データサイエンティストとデータエンジニアの違い5選

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まとめ
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データサイエンティストとデータエンジニアの違い5選

データサイエンティストが分析に用いるデータについて、収集、整理、蓄積していくデータ基盤を構築、メンテナンスするのがデータエンジニアである。

プロジェクト内での役割の違い：
データサイエンティストはデータ収集から分析、示唆出し・レポーティングまで一気通貫で行うが、
データエンジニアは収集したデータを整理して蓄積していくデータ基盤（データベースなど）を構築する
モデリングに対する立ち位置の違い：
データサイエンティストは機械学習や統計解析を用いたモデリングを行うが、
データエンジニアはモデリングではなく、モデルに食わせるデータの基盤を設計・開発・保守運用する
ビジネス寄りかエンジニア寄りかの違い：
データサイエンティストは示唆出し・レポーティングまで行うビジネス寄り・コンサル寄りの仕事だが、
データエンジニアはデータベース等のインフラ構築がメインなのでエンジニア寄りの仕事
重要なスキルの違い：
データサイエンティストはモデリングや、分析に必要なプログラミングのスキルが重要だが、
データエンジニアではモデリングや分析手法よりも、データベース、サーバー、ネットワーク、クラウドなどのインフラ周りのスキルが重要
求められる数学とITスキルのレベルの違い：
データサイエンティストは機械学習等、モデルの背後にある数学の知識も重要であり、必要なITスキルはもっぱら分析に必要な範囲に限られるが、
データエンジニアはインフラ構築がメインなので、広範なITスキルが必須となる一方、数学の知識はそれほど重要ではない