مهندس داده در مقابل دانشمند داده
تفاوت مهندس داده با دانشمند داده
مهندسان داده و دانشمندان بر حوزه داده ها حکومت می کنند و چرا که نه. شرکت‌ها، بزرگ و کوچک، در تمام صنایع و حوزه‌ها، حجم عظیمی از داده‌ها را تولید می‌کنند که نیاز به تمیز کردن و تجزیه و تحلیل دارند. بحث مهندس داده در مقابل دانشمند داده هر از چند گاهی مطرح می شود زیرا هر دو با داده ها سروکار دارند
نقش های یه مهندس داده و دانشمند داده
دانشمندان داده از زبان های برنامه نویسی مانند Python، R و SAS برای کاوش مجموعه داده های بزرگ، انجام تجزیه و تحلیل آماری و ساخت مدل های یادگیری ماشین استفاده می کنند. آنها همچنین الگوریتم هایی را برای خودکارسازی فرآیندهای جمع آوری داده ها، تمیز کردن و تبدیل ایجاد می کنند.
آنها با مدیران شرکت ها تعامل دارند تا خواسته های آنها را درک کنند و یافته های پیچیده ای را برای تصمیم گیرندگان تجاری ارائه دهند.
دانشمندان داده مهارت های حل مسئله قوی دارند که به استخراج اطلاعات از داده های خام کمک می کند. علاوه بر این، آنها به خوبی مسلط هستند و می توانند یافته های خود را به طور واضح و مختصر به ذینفعان درون سازمان منتقل کنند.
تداخل نقش یک مهندس داده با دانشمند داده
در حالی که مواردی وجود دارد که نقش های یک مهندس داده و یک دانشمند داده با هم تداخل دارند، آنها هنوز در مقاطع مختلف زمانی که نوبت به خواسته های داده می شود، قرار دارند.
طبق سلسله مراتب نیازهای علم داده، وظایف در پایه هرم، پیش نیازهای مطلق یک کار هستند.
ردیف 1: جمع آوری داده ها - مهندسی داده
پایه این هرم جایی است که خدمات مهندسی داده در درجه اول ارائه می شود. مهندس داده در زمینه ابزار دقیق، ورود به سیستم، حسگرها، داده های خارجی کاملاً در اختیار آنها است.و مطالب تولید شده توسط کاربر
ردیف 2: انتقال/ذخیره داده ها – مهندسی داده
مهندس داده همچنان مسئول زیرساخت ها، خطوط لوله، ETL و ذخیره سازی داده ها است. آنها داده های خام را جابجا می کنند و استفاده از آن را در طول جدول زمانی پیشنهاد می کنند.
ردیف 3: کاوش/تبدیل داده ها - [هر دو] علم داده و مهندس داده
باز هم، بسیاری از این کارها در طول مهندسی داده انجام می شود، اما تمیز کردن و تشخیص ناهنجاری معمولاً تلاش های مشترک هستند. این مرحله اغلب شامل افزودن داده ها به داشبورد برای تجزیه و تحلیل است.
ردیف 4: داده های جمعی/برچسب - علم داده
این نرم افزار داده ها را برای اکتشاف در ردیف چهار هرم بارگذاری کرده است. فاش شده، پیدا شده و اکنون در معرض ارزیابی است. اکنون تحت کنترل دانشمند داده است. ایجاد فرضیه ها و تحلیل های اولیه صورت می گیرد.
ردیف 5: یادگیری/بهینه سازی داده ها – مهندس علوم داده و ML
یک دانشمند داده آموزش دیده یا مهندس یادگیری ماشین ممکن است مسئول ساخت مدل باشد یا نباشد. یافته های آزمون فرضیه ها پالایش شده است. داده‌ها ممکن است برای آموزش الگوریتم‌های یادگیری ماشینی (ML) که یادگیری عمیق را انجام می‌دهند، یا ممکن است برای توسعه هوش مصنوعی (AI) پیاده‌سازی شده در پلت‌فرم‌های سخت‌افزاری و/یا نرم‌افزاری مورد استفاده قرار گیرند.
