数据科学家和数据工程师是大数据领域中关键的两个职位。虽然这两个职位都与数据相关，但他们的工作范围和职责却有很大的不同。下面详细介绍数据科学家和数据工程师的区别。
数据科学家
数据科学家是负责将数据变为易于理解的洞察力、趋势和模式的专业人员。他们使用数学、统计学、机器学习等技术，分析大数据，提出预测，发现商业机会，并建立算法模型从而革新业务。 为了达到这一目的，他们需要掌握大量的数据科学和业务知识、统计学和机器学习方面的技能，并能够自如地使用常用的统计和数据分析工具包。
数据科学家所做的主要工作有以下几个方面：
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业务了解：了解公司业务，及时获取相关数据，掌握项目的目标和重点。
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数据收集与清洗：在多个数据源中收集大量数据，并进行数据清洗和预处理，以便更好地进行分析。
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数据分析：通过应用统计学和机器学习技术来处理数据，并发现数据中隐藏的有用信息。这里涉及到各种数据分析比如回归分析、聚类、分类、决策树、文本挖掘等。
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模型开发：基于对数据的分析，建立不同类型的模型（如预测模型、分类模型）。
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结果可视化：将模型的结果用可视化方式呈现和展示，以方便对业务人员的传递与了解。
例如，数据科学家可以通过分析用户行为数据、消费数据、地理数据等等，来制定个性化的营销策略或建立用户画像，从而帮助企业更好地满足客户需求。
数据工程师
数据工程师是主要负责设计、构建、测试和维护大规模数据处理系统的专业人员。他们使用各种技术和工具，从多个数据源中抓取大量数据，并将这些数据进行清洗、处理和转换，为数据科学家提供洞察力。因此，数据工程师需要掌握一系列数据处理技术（如ETL）、数据仓库（如Hadoop、Spark）等相关工具，并能够使用这些工具提高数据处理效率。
数据工程师所做的主要工作有以下几个方面：
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数据存储和加工：将原始数据从不同的数据源中提取出来，清洗、加工和转换为预备数据，构建数据仓库来存储数据。
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数据质量保证：确保数据的准确性、一致性和完整性，同时优化数据查询和索引性能，为数据分析提供稳定、高效的基础资源。
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技术选型：选择与业务需求匹配的数据存储存储解决方案，如NoSQL、大数据处理工具Hadoop/Spark等等。
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概念架构设计：设计解决方案的架构，帮助其他团队同事更好地使用系统。
例如，数据工程师可以通过处理数据来构建数据仓库系统，从多个数据源中捕获数据，并将数据转换为适合企业使用的格式。从而帮助企业高效地进行数据分析和业务决策。
总结：
虽然数据科学家和数据工程师都在处理数据，但他们的主要职责和工作足迹却很不一样。科学家负责发现数据中的模式和趋势、以及利用各种算法建立模型，以推动业务的发展。而工程师则负责构建和维护可扩展的数据处理系统，确保数据的稳定性，以便于其他团队成员进行数据分析和验证。两者都在大数据环境中发挥着重要的作用，为企业持续创造价值。