Может ли специалист Data Science перейти работать в сферу DevOps? Чем они отличаются, а чем похожи?

Категорически не соглашусь с мнением Алексея.

Во-первых, DevOps это история больше про системное администрирование с бонусами и упором на разработку, а не замену катриджа в принтере. DS - создание моделей для классификаций / предсказаний / генераций и т.д. Общего между ними разве что то, что это все про IT.

Поэтому не ищите тут схожести, это абсолютно разные области, требующие абсолютно разных знаний. Если специалисту по DS нужен Python, R + соответствующие фреймворки + математика + статистика. То специалисту по DevOps математика, например, вообще не нужна. Необходимо знание сетевых протоколов, операционных систем, СУБД (разных), систем мониторинга, виртуализации от VM до докера и тд + всего, что используется у него на работе (везде это будет свой набор) и множества других нюансов. Из языков программирования - Python не лишний, но по хорошему на первом месте все равно будет bash, а в ряде случаев неплохо бы и C знать.

Поэтому перескочить с DS в DevOps не выйдет. Это примерно как "занимаюсь бобслеем, но теперь решил стать боксером".

Но суть в том, что учиться новому никогда не поздно. Хотите в DevOps - пожалуйста. Обогащайте знания, развивайте соответствующие навыки и тд. Не опирайтесь на DS. DS вам пригодится в этом контексте только если вы будете заниматься администрированием для соответствующих команд, например, будете ответственны за вывод и работу моделей в проде и т.д.

Здравствуйте!

Да, может.

Сходства. Надо сказать, что это очень смежные области. Многие специалисты в процессе развития переходят из одной сферы в другую. Грубо говоря, Senior DevOps Engineer должен знать Data Science. А Senior Data Scientist часто хорошо разбирается в DevOps. И та, и другая области основываются на программировании.

Различия. У этих специалистов разные участки работы. Например, IT-стартапу нужны люди, которые проведут эксперименты и придумают, как что-то создать (Data Scientist), и люди, которые, основываясь на полученных данных, сделают итоговый продукт ― приложение или сайт (DevOps Engineer).

Специалист уровня Middle Data Science может примерно за полгода получить необходимые навыки и перейти в DevOps на позицию уровня Junior. Но есть ли в этом смысл, если за те же полгода можно никуда не переходить, а стать более востребованным специалистом сразу в двух областях. То есть после изучения базы DevOps не идти куда попало, а конкретно посмотреть на DevOps для data science-продуктов.

Также можно освоить навыки Data Engineering ― область, которая находится немного на пересечении DevOps и Data Science:

Сложно перечислить, чем отличаются эти две специализации, так как отличаются они практически во всем. Общим будет только разве что навык программирования, который пригодится и там и там, но в DevOps, пожалуй, в меньшей степени. Если Вы новичок в программировании, то, после начального курса в DataScience, Вам скорее всего будет проще изучить другие специальности. А если же опыт программирования у Вас уже есть, то углубление в DataScience мало чем поможет вам в дальнейшем.

В обратную же сторону, скорее не так. Для работы в любой it-специальности знание базовых практик и инструментов DevOps будет практически необходимо. Например, невозможно поддерживать хоть сколько-то большой проект без тестов и системы контроля версий.

Все же я могу придумать ситуацию, в которой знания в области DataScience помогут Вам в дальнейшем как DevOps специалисту - если Вы будете заниматься внедрением в продакшн и поддержкой ML-систем. Общее представление, как устроены те или иные компоненты в системе, поможет Вам выбирать правильные инструменты и общаться с командой на одном языке.

Я согласна с большинством: специалист по data science и devops стоят на разных концах цепочки данные-железо, между ними очень мало общего.

Но там и там требуется технический склад ума и если он у вас есть, ничто не мешает вам освоить обе области