یک مهندس داده چه کاری انجام می دهد؟
یک دانشمند داده چه کاری انجام می دهد؟
تفاوت نقش: دانشمند داده در مقابل مهندسان داده
مهندسان داده مسئول توسعه ابزارها، معماری ها و سیستم هایی هستند که امکان جمع آوری داده ها را فراهم می کند.اینها ابزار جمع آوری داده ها هستند که به داده های به دست آمده امکان تقسیم، ارزیابی یا تجزیه و تحلیل می دهند. دانشمندان داده برای انجام وظایف خود بدون آنها مشکل دارند. آنها اغلب با مجموعه داده‌ها کار می‌کنند تا روندها یا الگوها را بیابند، که ممکن است هنگام توسعه الگوریتم‌ها برای درک داده‌های خام به آنها کمک کند.
• زبان برنامه نویسی داده باید استفاده و ترجمه شود.
• سازماندهی داده ها و آماده سازی برای مدل سازی پیش بینی و تجویزی.
• طراحی سیستم را با نیازها یا خواسته های مشتری هماهنگ کنید.
• فعالانه به دنبال راه هایی برای بهبود قابلیت اطمینان، اثربخشی و کیفیت داده ها باشید.
• از تکنیک های آماری و یادگیری ماشینی برای بهبود عملیات مصرف کننده یا شرکت استفاده کنید.
یک دانشمند داده چه می کند؟
در حالی که مهندسان داده فناوری‌هایی را ایجاد می‌کنند که داده‌ها را جمع‌آوری می‌کنند، دانشمندان داده مجموعه داده‌ها را تجزیه و تحلیل می‌کنند.
دانشمندان داده از سال ها دانش خود برای تفسیر مجموعه داده ها استفاده می کنند، که ممکن است شامل ارزیابی عینی داده ها یا فرمول بندی فرضیه ها بر اساس آنچه داده ها نشان می دهد باشد. این ابتکارات ممکن است از مدل سازی پیش بینی، تجزیه و تحلیل پیچیده و یادگیری ماشینی به لطف چارچوبی که توسط مهندسان داده در دسترس است، استفاده کند.
دانشمندان داده علاوه بر این وظایف زیر را انجام می دهند:
• به منظور تجزیه و تحلیل موثرتر داده ها، مدل های یادگیری آماری را توسعه یا بهبود دهید.
• کمک به رویه های مدل سازی پیش بینی.
• با مهندسان دیگر مانند توسعه دهندگان نرم افزار، کارشناسان مکانیک یا دانشمندان کامپیوتر مشورت کنید.
• یافته ها را با ذینفعان پروژه به اشتراک بگذارید.
• بررسی و تایید داده ها برای اطمینان از صحت و یکنواختی داده ها.
• مجموعه داده های بزرگ مخازن به معدن.
• برای بهبود قابلیت اطمینان داده ها، آن را تمیز و اعتبار سنجی کنید.
مسیر یادگیری: دانشمند داده در مقابل مهندس داده
مهندسان داده معمولاً از حوزه مهندسی نرم افزار می آیند و در زبان هایی مانند جاوا، پایتون، SQL و اسکالا مهارت دارند. از طرف دیگر، آنها ممکن است مدرکی در آمار یا ریاضیات داشته باشند که به آنها امکان می دهد از تکنیک های مختلف ریاضی برای رسیدگی به مسائل تجاری استفاده کنند.
اکثر کارفرمایان ترجیح می دهند مهندسان داده را با مدرک لیسانس در علوم کامپیوتر، ریاضیات کاربردی یا فناوری اطلاعات استخدام کنند.
کاندیداها همچنین ممکن است به چند گواهینامه در مهندسی داده نیاز داشته باشند، مانند مهندس حرفه‌ای داده Google یا دوره مهندسی داده گواهی شده AnalytixLab. همچنین اگر آنها در ایجاد انبارهای کلان داده تخصص داشته باشند که می توانند مقداری Extract، Transform و Load یا ETL را روی Big Data انجام دهند، کمک می کند.
• دانشمند داده
برای تبدیل شدن به یک دانشمند داده معمولاً مدرک دانشگاهی در علوم رایانه، علوم داده یا موضوعات مرتبط مورد نیاز است. علاوه بر این، بسیاری از دانشمندان داده در برنامه‌های تحصیلات تکمیلی، گواهینامه‌های متخصص و کمپ‌های بوت ثبت نام می‌کنند.
زمانی که دانشمند داده شوید، معمولاً به یک پایه قوی علوم کامپیوتر و ریاضیات نیاز است، همانطور که تجربه قبلی کار با مقادیر قابل توجهی از داده ها نیز لازم است. علاوه بر این، دانستن تجزیه و تحلیل آماری و یادگیری ماشین اغلب مفید است.
