Was ist der Unterschied zwischen Data Engineering und Data Science?
How is data engineering different from data science?
Data Engineering occurs before data science in the data lifecycle. Data can be generated from various sources and this raw data may be structured, semi structured or even unstructured. To make sense of this data, data has to be ingested and transformed. This is when data engineering comes into picture. Data engineering includes the process of extracting the raw data, ingesting data into a system like a data lake, transforming the data for business needs and finally loading it into a table. This is commonly known as ELT (Extract-Load-Transform). ETL (Extract-Transform-Load) is also possible where transformation happens before the loading stage.
Data Science and Analytics is the next step in the data lifecycle. Once the data needed for specific business need is available, data scientists use this data to run machine learning models to find the most accurate model. This data is available to the data scientists in the form of tables. Data analysts also use this data to do some exploratory analysis and create dashboards. 
In essence, the data lifecycle would look as follows:
Raw data from different sources -> Data Engineering -> Data Science and Analytics
Data Engineering findet im Datenlebenszyklus vor Data Science statt. Daten können aus verschiedenen Quellen generiert werden und diese Rohdaten können strukturiert, halbstrukturiert oder sogar unstrukturiert sein. Um aus diesen Daten einen Sinn zu machen, müssen sie erfasst und umgewandelt werden. An dieser Stelle kommt das Data Engineering ins Spiel. Data Engineering umfasst die Extraktion der Rohdaten, die Aufnahme der Daten in ein System wie einen Data Lake, die Umwandlung der Daten für die Geschäftsanforderungen und schließlich das Laden der Daten in eine Tabelle. Dieser Vorgang wird allgemein als ELT (Extract-Load-Transform) bezeichnet. ETL (Extract-Transform-Load) ist auch möglich, wenn die Umwandlung vor dem Laden erfolgt.
Data Science und Analytics ist der nächste Schritt im Lebenszyklus der Daten. Sobald die für einen bestimmten Geschäftsbedarf benötigten Daten verfügbar sind, nutzen Data Scientists diese Daten, um mit Hilfe von Machine-Learning-Modellen das genaueste Modell zu finden. Diese Daten stehen den Datenwissenschaftlern in Form von Tabellen zur Verfügung. Datenanalysten nutzen diese Daten auch, um einige explorative Analysen durchzuführen und Dashboards zu erstellen.
Im Wesentlichen sieht der Lebenszyklus der Daten wie folgt aus:
Rohdaten aus verschiedenen Quellen -> Data Engineering -> Data Science und Analytics
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