Различия между Data Engineer, Data Analyst и Data Scientist касаются задач, инструментов, целей работы и области специализации. Хотя все три роли работают с данными, их фокус и профессиональные компетенции существенно различаются.

1. Основная цель и фокус работы

2. Ключевые обязанности

Data Engineer:

• Разработка ETL/ELT-процессов (Extract, Transform, Load)

• Подключение к источникам данных и их агрегация

• Настройка хранилищ данных (Data Lake, Data Warehouse)

• Обеспечение качества, целостности и доступности данных

• Работа с потоковыми данными (stream processing)

• Автоматизация и оркестрация пайплайнов (например, через Airflow, Prefect)

Data Analyst:

• Проведение исследований по данным, анализ трендов и KPI

• Подготовка отчетов и дашбордов (например, в Power BI, Tableau)

• Написание SQL-запросов и агрегаций

• Оценка эффективности продуктов, A/B тестов

• Презентация выводов бизнес-командам

Data Scientist:

• Построение и обучение моделей машинного обучения

• Feature engineering и работа с большими наборами данных

• Прогнозирование, классификация, кластеризация, NLP

• Использование библиотек Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch

• Моделирование гипотез, A/B-тестирование, статистический анализ

• Внедрение моделей в production (ML Ops)

3. Используемые технологии и инструменты

4. Вопросы, на которые отвечает каждая роль

Data Engineer:

• Как собрать данные из десятков источников и доставить их в аналитическую систему?

• Как обеспечить стабильную ежедневную обработку миллионов строк?

• Как построить отказоустойчивую и масштабируемую инфраструктуру данных?

Data Analyst:

• Почему в этом месяце продажи выросли?

• Какие сегменты клиентов приносят больше дохода?

• Какой продукт показал наилучшие результаты в A/B тесте?

Data Scientist:

• Как предсказать отток клиентов через 3 месяца?

• Какие параметры влияют на конверсию?

• Как построить рекомендательную систему?

5. Результаты работы

6. Уровень вовлеченности в продукт

• Data Engineer обычно работает ближе к IT и DevOps, обеспечивает техническую платформу и фундамент.

• Data Analyst активно взаимодействует с бизнесом, маркетингом, продукт-менеджерами, отделом продаж.

• Data Scientist может работать как с бизнесом, так и с инженерами, особенно если задачи касаются внедрения алгоритмов в продукт.

7. Области пересечения и совместная работа

Data Engineer, Analyst и Scientist часто работают в одной команде. Взаимодействие происходит так:

1. Data Engineer строит платформу: обеспечивает поток данных, их чистоту, и доставку в хранилища.

2. Data Analyst использует эти данные для анализа и принятия решений.

3. Data Scientist использует очищенные данные для построения моделей и прогнозов.

Пример:

• Data Engineer настраивает пайплайн, собирающий клики пользователей.

• Data Analyst находит аномалию в поведенческих метриках.

• Data Scientist строит модель, предсказывающую отток клиентов, используя эти клики.

8. Навыки и специализация

Общие различия по метафоре

• Data Engineer — строитель дороги: обеспечивает, чтобы данные доехали быстро и безопасно.

• Data Analyst — водитель: использует данные, чтобы понять, куда ехать.

• Data Scientist — навигатор: предсказывает лучший путь на основе карт, истории и AI.