دانشمندان داده باید با ابزارهایی مانند Hive، Hadoop، Cassandra، و MongoDB و زبان‌های رایانه مانند SQL، Python، R و جاوا آشنا باشند.
مسیر یادگیری:
• دوره صدور گواهینامه Data Science 360 & PG in Data Science
• علم داده را با پایتون بیاموزید
• علم داده را با استفاده از R بیاموزید
• Hadoop را از کارشناسان AnalytixLabs بیاموزید
حقوق مهندسی داده در مقابل حقوق دانشمند داده
حقوق برای مهندس دادهS و Data Scientists معمولاً به تجربه، نقش شغلی و صنعت آنها بستگی دارد. در زیر یک مطالعه مقایسه ای در مورد تفاوت حقوق در بین صنایع، شهرها و تجربه [در هند] وجود دارد.
•یافته های کلیدی:
• مهندسان داده معمولاً در مقایسه با بسیاری از مشاغل دیگر دستمزد خوبی دارند. با این حال، حقوق واقعی بسته به صنعت خاص، اندازه سازمان و سطح تجربه مهندس داده می تواند به طور قابل توجهی متفاوت باشد.
• بنگلور دارای بالاترین گروه حقوق برای هر دو نقش است زیرا مرکز فناوری هند است. پس از آن دهلی به سرعت شاهد جهش بزرگی در بازار داده است.
• دامنه تجارت الکترونیک حداکثر دستمزد را برای متخصصان داده دارد زیرا این صنعت از نظر تراکنش ها، رفتار کاربر، مرور و غیره دارای حداکثر داده است و از نزدیک توسط بخش بانکداری و مالی دنبال می شود.
مسیر شغلی مهندس داده یا دانشمند داده کدام بهتر است؟
یک متخصص داده مسیر شغلی زیر را دنبال می کند:
Data Scientist > Data Analyst > Data Engineers > Business Intelligence Developer
دانشمندان داده کار خود را در موقعیت‌های ابتدایی علوم داده از طریق یک دوره کارآموزی یا به عنوان دانشمند داده‌های جوان شروع می‌کنند. قبل از اینکه به سمت ایجاد آزمایش‌های خود و مقابله با مسائل تجاری دشوارتر حرکت کنند، این موقعیت‌های سطح ابتدایی به دانشمندان داده جدید فرصتی می‌دهد تا به تقویت مهارت‌های فنی خود ادامه دهند.
تعیین مسیر شغلی یک متخصص داده تا حدودی دشوار است زیرا بسیاری از متخصصان قبل از اینکه نقش‌های دانشمند داده را در بر بگیرند، به عنوان توسعه‌دهنده شروع می‌کنند. بسیاری از نقش‌های غیربرنامه‌نویسی که در حوزه علم داده قرار می‌گیرند، مانند تجزیه و تحلیل بازاریابی، تجزیه و تحلیل ریسک، یا تجزیه و تحلیل تجاری، منحرف می‌شوند.
با تجربه، متخصصان علوم داده به سمت نقش های پیچیده تر و چالش برانگیزتر می روند و در عین حال تخصص خود را محدود می کنند.
بسیاری از مهندسان داده از موقعیت هایی مانند معمار داده، معمار راه حل ها و توسعه دهندگان پایگاه داده استفاده می کنند تا مهارت های مهندسی داده خود را افزایش دهند، اطلاعات بیشتری در مورد پردازش داده ها به دست آورند، محاسبات ابری را بیاموزند و تجربه ای با ETL و لایه های داده کسب کنند.
قبل از حرکت به سمت مهندسی داده، برخی نیز از تجزیه و تحلیل داده استفاده می‌کنند تا درک خود را از آنچه تحلیلگران و دانشمندان داده‌ها نیاز دارند، ارتقا دهند.
چه کسی باید مهندس داده و دانشمند داده شود؟
دانشمندان داده متفکران تحلیلی هستند که کنجکاو هستند. آنها بدشان نمی‌آید که سؤالات را مطرح کنند و مشتاق آزمایش فرضیه‌های خود هستند. دانشمندان داده از داده‌ها برای تجزیه و تحلیل رویدادهای گذشته، شناسایی روندها و پیش‌بینی آنچه ممکن است به زودی رخ دهد، استفاده می‌کنند.
