều software engineer đang làm việc chia sẻ với data download . Vai trò sửa lỗi của dữ liệu trong ngành phần mềm ngày càng quan trọng bản quyền , giảm giá những nhánh chuyên môn làm việc tốc độ với dữ liệu dần trên điện thoại được phân biệt rõ ràng hơn nạp tiền . Vậy đâu là sự khác nhau giữa software engineer download , data engineer kích hoạt và data scientist?

Bài báo cáo cập nhật của LinkedIn chỉ ra ở đâu tốt những kĩ năng quản lý mà mỗi vai trò thường có chi tiết . Nhìn vào biểu đồ bên dưới công cụ , bạn thấy bản thân nên gọi mình là software engineer miễn phí , data scientist hay data engineer?

• Data Scientist là gì danh sách ? Cách trở thành Data Scientist?

Software Engineer

Là người làm applications tính năng và systems kinh nghiệm . Là người tham gia vào tự động mọi giai đoạn từ thiết kế qua app , viết code đến testing lừa đảo và review ở đâu nhanh . Vai trò này tạo ra sản phẩm ( đăng ký vay và sản phẩm đó tạo ra data).

Công việc tài khoản của vai trò này hay nhất bao gồm:

• Phát triển frontend & backend
• Ứng dụng web
• Ứng dụng mobile
• Phát triển hệ điều hành
• Thiết kế phần mềm

Data Engineer

Là người xây dựng systems tổng hợp mẹo vặt , lưu trữ full crack và xuất dữ liệu từ một số app kích hoạt và system tạo ra miễn phí bởi software engineers dịch vụ . Data engineer sở hữu một ngách kĩ năng download của software engineer giá rẻ . 40% data engineer ban đầu là software engineer giá rẻ , đây là một trong kỹ thuật những hướng phát triển nghề nghiệp thường thấy.

Công việc quản lý của vai trò này bản quyền bao gồm:

• Cấu trúc dữ liệu nâng cao
• Điện toán phân tán (distributed computing)
• Lập trình đồng thời (concurrent programming)
• Kiến thức về một số công cụ mới: Hadoop full crack , Spark an toàn , Kafka kỹ thuật , Hive hướng dẫn , v.v.
• Tạo ETL/data pipelines

Data Scientist

Là người tạo hệ thống phân tích trên toàn bộ data hay nhất , đó kỹ thuật có thể là mẫu phân tích 1 lần hay nhất để team hiểu về hành vi người dùng link down , tốc độ hoặc thuật toán machine learning tổng hợp để implement vào code base phải làm sao của software engineers an toàn và data engineers.

Công việc kích hoạt của vai trò này trên điện thoại bao gồm:

• Data modeling
• Machine learning
• Thuật toán
• Business Intelligence dashboards

Data team lấy liền sẽ còn thay đổi

Một số xu hướng cho thấy cấu trúc đội ngũ làm việc nơi nào với data như thế nào sẽ còn có nhiều thay đổi nạp tiền . Quá trình ETL chia sẻ đã trở nên dễ dàng hơn nhờ công cụ mới (như Stitchdata.com) cho phép software engineer quản lí data pipelines chi tiết . Các công ty lớn kéo data engineers ra khỏi đội ngũ software engineer tổng hợp để tạo một team làm việc tập trung xóa tài khoản với data link down . Trong một số trường hợp kỹ thuật , data scientists đảm nhiệm cả công việc tổng hợp địa chỉ và phân tích data.

Định nghĩa công cụ và yêu cầu đối trực tuyến với cả ba vai trò này ắt hẳn mẹo vặt sẽ liên tục cải biến tốc độ , lừa đảo bởi suy cho cùng lừa đảo thì data chỉ hay nhất có thể tăng lên theo thời gian.

Theo kipalog.com

4.9/5 (104 votes)