اگر تا حالا با دنیای داده ها و این که چطور می شه ازشون استفاده کرد آشنا نبودی، هیچ مشکلی نیست. امروز قراره باهم به دنیای جذاب و پر رمز و راز داده ها بریم و ببینیم سه نفر اصلی که توی این زمینه کار می کنند چه کارهایی انجام می دن: دانشمند داده، تحلیل گر داده و مهندس داده. بیا با هم ببینیم که این نقش ها چه فرقی با هم دارند و کدوم یکی برای تو مناسب تره.
فرض کن سه نفر داریم که هر کدوم با داده ها کار می کنند، ولی هر کدوم کار متفاوتی انجام می دهند. این سه نفر به ترتیب دانشمند داده، تحلیل گر داده و مهندس داده هستند. برای ساده تر فهمیدن، بگذارید یکم داستانی توضیح بدم با یه مثالی از لوله کشی:
مهندس داده مثل یه سازنده لوله کشی آب است. اون لوله ها و مخازنی رو می سازه که آب (داده ها) ازشون عبور می کنه. مهندس داده سیستم ها و زیرساخت هایی رو می سازه که داده ها درونش ذخیره بشن و به جاهای مختلف منتقل بشن. بدون این لوله ها، آب (داده ها) نمی تونه به جاهای دیگه بره.
تحلیل گر داده مثل کسیه که آب رو تست می کنه تا ببینه آیا تمیزه یا نه و چقدر مواد مختلف توش هست. تحلیل گر داده داده ها رو می گیره، تمیزشون می کنه و بررسی می کنه تا ببینه چه اطلاعات مفیدی می تونن ازشون دربیارن. بعدش یه گزارش می ده و می گه که مثلاً آب (داده ها) توی این منطقه خوبه یا نه.
دانشمند داده مثل یه دانشمند علوم آزمایشگاهی است که با استفاده از آب (داده ها) چیزهای جدید و جالب کشف می کنه. اون با استفاده از ابزارهای پیشرفته و الگوریتم ها (مثل آزمایش های پیچیده) سعی می کنه پیش بینی کنه که مثلاً آب (داده ها) تو آینده چطور تغییر می کنه یا چطور می تونیم ازش بهتر استفاده کنیم.
خلاصه داستان اینطور میشه:
تا حالا فکر کردی که چطور می تونی از حجم زیادی از داده ها، اطلاعات مفید و جالبی پیدا کنی؟ یا این که چطور شرکت ها از این داده ها استفاده می کنند تا تصمیمات بهتری بگیرن؟ خب، اینجا جاییه که نقش های مختلف توی دنیای داده ها وارد می شن. توی این مقاله، با سه نقش مهم آشنا می شی: دانشمند داده، تحلیل گر داده و مهندس داده. هر کدوم از این نقش ها وظایف خاص خودشون رو دارن و با هم همکاری می کنن تا داده ها رو به اطلاعات ارزشمند تبدیل کنن. بریم یکم بیشتر و با جزئیات بیشتر در مورد این 3 نقش صحبت کنیم.
مهندس داده مثل یه سازنده زیرساخت توی دنیای داده هاست. فکر کن یه شهر بدون لوله کشی و سیستم فاضلاب چطور می شه! مهندس داده کارش اینه که لوله کشی های داده ها رو بسازه و اطمینان حاصل کنه که همه چیز درست کار می کنه. اون باید سیستم هایی طراحی کنه که داده ها رو از منابع مختلف جمع آوری کنن و به جاهای مختلف منتقل کنن.
برای اینکه یه مهندس داده بشی، باید چند تا مهارت داشته باشی:
فرض کن یه فروشگاه آنلاین داری و می خوای داده های فروش از چندین منبع مختلف رو جمع آوری کنی. مهندس داده یه سیستم ETL طراحی می کنه که این داده ها رو از پایگاه های داده مختلف، فایل های CSV و APIهای وب جمع آوری کنه و به یه انبار داده متمرکز منتقل کنه. اینطوری می تونی همه اطلاعات رو یک جا داشته باشی و راحت تر تحلیل کنی.
برای اینکه یه مهندس داده بشی، باید از آموزش های پایه شروع کنی. ابتدا باید زبان های برنامه نویسی مثل Python و Java رو یاد بگیری. سپس به یادگیری مدیریت پایگاه های داده و ابزارهای داده بزرگ بپردازی. منابع آنلاین زیادی مثل Coursera و Udemy و 7لرن می تونن تو این مسیر بهت کمک کنن.
