🔹 DE vs DS: почему путают и в чём разница 🔹 Почему Data Engineer (DE) и Data Scientist (DS) кажутся похожими? 🔸 Различать нужно потому, что без чётких ролей ломается продукт: неподготовленные данные, ненадёжные пайплайны и модели, которые не уходят в продакшн — это практическая проблема, которую решает разделение обязанностей.
🔸 Путают из‑за пересечения: и DE, и DS работают с аналитикой и ML-данными, используют похожие инструменты и обсуждают одни и те же метрики.
🔸 DE строит пайплайн: ETL/ELT, хранение, мониторинг, гарантирует качество и доступность данных для продакшна.
🔸 DS делает аналитику и ML: исследует данные, выбирает фичи, прототипирует и оценивает модели. Пример: собрать поток логов — задача DE; подобрать фичи и обучить модель — задача DS.
📚 Коротко: DE = инфраструктура данных, DS = модели и аналитика.
➡️ Мы в Telegram - Сетке - Дзен Буду рад вашей реакции здесь⬇️
В этом посте были ссылки, но мы их удалили по правилам Сетки
