数据工程师的典型背景

[armdrejoan]

教育学位：常见学位是计算机科葡萄牙博彩数据学、软件工程或数据工程专业课程，可提供坚实的技术基础。
相关认证：AWS 认证数据分析和 Google 云数据工程师等认证可验证数据管理、计算机科学和基于云的解决方案方面的技能。
职业起点：数据工程师通常从数据库管理或软件开发开始，培养数据工程所需的技术和解决问题的技能。
数据科学家的典型背景
教育学位：统计学、数学、计算机科学或数据科学等领域的学位为数据建模和解释提供了所需的分析基础。
相关认证：机器学习认证（例如来自Coursera 或 edX 的认证）以及数据科学方面的专门课程，可提高他们在数据分析和模型开发方面的技能。
职业起点：许多数据科学家从数据分析师或业务分析师等角色开始，培养数据解释和洞察生成的技能。
角色转换
数据工程到数据科学：数据工程师可以通过学习机器学习、高级分析和统计建模来转向数据科学，以开发更深入的分析技能。
数据科学到数据工程：数据科学家可以通过获得 ETL 流程、数据管道管理和云平台方面的经验进入数据工程领域，这些都是处理大规模数据的基础。
扩展技能组合：通过构建两个领域的技能，专业人员可以掌握多种数据策略，从而增强他们支持从基础设施到洞察的数据驱动计划的能力。
每个角色面临的挑战和注意事项
数据工程师和数据科学家各自面临着独特的挑战，需要专门的技能和方法。