@mirko_anonim: odpadłem na początku

@mirko_anonim: xDDD

@mirko_anonim: co to za pytanie. Tak jakbyś spytał czy jak ktoś jest lekarzem to łatwiej mu będzie zdobyć pracę jako ginekolog czy jako okulista.

Pojęcie analityk danych jest czasem wykorzystywane żeby opisać pracę ludzi klepiacych Excel w oparciu o formuły( nawet bez vba makr itp) a czasem jest to polski odpowiednik właśnie data scientist. Bez wiedzy co obecnie robisz, co potrafisz robić, co lubisz robić i jakie masz możliwości zmianyPokaż całość

Zajmowałem się i tym i tym, i powiedziałbym że jako data engineer jest łatwiej o pracę, bo jest większy popyt ze strony pracodawców - data engineering robi się po prostu prawie wszędzie, a data science jednak nie wszędzie, plus zespoły są zwykle mniejsze.

@Tasartico7: I bariery wejścia są dużo większe, bo trzeba umieć w programowanie, systemy rozproszone, bazy danych, architekturę, co najmniej Sparka, poza tym ciężko o stanowiska juniorskie, wPokaż całość

DS ma większą perspektywe zarobków i większy próg wejscia, reszta pytania

Pod uwagę bierzemy work&life balance, łatwość znalezienia pracy na obecnym rynku, ciekawsze rzeczy, ilość stresu w pracy

@mirko_anonim: nie ma sensu, bo to nie zależy od ścieżki tylko od projektu, firmy, ASERTYWNOŚCI i farta

@nad__czlowiek: ty wiesz, że ja mam 8 lat doświadczenia w tym obszarze? ( ͡° ͜ʖ ͡°)

Inteligencji Cię siedzenie po godzinach nie nauczy.

A DS pracuje tylko przy ambitnych projektach, gdzie się ustala predykcje, prognozy albo skomplikowane modele.

Gdyby temat był prosty to sam data engineer by ogarnął ( zdarzalo mi sie)