Data Engineer vs Data Scientist: кому больше платят и как выбрать профессию мечты – Блог Академии ТОП

Хотите раскрыть творческий потенциал вашего ребенка? Ребенок любит фантазировать и придумывать что-то новое? Проводит все свободное время за компьютером или планшетом? Пора направить его интерес в правильное русло! Приглашаем детей и их родителей на пробный детский урок.

Работа с данными — одна из наиболее приоритетных задач бизнеса. Именно она помогает компаниям принимать ключевые решения, опираясь на факты, а не догадки. Поэтому специалисты по обработке данных востребованы как никогда. В этом материале мы расскажем, чем отличаются Data Engineer и Data Scientist и поможем выбрать подходящую именно вам профессию.

Кто такой Data Engineer

Data Engineer — программист, который проектирует, создает и поддерживает системы сбора, обработки и хранения массивов big data для их последующего анализа. 

Это архитектор и строитель мира данных. Его работа редко на виду, но именно благодаря его усилиям информация оказывается в нужное время, в нужном месте и в нужной форме. Он создает основу, на которой работают аналитики и сайентисты, и обеспечивает стабильность, скорость и безопасность потоков данных.

Обязанности инженера данных:

• проектирование и поддержка инфраструктуры данных — от хранилищ до конвейеров обработки;

• настройка и автоматизация ETL-процессов, которые превращают разрозненную информацию в структурированные наборы;

• оптимизация производительности систем для быстрого доступа к данным;

• интеграция внешних источников: API, корпоративные базы, облачные платформы;

• обеспечение безопасности и соблюдение стандартов работы с конфиденциальной информацией.

В работе инженер данных опирается на широкий набор современных технологий:

• Python, Scala и SQL для написания скриптов, настройки процессов и управления потоками данных.

• Spark, Kafka и Hadoop для обработки больших объемов информации.

• Airflow и Luigi для оркестрации и автоматизации рабочих процессов.

• AWS, GCP, Azure и другие облачные решения для хранения и масштабирования систем.

Профессия требует системного мышления, внимательности к деталям и понимания архитектуры сложных процессов. Без инженерной части аналитика просто не может существовать: если данные некачественные или недоступные, никакие модели не помогут.

Хотите стать инженером данных? Записывайтесь на курс Академии ТОП «Data Engineer». В рамках учебной программы вы освоите навыки работы с хранилищами, потоками и обработкой данных, ETL, Airflow, Spark и облачными решениями. Под руководством опытных наставников вы соберете первое портфолио из реальных проектов, а по завершении учебы получите диплом государственного образца и помощь в трудоустройстве.

Кто такой Data Scientist

Data Scientist — это специалист, который отвечает за анализ данных, разработку и тестирование прогнозных моделей и алгоритмов машинного обучения, а также визуализацию результатов.

Если Data Engineer прокладывает трубы, по которым течет информация, то Data Scientist анализирует поток, чтобы понять, что он может рассказать о бизнесе, клиентах или процессах.

Он сочетает технические знания с аналитическим мышлением и способностью находить закономерности там, где другие видят только цифры. Его работа напрямую влияет на стратегию компании, развитие продуктов и конкурентоспособность.

Задачи Data Scientist:

• подготовка данных к анализу — очистка, нормализация, выделение признаков;

• проведение разведочного анализа (EDA), поиск закономерностей и аномалий;

• построение и обучение моделей машинного обучения;

• проверка гипотез и оценка точности моделей;

• визуализация результатов в понятной для бизнеса форме;

• взаимодействие с командами аналитиков, разработчиков и менеджеров.

Для аналитической и исследовательской работы дата-сайентисты используют целый набор инструментов:

• Языки Python и R помогают обрабатывать данные, проводить статистический анализ и реализовывать алгоритмы машинного обучения.

• Jupyter Notebook служит удобной средой для тестирования идей и наглядного представления полученных результатов.

• Библиотеки вроде pandas, scikit-learn, TensorFlow и PyTorch применяются для подготовки данных и построения моделей.