اگر از توسعه الگوریتم‌های یادگیری ماشین، انجام تحلیل‌های آماری پیچیده و یافتن راه‌حل‌های نوآورانه برای مشکلات قدردانی می‌کنید، شغلی به عنوان دانشمند داده برای شما ایده‌آل است.
کاندیدای ایده آل برای نقش علم داده، فردی با مهارت های تحلیلی قوی است که به راحتی با حجم زیادی از داده کار می کند. شما همچنین باید توانایی حل مسئله عالی داشته باشید و یافته های خود را به طور موثر به همکاران و سایر ذینفعان انتقال دهید.
• چه کسی باید مهندس داده شود؟
مهندسان داده در درجه اول به معماری و زیرساخت مورد استفاده برای ذخیره و سازماندهی داده ها علاقه مند هستند. آنها توسعه دهندگان قوی هستند که از یادگیری و استفاده از جدیدترین فناوری ها، کشف تکنیک های جدید برای بهبود نرم افزار و فرآیندها، و صرفه جویی در زمان و منابع برای یک شرکت قدردانی می کنند.
اگر از آزمایش ابزارها و فناوری های جدید لذت می برید و دائماً به دنبال راه هایی برای بهبود محصولاتی هستید که ایجاد می کنید، مهندسی داده ممکن است مسیر شغلی مناسبی برای شما باشد.
مهارت ها: مهندس داده در مقابل دانشمند داده
مهندسان داده مسئول ساخت و نگهداری سیستم هایی هستند که داده ها را جمع آوری، ذخیره، پردازش و تجزیه و تحلیل می کنند. برای موفقیت در این نقش، آنها باید ترکیبی از تخصص فنی و زیرکی تجاری داشته باشند.
دانشمندان داده باید مهارت های نرمی مانند توانایی برقراری ارتباط موثر با ذینفعان و سایر متخصصان رشته های مختلف داشته باشند. این شامل توانایی ترجمه داده های پیچیده به تجسم یا بینش های عملی به روشی است که مخاطبان غیر فنی بتوانند آن را درک کنند.
مهندس داده، دانشمند داده
• سیستم های پایگاه داده (SQL و NoSQL)
• راه حل های ذخیره سازی داده ها
• ابزارهای ETL (Extract، Transfer، Load)
• زبان های اسکریپت مانند Bash و PowerShell
• APIهای داده
• زبان های برنامه نویسی پایتون، جاوا و اسکالا
• سیستم های توزیع شده
• آشنایی با الگوریتم ها و ساختارهای داده [ML and Data]
• تکنیک های مدل سازی داده ها
• فناوری های جریانی مانند آپاچی کافکا
• چارچوب ها/فناوری های کلان داده مانند Hadoop یا Spark
• آمار و ریاضیات
• زبان های برنامه نویسی مانند پایتون، R، C++ و جاوا
• SQL و پایگاه های داده مانند MySQL و MongoDB
• داده ها و اخلاق تجزیه و تحلیل، از جمله سوگیری ها، حریم خصوصی، و امنیت
• تجزیه و تحلیل داده ها و تجسم
• Web Scraping
• چارچوب های پردازش داده های بزرگ
• یادگیری ماشینی با ورودی مصنوعیاطلاعات
• یادگیری عمیق با پردازش زبان طبیعی
سخن پایانی
نقش مهندس داده و دانشمند داده این پتانسیل را دارد که مسیر صعودی خود را در سال های آینده ادامه دهد. با توسعه فناوری، شرکت ها به طور فزاینده ای برای تصمیم گیری های مهم به تجزیه و تحلیل داده های بزرگ متکی هستند.
در نتیجه، مهندسان داده برای ایجاد خطوط لوله قابل اعتماد برای ذخیره و تجزیه و تحلیل مقادیر زیادی از داده ها مورد نیاز خواهند بود. در مقابل، دانشمندان داده می توانند به شرکت ها کمک کنند تا بینش های ارزشمندی را از آن داده ها کشف کنند.
این می تواند به معنای تقاضای بیشتر برای متخصصان با این مجموعه مهارت ها در آینده باشد زیرا سازمان ها به دنبال تجزیه و تحلیل عمیق و راه حل های پیچیده هستند.
علاوه بر این، ترکیبی از هر دو نقش مهندسی داده و علم داده به طور فزاینده ای محبوب می شود زیرا مشاغل به دنبال پرسنل آگاه هستند.
آنها کسانی را ترجیح می دهند که هم دانش فنی مهندسی و هم توانایی های تحلیلی پیشرفته دارند.
