数据科学家和工程师已成为截然不同但又相互关联的职业。尽管两者都在管理数据和从数据中提取价值方面发挥着作用，但他们的职责、技能和目标往往不同。
几年前，主要目标是深入了解数据。然而，随着行业的成熟，强大的数据管理和“垃圾进，垃圾出”这句格言的重要性变得更加明显，尤其是随着人工智能的进步。
这种观点的转变将数据工程师的角色带到了最前沿，凸显 玻利维亚 电话数据 了他们与数据科学家之间的共生关系。
在本文中，我们将探讨这些角色的细微差别，了解他们的职责、教育背景、他们使用的工具等等。
对于视觉表示，请务必查看我们的数据工程与数据科学信息图。
成为一名数据工程师
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数据科学与数据工程：责任
国家工程师
数据工程师的职责
数据工程师开发、构建、测试和维护数据库和大型处理系统等架构。另一方面，数据科学家负责清理、整理和组织（大）数据。
“按摩”这个动词的选择对你来说可能显得特别陌生，但这只是进一步反映了数据工程师和数据科学家之间的区别。
一般来说，双方为获取可用格式的数据而必须付出的努力有很大不同。
数据工程师处理包含人为、机器或仪器错误的原始数据。数据可能未经验证，并且可能包含可疑记录。它将是未格式化的，并且可能包含系统特定的代码。