• С помощью SQL специалисты извлекают нужные массивы информации, а Tableau и Power BI превращают их в понятные визуальные отчеты.

Эта профессия требует глубоких знаний математики, статистики и логики. Но не менее важна способность ясно объяснять результаты и превращать технические выводы в понятные бизнесу рекомендации.

На курсе «Data Scientist» учат системной работе с данными — от базового анализа до сложных ML-моделей. Вы освоите Python, SQL, библиотеки машинного обучения, методы проверки гипотез, обработку текстов (NLP) и визуализацию. По итогу — 16 проектов в портфолио, диплом и международный сертификат. Плюс помощь карьерного центра, который гарантирует вам трудоустройство после успешного прохождения курса.

Data Engineer vs Data Scientist: различия

Data Engineer и Data Scientist работают как две части одной системы: первый отвечает за качество поступающих данных, второй — за их обработку.

Главные различия:

• Цель работы. Инженер строит инфраструктуру данных, сайентист извлекает важную информацию.

• Навыки. Первый сильнее в архитектуре данных, второй — в анализе и моделировании.

• Тип задач. Data Engineer проектирует и автоматизирует процессы, Data Scientist проводит эксперименты и строит прогнозы.

• Ориентация. Инженер ориентирован на техническую надежность, сайентист — на стратегические решения.

Без инженера сайентист не сможет получить качественные данные, а без сайентиста инженерная работа потеряет смысл.

Зарплата и перспективы профессий

Профессии, связанные с данными, уверенно входят в число самых оплачиваемых на рынке IT. Причина в том, что данные стали ключевым ресурсом современного бизнеса, а специалисты, умеющие с ними работать, — дефицитом.

Data Engineer востребован:

• в компаниях с большими объемами данных (банковский сектор, e-commerce, финтех, госсектор);

• на проектах по построению масштабируемых систем хранения и потоковой обработки;

• там, где критична скорость и надежность передачи информации.

Data Scientist нужен:

• в отделах стратегического планирования крупных компаний;

• на проектах по машинному обучению и прогнозированию;

• в командах, где аналитика определяет направления развития продукта.

Уровень зарплат зависит от опыта, региона и специализации, но обе профессии дают стабильный высокий доход и отличные перспективы роста. Средние значения зарплат в РФ для junior-специалистов по данным портала HH:

• Data Engineer — 80 000–120 000 руб.

• Data Scientist — 100 000–150 000 руб.

Какую профессию выбрать?

Обе профессии связаны с данными, но требуют разных типов мышления.

Выбирайте Data Engineer, если вам близки:

• проектирование и оптимизация систем;

• поиск лучших способов хранения и передачи данных;

• построение архитектуры и автоматизация процессов.

Выбирайте Data Scientist, если вам проще:

• анализировать и интерпретировать данные;

• строить модели и проверять гипотезы;

• создавать инструменты, которые помогают принимать решения.

Частые вопросы

Кто зарабатывает больше — Data Engineer или Data Scientist?
Data Scientist в среднем получает чуть больше из-за востребованности навыков ML, но все зависит от успехов конкретного специалиста.

Можно ли перейти из Data Engineer в Data Scientist и наоборот?
Да. Эти профессии взаимосвязаны, и при желании можно освоить недостающие навыки. Много специалистов совмещают обе роли и становятся универсальными экспертами.

Какие языки программирования нужны для каждой профессии?
Инженеры используют Python и Scala, а сайентисты — Python и R. Знание SQL полезно всем, кто работает с данными.

Какое направление выбрать для более легкого старта в IT?
Все зависит от ваших сильных сторон. Если ближе системное мышление — логичнее выбрать инженерный путь. Если же вас вдохновляют аналитика и модели, стоит рассмотреть направление Data Scientist.

Инженер данных и дата-сайентист решают разные задачи, но обе профессии важны для работы с данными. Вместе они превращают разрозненную информацию в полезные управленческие решения, без которых невозможно устойчивое развитие любого бизнеса.