据科学家则分析数据以回答棘手的

[jarinislamfatema]

现在，该领域已经扩大，数据工程师负责收集和管理数据，而数业务问题，提供有价值的见解并预测行业趋势。 数据工程师和数据科学家发挥着互补的作用，数据工程师提供高质量的数据，使数据科学家能够得出最准确的结论。同时，数据科学家可以评估数据的类型和质量，并与数据工程师分享这些信息，以进一步改进流程。 数据工程师和数据科学家通常都拥有计算机科学、IT、数学、统计学或经济学学位。

在担任数据工程师之前，这些专业人士可能会获得软件工程经验，包括编波兰电报放映程语言知识，或从事统计分析等更注重业务的工作。 为了获得聘用，他们可能需要拥有数据工程认证，例如 Google 的专业数据工程师或 IBM 认证数据工程师。他们可能还需要具有执行提取、转换和加载 (ETL) 操作的经验。 数据科学家需要了解各种从数据中提取意义的技术，并熟悉多种编程语言和工具。

为了获得聘用，他们可能会被要求分析数据集并展示他们的发现。 数据工程师和数据科学家都必须具备出色的沟通技巧，以了解公司领导者的需求并展示他们的流程和发现。此外，据CIO称，“将数据策略与业务目标保持一致非常重要，尤其是在涉及大型复杂数据集和数据库时。” 以下视频重点介绍了数据工程师和数据科学家之间的关系。 数据工程师做什么？ 那么，数据工程师到底是什么？数据工程师是准备数据以便其他人从中寻找意义的专业人士。