Data Scientist VS Big Data Engineer

Data Scientist VS Big Data Engineer

Data Scientist VS Big Data Engineer: qual’è la differenza? Chi vincerà?

Si sente molto parlare oggi dei “Big Data” assieme ai profili IT che ci lavorano attorno.

Molte aziende stanno iniziando ad avvicinarsi a questo mercato. Negli USA e negli UK sono sicuramente più avanti rispetto a noi italiani (come sempre del resto).

Due sono le figure principali: Data Scientist VS Big Data Engineer.

Non è una lotta, non c’è un vincitore. Tuttavia è bene spiegare la differenza. Sono profili diversi che hanno anche in parte skills comuni. Lavorano di solito “fianco a fianco” e coprono attività diverse.

L’infografica che segue in fondo all’articolo, vuole rappresentare una panoramica di queste due figure viste in contrapposizione e allo stesso tempo in confronto. Qui di seguito la commentiamo.

Principalmente diremo che il Big Data Engineer è uno sviluppatore (vicino alla Business Intelligence), mentre il Data Scientist è un analista.

Le loro attività sono le seguenti.

Il Big Data Engineer si occupa di sviluppare e manutenere l’architettura tecnologica. Gestisce i sistemi di data base in larga scala (Big Data), i nodi ed i cluster.

Il Data Scientist si occupa di “pulire” ed organizzare i dati (Big Data). Delinea le statistiche, lavora sugli algoritmi e studia nuovi modelli di business. Risolve problemi di analisi e svolge previsioni degli eventi. Il Data Scientist incide sulle decisioni critiche di business.

Distinguiamo invece di seguito le skills di ciascun profilo.

Big Data Engineer:

• Database Systems
• Data Modeling
• ETL Tools
• Data Warehousing

Data Scientist:

• Machine Learning
• Analisi Statistica e Matematica
• Modelli Predittivi – Algoritmi
• Data Visualization e Data Storytelling

Circa le tecnologie utilizzate dai due profili, troviamo uno “spicchio” in comune, come presentato dall’infografica.

Ovvero entrambi hanno competenze sulla programmazione, anche se con livelli diversi.

Qui invece proviamo ad elencare le tecnologie utilizzare da ciascun profilo.

Big Data Engineer:

• Hadoop
• Spark
• Scala
• NoSQL database (Cassandra, MongoDB)
• PostgreSQL

Data Scientist:

• Python e i suoi tools
• R
• Excel avanzato
• Matlab
• Sas

Passiamo adesso su una tematica più “venale”. Ovvero i salari e le retribuzioni del settore.

L’Infografica in oggetto riguarda il mercato degli Stati Uniti. Per l’Italia ancora non ci sono dati attendibili poichè è un mercato troppo recente.

Tuttavia possiamo considerare retribuzioni abbastanza elevate. Parliamo di una media di 124 mila dollari annui per i Data Engineer e circa 135 mila dollari annui per i Data Scientist.

I Data Scientist denotano una retribuzione leggermente maggiore: perchè?

Probabilmente il motivo è derivato da una maggiore “verticalizzazione” del profilo in ambito di business.

Vogliamo dire che a loro volta, i Data Scientist si specializzano ad esempio nel settore farmaceutico, automotive, media, bancario ecc. Questo perchè il Data Scientist deve analizzare e inventare nuovi scenari e riutilizzare i dati per creare valore per l’azienda. Per cui quest’ultima figura richieste specializzazioni ancora maggiori a cui corrispondono compensi maggiori.

Tante sono le aziende che ricercano profili specializzati sui Big Data. La stessa infografica presenta queste realtà americane e multinazionali: Microsoft, Deloitte, DropBox, Bloomberg, Walmart ecc.

In generale e per concludere, diremo che il confronto fra il Data Engineer ed il Data Scientist non genera alcuna lotta. Genera invece una sinergia. C’è sempre un team di lavoro dietro i progetti di Big Data Analysis. Queste due figure vanno praticamente a braccetto.

Per i neolaureati è bene comprendere le proprie attitudini ed aspirazioni lavorative prima di iniziare un percorso per lavorare nel settore Big Data.

Per la scelta del percorso formativo migliore per il mondo Big Data, ci siamo noi di Innovaformazione.

Specializzati nella formazione per l’Information Technology proponiamo attualmente due percorsi sui Big Data, rivolti a laureandi o laureati in discipline diverse:

• Corso Big Data Hadoop e Spark

• Corso Data Scientist con Python

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Qui di seguito l’infografica Data Scientist VS Big Data Engineer.