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虽然数据工程和数据科学都涉及数据，但它们在团队中的作用却截然不同。以下部分概述了它们职责的主要区别，以及数据工程师和数据科学家用来推动价值的工具。

主要重点和目标
数据工程的主要重点是创建和维护支葡萄牙博彩数据持组织数据操作的基础设施。他们的目标是确保数据顺畅流动、井然有序且易于访问。

相比之下，数据科学通过分析数据来发现模式、建立模型并产生有助于业务决策的见解。他们的工作是将原始数据转化为有价值的、可操作的知识。

数据流与数据分析
数据工程师负责原始数据的端到端传输，包括提取、转换和存储。他们专注于创建可靠的基础架构，以保持数据清洁、可访问且随时可用。

另一方面，数据科学则分析通过该基础设施提供的数据，专注于提取有意义的见解。数据科学家将有组织的数据转化为推动决策的战略信息。

工具和技术
数据工程师使用专门的工具来管理数据管道、存储解决方案和云计算。他们的工具包旨在处理大量数据并实现跨系统的有效数据流动。

数据科学家倾向于使用以数据分析、自动学习和模型开发为中心的工具。这些工具可帮助他们探索数据、构建预测模型并提取可行的见解。