Data Science i Data Engineering - czym się różnią?

Wprowadzenie

Jeśli rozważasz karierę w branży Data, prawdopodobnie natknąłeś się na dwa dominujące kierunki: Data Engineering i Data Science. Choć obie ścieżki operują na danych i często współpracują ze sobą w ramach zespołów, różnią się fundamentalnie pod względem codziennych zadań, wymaganych umiejętności oraz perspektyw kariery. W tym artykule rozłożymy na czynniki pierwsze obie role, abyś mógł podjąć świadomą decyzję o swojej przyszłości zawodowej.

Zanim przejdziemy do szczegółów, warto zaznaczyć, że nie ma tutaj "lepszej" opcji – wszystko zależy od Twoich predyspozycji, zainteresowań i tego, jaki rodzaj pracy sprawia Ci największą satysfakcję.

Czym zajmuje się Data Engineer?

Data Engineer to architekt i budowniczy infrastruktury danych. Jego głównym zadaniem jest projektowanie, budowanie i utrzymywanie systemów, które umożliwiają przepływ danych w organizacji. Można powiedzieć, że Data Engineer buduje "autostrady", po których dane podróżują od źródła do miejsca, gdzie mogą być analizowane.

Typowe zadania Data Engineera:

• Budowanie pipeline'ów ETL/ELT: Projektowanie procesów Extract, Transform, Load, które pobierają dane z różnych źródeł, przekształcają je i ładują do docelowych systemów.
• Projektowanie architektury Data Warehouse i Data Lake: Tworzenie skalowalnych rozwiązań do przechowywania i organizacji dużych wolumenów danych.
• Optymalizacja wydajności zapytań: Dbanie o to, aby zapytania do baz danych wykonywały się szybko i efektywnie, nawet przy terabajtach danych.
• Zapewnienie jakości danych: Implementacja walidacji, monitoringu i alertów, które gwarantują, że dane są kompletne, spójne i wiarygodne.
• Automatyzacja i orkiestracja: Wykorzystywanie narzędzi takich jak Apache Airflow czy Prefect do automatyzacji i harmonogramowania zadań związanych z danymi.

Kluczowy stack technologiczny:

• Python, SQL (zaawansowany), czasem Java
• Apache Spark, Kafka, Airflow, dbt
• Platformy chmurowe: AWS (Redshift, Glue), GCP (BigQuery, Dataflow), Azure (Synapse)
• Docker, Kubernetes, Terraform
• Bazy danych: PostgreSQL, Snowflake, Databricks

Czym zajmuje się Data Scientist?

Data Scientist to analityk i badacz, który wykorzystuje dane do odpowiadania na pytania biznesowe i tworzenia predykcyjnych modeli. Jeśli Data Engineer buduje autostrady dla danych, to Data Scientist jest tym, kto analizuje ruch na tych autostradach i przewiduje, gdzie powstaną korki.

Typowe zadania Data Scientista:

• Eksploracyjna analiza danych (EDA): Badanie zbiorów danych w celu odkrycia wzorców, anomalii i zależności, które mogą mieć znaczenie biznesowe.
• Budowanie modeli Machine Learning: Tworzenie i trenowanie modeli predykcyjnych, klasyfikacyjnych czy rekomendacyjnych.
• Testowanie hipotez i eksperymenty A/B: Projektowanie eksperymentów statystycznych, które pomagają podejmować decyzje oparte na danych.
• Wizualizacja i komunikacja wyników: Prezentowanie złożonych analiz w przystępny sposób dla interesariuszy nietechnicznych.
• Feature engineering: Tworzenie nowych zmiennych z surowych danych, które poprawiają skuteczność modeli.