[note]
اگه تازه می خوای شروع کنی پیشنهاد می کنم دوره پایتون مقدماتی 7لرن رو از دست ندی و اگه می خوای زبان برنامه نویسی جاوا رو یاد بگیری دوره متخصص جاوا 7لرن می تونه برات مفید باشه.
[/note]
تحلیل گر داده مثل کسیه که آب رو تست می کنه تا ببینه تمیزه یا نه. اون داده ها رو می گیره، تمیزشون می کنه و بررسی می کنه تا بفهمه چه اطلاعات مفیدی می شه ازشون استخراج کرد. بعدش گزارش ها و داشبوردهایی تهیه می کنه تا بقیه بتونن از این اطلاعات استفاده کنن.
برای اینکه یه تحلیل گر داده خوب باشی، باید:
فرض کن داده های فروش یه فروشگاه آنلاین رو داری و می خوای بفهمی مشتری ها بیشتر چه چیزهایی رو می خرن. تحلیل گر داده می تونه این داده ها رو تحلیل کنه و الگوهای خرید رو شناسایی کنه. مثلاً، ممکنه بفهمه که مشتری ها بیشتر روزهای تعطیل خرید می کنن و این اطلاعات به تیم بازاریابی کمک می کنه تا کمپین های تبلیغاتی موثرتری ایجاد کنه.
برای تبدیل شدن به یه تحلیل گر داده، می تونی از دوره های آموزشی آنلاین شروع کنی. اول باید SQL رو خوب یاد بگیری. بعدش می تونی با ابزارهای BI مثل Tableau و Power BI کار کنی. منابع مثل DataCamp و Khan Academy و 7لرن می تونن بهت کمک کنن.
[note]
اگه می خوای تحلیل داده رو بدون نیاز به برنامه نویسی یاد بگیری، پیشنهاد می کنم دوره تحلیل داده با Power BI و DAX سون لرن رو از دست ندی. این دوره همه مباحث اصلی و کاربردی رو پوشش می ده و با ابزارهایی مثل Excel، Power BI و KNIME کار می کنه تا تو رو برای ورود به بازار کار آماده کنه. حتی اگه تو حوزه های مختلف تخصص داری و می خوای تصمیم هات رو بر اساس داده ها بگیری، این دوره برات عالیه!
[/note]
دانشمند داده مثل یه دانشمند علوم آزمایشگاهیه که با استفاده از داده ها چیزهای جدید کشف می کنه. اون با استفاده از الگوریتم های پیچیده و یادگیری ماشین، مدل هایی می سازه که می تونن پیش بینی های دقیقی ارائه بدن. دانشمند داده معمولاً با حجم بزرگی از داده ها کار می کنه و باید بتونه از تکنیک های پیشرفته برای استخراج بینش های جدید استفاده کنه.
برای اینکه یه دانشمند داده بشی، باید:
فرض کن یه شرکت بیمه داری و می خوای بفهمی کدوم مشتری ها احتمالاً در آینده درخواست خسارت می کنن. دانشمند داده می تونه یه مدل یادگیری ماشین بسازه که با تحلیل داده های گذشته، پیش بینی کنه کدوم مشتری ها احتمالاً درخواست خسارت می کنن و به شرکت کمک کنه تا ریسک ها رو مدیریت کنه.
برای اینکه یه دانشمند داده بشی، باید اول از همه با ریاضیات و آمار آشنا بشی. بعدش می تونی زبان های برنامه نویسی مثل Python و R رو یاد بگیری و با الگوریتم های یادگیری ماشین کار کنی. منابع آنلاین مثل edX و Coursera و 7لرن می تونن خیلی کمک کنن.
