فرق مهندس داده، تحلیلگر و دانشمند داده چیه؟

سلام، من امیرحسین پالوایه هستم.

وقتی صحبت از کار توی حوزه "داده" (Data) میشه، سه تا شغل هست که همیشه با هم اشتباه گرفته میشن: ۱. مهندس داده (Data Engineer) ۲. تحلیلگر داده (Data Analyst) ۳. دانشمند داده (Data Scientist)

خیلی وقت‌ها شرکت‌ها هم توی آگهی‌های استخدامشون اینا رو قاطی می‌کنن! امروز می‌خوام خیلی ساده و با یه مثال خوشمزه تفاوت این سه تا رو براتون بگم.

مثال رستوران: کی چیکار می‌کنه؟

فرض کنید "داده" (Data) همون "مواد اولیه غذا" (گوشت، برنج، سبزیجات) است. حالا بیاید ببینیم نقش هر کسی تو این رستوران چیه:

۱. مهندس داده (Data Engineer): مسئول تدارکات و انبار

مهندس داده (که حوزه کاری خود من، یعنی امیرحسین هست) اون کسیه که مواد اولیه رو از مزرعه‌ها و بازارهای مختلف جمع می‌کنه، تمیزشون می‌کنه، بسته‌بندی می‌کنه و توی قفسه‌های منظم می‌چینه تا آماده مصرف بشن. اگر مهندس داده نباشه، آشپزخانه کثیف و خالیه و هیچکس نمی‌تونه غذا بپزه.

• ابزارها: SQL, Python, Spark, Kafka

• هدف: در دسترس بودن و تمیز بودن داده‌ها.

۲. تحلیلگر داده (Data Analyst): گارسون باهوش و مدیر سالن

تحلیلگر میاد نگاه می‌کنه که دیروز چی فروختیم؟ کدوم غذا طرفدار بیشتری داشت؟ مشتری‌ها از چی راضی بودن؟ اون مواد اولیه آماده (که مهندس داده تهیه کرده) رو بررسی می‌کنه و به مدیر رستوران گزارش میده تا تصمیم‌های بهتری بگیرن. کارش نگاه کردن به "گذشته و حال" رستورانه.

• ابزارها: Excel, SQL, PowerBI, Tableau

• هدف: کشف الگوها و ساخت داشبوردهای مدیریتی.

۳. دانشمند داده (Data Scientist): سرآشپز خلاق

دانشمند داده کارش پیچیده‌تره. اون میاد با فرمول‌های ریاضی و الگوریتم‌ها پیش‌بینی می‌کنه که "هفته آینده هوا بارونیه، پس احتمالا فروش سوپ میره بالا". یا دستور پخت‌های جدید (مدل‌های هوش مصنوعی) اختراع می‌کنه. کارش پیش‌بینی "آینده" است.

• ابزارها: Python, R, Machine Learning, Statistics

• هدف: پیش‌بینی آینده و ساخت مدل‌های هوشمند.

جدول مقایسه سریع

اگر بخوام خیلی خلاصه بگم:

• مهندس داده (Data Engineer): می‌سازه. (زیرساخت و لوله‌کشی داده)

• تحلیلگر داده (Data Analyst): نشون میده. (گزارش‌دهی و نمودار)

• دانشمند داده (Data Scientist): پیش‌بینی می‌کنه. (هوش مصنوعی و آمار)

کدوم مسیر برای شما بهتره؟

اگر مثل من دوست دارید با کدنویسی سنگین، سرورها و معماری سیستم سر و کله بزنید و عاشق ساختن زیرساخت هستید، مهندسی داده براتون عالیه. اگر دوست دارید داستان پشت عددها رو کشف کنید و به مدیرها مشاوره بدید، برید سراغ تحلیل داده. و اگر عاشق ریاضی، آمار و پیش‌بینی آینده هستید، علوم داده منتظر شماست.

امیدوارم این مطلب براتون مفید بوده باشه. خوشحال می‌شم نظرتون رو برام بنویسید.