原文：
www.kdnuggets.com/2021/04/consider-being-data-engineer-instead-data-scientist.html
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图片来源于 Ryan Harvey 在 Unsplash
我只想说，无论你选择数据科学还是数据工程，最终都应该取决于你的兴趣和激情所在。然而，如果你处于犹豫状态，不确定选择哪个，因为这两个领域都同样吸引你，那么继续阅读吧！
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数据科学已经成为一个热门话题，但丛林中的新王者——数据工程师已经到来。在这篇文章中，我将与大家分享几个为什么你可能会考虑追求数据工程而非数据科学的理由。
请注意，这是一篇带有个人观点的文章，请自行斟酌。话虽如此，希望你喜欢！
我们都听过“垃圾进，垃圾出”的说法，但只有现在公司才开始真正理解这一点。机器学习和深度学习可以很强大，但仅在非常特殊的情况下才有效。除了需要大量数据和实际用途之外，公司还需要从底层开始满足数据需求层次。
图片由作者创建
就像我们在满足社交需求（即人际关系需求）之前需要满足生理需求（即食物和水），公司需要满足几个通常属于数据工程范畴的要求。注意数据科学，特别是机器学习和深度学习，通常是最后需要关注的事项。
简单来说，没有数据工程就不会有数据科学。数据工程是成功的数据驱动公司基础。
如我之前所说，公司正意识到对数据工程师的需求。因此，目前对数据工程师的需求正在增长，并且有证据证明这一点。
根据Interview Query 的数据科学面试报告，2019 年至 2020 年间，数据科学面试数量仅增长了 10%，而在同一时间段内，数据工程面试的数量增长了 40%！
此外，Mihail Eric 对 Y-Combinator 职位发布进行的分析发现，数据工程岗位的招聘数量比数据科学家岗位多出大约 70%。
你可能会想，“当然增长率更高，但从绝对数字来看怎么样？”
我冒昧地从 Indeed、Monster 和 SimplyHired 上抓取了所有数据科学家和数据工程师的职位发布，发现这两者的职位数量差不多！
总体而言，共有 16577 个数据科学家职位和 16262 个数据工程师职位。
作者创建的图片
在更成熟的公司中，工作通常是分开的，以便数据科学家可以专注于数据科学工作，而数据工程师则专注于数据工程工作。
但这对大多数公司来说通常不是这样。 我会说，大多数公司实际上要求他们的数据科学家具备一定的数据工程技能。
很多数据科学家最终需要具备数据工程技能。
作为数据科学家，了解数据工程技能也是极其有益的，我举个例子：如果你是一个不懂 SQL 的业务分析师，每次想获取洞察时都需要请数据分析师查询信息，这会在你的工作流程中造成瓶颈。同样，如果你是一个没有数据工程师基本知识的数据科学家，你一定会遇到需要依赖别人来修复 ETL 管道或清理数据的情况，而不是自己动手。
在我看来，作为数据工程师学习数据科学比作为数据科学家学习数据工程技能要容易得多。为什么？因为数据科学的资源明显更多，且已经有很多工具和库被建立以简化数据科学。
所以，如果你刚开始你的职业生涯，我个人认为花时间学习数据工程比学习数据科学更值得，因为你有更多的时间投入。当你开始全职工作，职业生涯进入几年后，你可能会发现你没有足够的能力或精力投入这么多时间来学习。因此，从这个角度看，我认为最好先学习更困难的领域。
我不仅仅是在谈论工作机会，还包括通过新工具和方法创新和简化数据工程的机会。
当数据科学最初被大肆宣传时，人们发现学习数据科学存在几个障碍，比如数据建模和模型部署。后来，像 PyCaret 和 Gradio 这样的公司出现，解决了这些问题。
目前，我们正处于数据工程的初期阶段，我预见到有许多机会可以使数据工程变得更简单。
尽管这是一篇带有观点的文章，但我希望这能稍微解释一下你为什么可能希望成为数据工程师。我想重申的是，无论你选择数据科学还是数据工程，最终都应取决于你的兴趣和热情所在。像往常一样，祝你在你的努力中好运！
不确定接下来读什么？我为你挑选了一篇文章：
还有一个！
有志成为数据科学家的最大误解](https://towardsdatascience.com/want-to-be-a-data-scientist-dont-learn-machine-learning-28e418d9af2f)
特伦斯·申
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原文。已获授权转载。
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