| معیار | دانشمند داده (Data Scientist) | تحلیل گر داده (Data Analyst) | مهندس داده (Data Engineer) |
|---|---|---|---|
| وظایف اصلی | تحلیل پیشرفته، توسعه الگوریتم، تفسیر داده | تحلیل توصیفی، گزارش دهی، کاوش داده | طراحی زیرساخت داده، ETL، مدیریت داده |
| مهارت های برنامه نویسی | Python، R، SQL | SQL، Python یا R (گاهی) | Python، Java، SQL |
| ابزارهای مورد استفاده | ابزارهای یادگیری ماشین، تصویری سازی | ابزارهای BI، Excel | Hadoop، Spark، سیستم های پایگاه داده |
| تمرکز | بینش های تحلیلی و پیش بینی | تحلیل توصیفی و گزارش دهی | زیرساخت و فرآیند داده |
| دانش مورد نیاز | آمار، یادگیری ماشین، تصویری سازی | تحلیل آماری، تصویری سازی | معماری داده، مدیریت پایگاه داده |
خب، بذار یه توضیح کلی درباره مزایا و معایب هر کدوم از این نقش ها بدم تا بهتر بتونی تصمیم بگیری که کدوم یکی برات مناسب تره.
دانشمند داده می تونه به کسب وکارها کمک کنه تا با استفاده از داده ها، تصمیمات هوشمندانه تری بگیرن و استراتژی های بهتری توسعه بدن. اما، این نقش نیازمند دانش عمیق در زمینه آمار و ریاضیات و همچنین توانایی کار با الگوریتم های پیچیده است.
تحلیل گر داده به سازمان ها کمک می کنه تا داده ها رو به اطلاعات قابل فهم تبدیل کنن و الگوهای موجود رو شناسایی کنن. این نقش نیازمند توانایی در کار با ابزارهای BI و تحلیل آماری است. اما، تحلیل گر داده ممکنه با محدودیت هایی در تحلیل های پیچیده مواجه بشه و وابسته به کیفیت داده های موجود باشه.
مهندس داده مسئول ساخت و نگهداری زیرساخت های داده ای است که به سازمان ها اجازه می ده داده ها رو به طور موثری مدیریت کنن. این نقش نیازمند دانش فنی بالا در زمینه های مختلف مثل برنامه نویسی و مدیریت پایگاه داده است. اما، طراحی و نگهداری این سیستم ها می تونه پیچیدگی های زیادی داشته باشه.
دنیای داده ها روز به روز در حال گسترشه و به همین دلیل فرصت های شغلی زیادی برای افرادی که در این زمینه تخصص دارن وجود داره. شرکت ها و سازمان ها در صنایع مختلف به دنبال افرادی هستن که بتونن داده ها رو تحلیل کنن و از اون ها برای بهبود فرآیندها و تصمیم گیری های استراتژیک استفاده کنن. در ادامه، به تفکیک فرصت های شغلی برای هر یک از نقش های دانشمند داده، تحلیل گر داده و مهندس داده می پردازیم.
بازار کار برای دانشمندان داده بسیار پررونقه. شرکت های بزرگ و کوچک به دنبال افرادی هستن که بتونن از داده ها برای تصمیم گیری های استراتژیک استفاده کنن. دانشمند داده می تونه توی صنایع مختلف مثل فناوری اطلاعات، مالی، بهداشت و درمان، و حتی تولید فعالیت کنه.
تحلیل گر داده نیز تقاضای زیادی در بازار کار داره. این نقش در بخش های مختلف از جمله بازاریابی، مالی، منابع انسانی و مدیریت زنجیره تأمین مورد نیاز است. با رشد داده ها و نیاز به تحلیل دقیق تر، فرصت های شغلی برای تحلیل گران داده نیز افزایش پیدا کرده.
مهندسان داده هم در بازار کار بسیار مورد تقاضا هستن. با توجه به نیاز به زیرساخت های قوی برای مدیریت و انتقال داده ها، شرکت ها به دنبال افرادی هستن که بتونن سیستم های پایدار و قابل اعتمادی ایجاد کنن. مهندس داده می تونه در صنایع فناوری، مالی، بهداشت و درمان، و حتی خرده فروشی کار کنه.
تکنولوژی های نوظهور همیشه دنیای داده ها رو تحت تأثیر قرار می دن و نقش های مختلف در این حوزه باید با این تکنولوژی ها آشنا باشن تا بتونن ازشون استفاده کنن و در کارشون به روز بمونن. در ادامه، به بررسی تکنولوژی های نوظهور برای هر یک از نقش های دانشمند داده، تحلیل گر داده و مهندس داده می پردازیم.
دانشمندان داده باید با تکنولوژی های جدید و نوظهور مثل یادگیری عمیق (Deep Learning)، هوش مصنوعی (AI) و تحلیل های پیشرفته داده ها آشنا باشن. ابزارهایی مثل TensorFlow و PyTorch بهشون کمک می کنه تا مدل های پیچیده تری بسازن و پیش بینی های دقیق تری انجام بدن.
