▲ 以数据工程师为中心的最多人选择的技能是 Hadoop，数据仓库和 BI——正如你所期望的那样。与之相反，在软件工程师端列出的所有技能几乎都与 web 前端开发相关。最大的两个例外是 C 语言和 C++ 语言，这是在现代大数据技术栈开发中不常用到的编程语言。

虽然许多数据工程师具有软件工程师背景，但他们并不是简单的为了博取加薪而转换一个新的工作头衔；他们不得不通过学习新的技能来适应新的角色。

　　专家洞见

Ryan Orban，Galvanize CTO：“在数据工程师和数据科学家之间建立更好的关系”

“想一想设计师和前端开发工程师之间的关系，” Ryan Orban 说，“一个角色负责通过想法完成工作，而另一个角色负责将想法付诸实施，这之间可能会导致很多的紧张对立情绪。” Ryan 认为，数据工程师和数据科学家之间的关系与之类似，因此缓解两者之间的紧张情绪的方法也是相似的。“正如设计师经常被告知需要学习编写一些代码，而前端开发工程师也经常被告知要制作一些原型，我鼓励数据科学家和数据工程师相互学习一些对方所需要掌握的数据技能。”

那么，数据工程师需要多深入的了解数据科学家的世界呢？

“数据工程师应该对机器学习有一些基本的了解”，Ryan 说，“他们不需要了解所有的数学理论，但是他们应该能够判断效率和准确性。相反，数据科学家应该了解架构，以及如何对架构进行扩展，并初步了解生产级的编程语言。”

这种深入了解其他相关学科专业知识的转变也发生在其他领域。公司习惯于聘请数据科学家来负责市场、产品或者业务分析方面的工作，而聘请数据工程师来完成更广泛的工程功能。这造成了目标错位。Ryan 认为这种趋势正在改变：“ ‘数据团队’ 是由数据科学家和数据工程师共同构成的这一概念越来越受欢迎。这一如此简单的改变将很大的改善两组人员之间的关系。”

　　本文来源：Stitch Data，点击 “阅读原文”，可查看英文原文。

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