Kluczowy stack technologiczny:

• Python (pandas, NumPy, scikit-learn, TensorFlow/PyTorch), R (choć komercyjnie rzadziej spotykane)
• SQL (analityczny)
• Jupyter Notebooks, MLflow, Weights & Biases
• Narzędzia wizualizacji: Matplotlib, Seaborn, Plotly, Tableau
• Statystyka i matematyka: regresja, klasyfikacja, szeregi czasowe, NLP

Kluczowe różnice: Porównanie obu ról

1. Fokus i cel pracy

Data Engineer koncentruje się na infrastrukturze i niezawodności. Sukces mierzy się tym, czy dane są dostępne, aktualne i wysokiej jakości. To rola zorientowana na systemy.

Data Scientist koncentruje się na analizie i wnioskach. Sukces mierzy się tym, czy model działa, czy analiza odpowiedziała na pytanie biznesowe. To rola zorientowana na wyniki.

2. Typ problemów do rozwiązania

Data Engineer rozwiązuje problemy typu: "Jak przetworzyć 10 TB danych dziennie?", "Jak zapewnić, że dashboard odświeża się co 5 minut?", "Jak zintegrować 15 różnych źródeł danych?"

Data Scientist rozwiązuje problemy typu: "Którzy klienci są najbardziej narażeni na churn?", "Jak przewidzieć popyt na produkt?", "Czy ta kampania marketingowa była skuteczna?"

3. Wymagane umiejętności matematyczne

Data Engineer potrzebuje solidnych podstaw, ale nie musi być ekspertem od statystyki czy algebry liniowej. Ważniejsza jest znajomość systemów rozproszonych, baz danych i programowania.

Data Scientist musi biegle posługiwać się statystyką, rachunkiem prawdopodobieństwa, a przy głębszym ML – także algebrą liniową i rachunkiem różniczkowym.

4. Codzienna praca

Data Engineer spędza więcej czasu na pisaniu kodu produkcyjnego, debugowaniu pipeline'ów, pracy z infrastrukturą chmurową i rozwiązywaniu problemów wydajnościowych.

Data Scientist spędza więcej czasu na eksploracji danych w notebookach, eksperymentowaniu z modelami, czytaniu publikacji naukowych i prezentowaniu wyników.

Dla kogo Data Engineering?

Data Engineering może być idealną ścieżką, jeśli:

• Lubisz budować systemy: Sprawia Ci satysfakcję tworzenie niezawodnej infrastruktury, która działa 24/7.
• Masz doświadczenie w programowaniu: Przejście z Software Engineeringu do Data Engineeringu jest naturalną ścieżką rozwoju.
• Fascynują Cię systemy rozproszone: Tematy takie jak skalowanie, fault tolerance czy streaming danych są dla Ciebie interesujące.
• Wolisz konkretne, mierzalne cele: Pipeline działa lub nie działa – jest mniej miejsca na subiektywność niż w Data Science.
• Matematyka nie jest Twoją pasją: Potrzebujesz solidnych podstaw, ale nie musisz zgłębiać zaawansowanej statystyki.

Dla kogo Data Science?

Data Science może być idealną ścieżką, jeśli:

• Lubisz rozwiązywać zagadki: Ekscytuje Cię szukanie wzorców w danych i odpowiadanie na pytania "dlaczego?".
• Masz silne zaplecze matematyczne: Studiowałeś matematykę, fizykę, ekonometrię lub pokrewne kierunki i chcesz to wykorzystać.
• Interesuje Cię Machine Learning i AI: Chcesz budować modele, które "uczą się" z danych.
• Lubisz komunikować wyniki: Potrafisz tłumaczyć złożone analizy na język zrozumiały dla biznesu.
• Tolerujesz niepewność: W Data Science często nie ma jednej "poprawnej" odpowiedzi – trzeba eksperymentować i iterować.

