为什么大数据工程师比数据科学家的需求更大

在全球范围内，许多人认为数据科学家是十年来最热门的工作之中最好的工作。从那时起，许多人一直选择它作为他们的职业道路。

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，那么大多数是由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。

图：大数据工程和数据科学家之间的比较

数据工程是开发和构建用于收集、存储和分析数据的系统过程。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。

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一位数据科学家，公司至少需要两名数据工程师，根据杰西安德森在 oreilly.com 上的博客所说，每个数据科学家可能需要多达 5 名数据工程师。 

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。