Кто такой Data Engineer и чем он отличается от Data Scientist

Мир данных стремительно растёт, а вместе с ним — и количество профессий, связанных с их обработкой. Сегодня даже студенты и начинающие аналитики сталкиваются с путаницей: чем отличается Data Engineer от Data Scientist? На первый взгляд — обе роли «про данные». Но если копнуть глубже, различия оказываются фундаментальными. В этой статье мы разберёмся, кто за что отвечает, какие навыки востребованы в 2025 году и как выбрать путь развития, если вы только начинаете карьеру в сфере данных.

Проблема

В 2025 году рынок IT испытывает острую нехватку специалистов, умеющих работать с большими данными. Но новички часто путают направления: одни начинают изучать машинное обучение, не понимая, как устроены пайплайны данных, другие — осваивают ETL-процессы, но не знают, как применять аналитику к бизнес-задачам. В результате возникает профессиональный тупик: человек учится, но не понимает, в какую сторону развиваться — в сторону инженерии или науки о данных. Эта путаница тормозит рост карьеры и снижает уверенность в собственных силах.

Решение

Data Engineer — это архитектор инфраструктуры данных. Он строит фундамент, на котором работают все аналитические и ML-системы. Его задача — собирать, чистить, преобразовывать и передавать данные туда, где они нужны бизнесу. Инженеры данных создают устойчивые пайплайны с помощью инструментов вроде Apache Kafka, Airflow, Spark и ETL-систем. Они проектируют хранилища и оптимизируют запросы, чтобы аналитики и учёные могли работать быстро и эффективно.

Data Scientist, напротив, фокусируется на анализе и моделировании. Его цель — извлечь из данных закономерности, построить прогнозы и предложить решения на основе статистики и машинного обучения. Data Scientist работает с инструментами вроде Python, Pandas, Scikit-learn и TensorFlow. Если Data Engineer отвечает за поставку топлива, то Data Scientist — за движение двигателя.

В 2025 году рынок всё чаще требует синергии этих ролей. Компании ищут специалистов, способных понимать и инфраструктуру, и аналитику. Поэтому осваивать обе области — стратегически выгодно. Начните с инженерных основ: базы данных, потоковая обработка, SQL, облачные решения (AWS, GCP, Yandex Cloud). Затем переходите к аналитике — Python, визуализация, основы ML. Такой подход обеспечит вам гибкость и конкурентное преимущество.

Важно понимать: инженер данных — это не просто «технический специалист», а связующее звено между IT и бизнесом. Он делает данные доступными и надёжными, а значит, напрямую влияет на принятие решений. В свою очередь, Data Scientist без качественно подготовленных данных теряет эффективность. Эти профессии не конкурируют — они дополняют друг друга.

Кейс Центра 25-12

В рамках курсов Центра 25-12 слушатели знакомятся с полным циклом работы с данными — от извлечения и очистки до построения аналитических моделей. На практике обучающиеся учатся использовать инструменты Python, SQL, Docker и Apache Airflow для создания надёжных пайплайнов. Курсы Центра помогают студентам не просто изучить теорию, но и собрать собственный мини-проект, где можно почувствовать себя настоящим инженером данных: настроить поток данных, применить визуализацию, автоматизировать процессы. Такой опыт становится весомым аргументом на собеседовании и позволяет выпускникам уверенно позиционировать себя на рынке труда.

FAQ

Можно ли стать Data Engineer без технического образования? — Да. Главное — системно изучать Python, SQL и основы работы с хранилищами данных.

Что изучать в первую очередь? — Базы данных, ETL-процессы, основы Linux и DevOps, а также инструменты автоматизации вроде Airflow.

Сколько зарабатывает Data Engineer в 2025 году? — Средний доход в России составляет от 180 000 до 250 000 рублей в месяц, в зависимости от региона и уровня опыта.

Data Scientist зарабатывает больше? — Не обязательно. Всё зависит от компании: Data Engineer может быть ценнее, если бизнесу важна стабильная инфраструктура.

Можно ли совмещать обе профессии? — Да, особенно если вы работаете в небольшой компании. Это помогает понимать проект целиком и развивать гибкие навыки.

Хотите начать карьеру в сфере данных?

Оставить заявку на обучение в Центре 25-12