Sytuacja na rynku pracy

Data Engineering to obecnie jedna z najbardziej poszukiwanych specjalizacji w IT. Logika jest prosta: zanim firma zacznie budować modele ML czy dashboardy, musi mieć działającą infrastrukturę danych. A tę budują właśnie Data Engineerzy. Co ciekawe, mimo rosnącego popytu, konkurencja jest znacznie mniejsza niż w Data Science – ta ścieżka jest mniej "sexy" medialnie, więc mniej osób o niej myśli. Wynagrodzenia są porównywalne, a często nawet wyższe niż u Data Scientistów na tym samym poziomie doświadczenia. Dodatkowy plus: umiejętności DE są łatwo transferowalne do innych ról inżynierskich, więc masz większą elastyczność kariery.

Data Science wciąż cieszy się wysokim popytem, ale rynek wygląda inaczej niż w latach 2015-2020, kiedy "Data Scientist" był ogłaszany najseksowniejszym zawodem dekady. Dziś konkurencja jest spora – mnóstwo osób ukończyło bootcampy i kursy online, więc firmy mogą przebierać w kandydatach na stanowiska juniorskie. Zmienia się też profil oczekiwań: coraz częściej od Data Scientistów wymaga się nie tylko budowania modeli, ale też ich wdrażania i utrzymywania (MLOps). Sama rola ewoluuje w kierunku większej specjalizacji – firmy szukają ekspertów od NLP, Computer Vision czy GenAI, a nie "ogólnych" data scientistów.

Czy można łączyć obie ścieżki?

Absolutnie tak! Na rynku pojawia się coraz więcej ról hybrydowych:

• Machine Learning Engineer: Łączy umiejętności budowania modeli (DS) z ich wdrażaniem i skalowaniem (DE).
• Analytics Engineer: Fokus na transformacji danych i tworzeniu modeli danych dla zespołów analitycznych (bliżej DE).
• MLOps Engineer: Specjalizacja w automatyzacji cyklu życia modeli ML.

Warto jednak zacząć od opanowania jednej ścieżki na solidnym poziomie, a dopiero potem poszerzać kompetencje.

Jak zacząć?

Jeśli wybierasz Data Engineering:

1. Opanuj SQL na poziomie zaawansowanym – to Twoje podstawowe narzędzie.
2. Naucz się Pythona z naciskiem na przetwarzanie danych (nie ML).
3. Poznaj przynajmniej jedną platformę chmurową (AWS, GCP lub Azure).
4. Zbuduj projekt z użyciem Airflow lub dbt – coś, co można pokazać na portfolio.
5. Zrozum podstawy systemów rozproszonych i modelowania danych.

Jeśli wybierasz Data Science:

1. Zbuduj solidne podstawy statystyki i rachunku prawdopodobieństwa.
2. Opanuj Pythona z bibliotekami: pandas, NumPy, scikit-learn, matplotlib.
3. Naucz się SQL – będziesz go używać codziennie do pobierania danych.
4. Zrealizuj projekty end-to-end: od postawienia pytania, przez analizę, po wnioski.
5. Rozwijaj umiejętności komunikacji – prezentacje i storytelling są kluczowe.

Podsumowanie

Zarówno Data Engineering, jak i Data Science to perspektywiczne ścieżki kariery z wysokimi zarobkami i rosnącym zapotrzebowaniem na rynku. Kluczem do sukcesu jest uczciwa ocena własnych preferencji:

• Jeśli bardziej pociąga Cię budowanie niezawodnych systemów i praca z infrastrukturą – wybierz Data Engineering.
• Jeśli fascynuje Cię analiza, modelowanie i wyciąganie wniosków z danych – wybierz Data Science.

Pamiętaj, że wybór nie jest ostateczny. Wiele osób zmienia kierunek w trakcie kariery lub rozwija się w kierunku ról hybrydowych. Najważniejsze to zacząć i konsekwentnie budować swoje kompetencje.

Jeśli chcesz przyspieszyć swoją naukę i uniknąć typowych błędów początkujących, rozważ mentoring z doświadczonym praktykiem, który pomoże Ci wybrać odpowiednią ścieżkę i skupić się na tym, co naprawdę istotne.