تحلیل گران داده باید با تکنولوژی های جدید در زمینه تحلیل و تصویری سازی داده ها آشنا باشن. ابزارهایی مثل Power BI و Tableau روز به روز پیشرفته تر می شن و امکانات جدیدی بهشون اضافه می شه که می تونه کار تحلیل گرها رو راحت تر و مؤثرتر کنه.
مهندسان داده باید با تکنولوژی های نوظهور در زمینه مدیریت داده ها آشنا باشن. ابزارهایی مثل Apache Kafka و Hadoop برای مدیریت حجم بالای داده ها و پردازش بلادرنگ (Real-time Processing) بسیار مهم هستن. همچنین با ظهور تکنولوژی های ابری (Cloud Technologies) مثل AWS و Azure، مهندسان داده باید مهارت های لازم برای کار با این پلتفرم ها رو داشته باشن.
مطالعات موردی موفق می تونن بهت نشون بدن که چطور افراد و شرکت ها تونستن با استفاده از داده ها به موفقیت های بزرگی دست پیدا کنن. این مثال ها بهت کمک می کنن تا بهتر بفهمی چطور می تونی از دانش و مهارت های خودت برای ایجاد ارزش در دنیای واقعی استفاده کنی. در ادامه، به بررسی مطالعات موردی موفق برای هر یک از نقش های دانشمند داده، تحلیل گر داده و مهندس داده می پردازیم.
یکی از مثال های موفقیت دانشمند داده، شرکت Netflix هست. این شرکت با استفاده از مدل های یادگیری ماشین و تحلیل داده های کاربران، پیشنهادات بسیار دقیقی به کاربرانش ارائه می ده که باعث افزایش رضایت و نگه داشت کاربرانش شده.
مثال دیگه ای از تحلیل گر داده موفق، شرکت Coca-Cola هست. این شرکت با تحلیل داده های فروش و بازار، توانسته استراتژی های بازاریابی خودش رو بهبود بده و فروشش رو افزایش بده.
یک مثال موفق از مهندس داده، شرکت Uber هست. مهندسان داده در Uber با ایجاد زیرساخت های قوی و پایدار، امکان پردازش و تحلیل بلادرنگ داده های سفرها رو فراهم کردن که این به بهبود خدمات و افزایش کارایی سیستم منجر شده.
خب، حالا که با نقش های دانشمند داده، تحلیل گر داده و مهندس داده آشنا شدی، تصمیم گیری برای انتخاب یکی از این نقش ها راحت تر شده. اگر به دنبال استخراج بینش های عمیق و پیش بینی های دقیق هستی، دانشمند داده می تونه انتخاب خوبی باشه. اگر دوست داری داده ها رو تحلیل کنی و گزارش های مدیریتی بسازی، تحلیل گر داده برای تو مناسبه. و اگر علاقه مند به ساخت و نگهداری زیرساخت های داده ای هستی، مهندس داده بهترین گزینه است.
یادت باشه که همه این نقش ها مکمل همدیگه هستن و برای رسیدن به موفقیت توی دنیای داده ها، همکاری بین این سه نقش خیلی مهمه. امیدوارم این مقاله بهت کمک کرده باشه تا تفاوت ها و نقش های این حرفه ها رو بهتر درک کنی و بتونی تصمیمات بهتری برای آینده شغلیت بگیری. موفق باشی!
خیلی خوب و دقیق تفاوت این سه حوزه رو توضیح دادین, بسیار عالی میشه اگر در مقاله دیگه ای بازار کار این حوزه ها رو در داخل و خارج بررسی کنین ممنون
درود
در ایران تمامی این شاخه ها نزدیک به هم هست و بستگی به نوع شرکت داره که چقدر این تفاوت ها رو جدی میگیرن.
پیشنهادتون رو بررسی میکنیم و درصورت امکان مقاله ای رو بهش اختصاص میدیم یا در صفحه اینستا راجبش حرف میزنیم.
علم ساز آغاز کنید
اصفهان، خیابان حمزه اصفهانی، بن بست تخت جمشید(18) ، پلاک ۴
دفتر تهران: تهران، خیابان سهروردی شمالی، خیابان هویزه شرقی، پلاک 20، طبقه دوم، واحد 6
