دانشمند داده، متخصص داده یا مهندس داده: کدام شغل برای شما مناسب‌تر است؟

منتشر شده در analyticsinsight به تاریخ ۱۹ ژانویه ۲۰۲۲
لینک منبع WHICH IS MORE APPROPRIATE FOR YOU: DATA SCIENTIST, DATA ANALYST OR DATA ENGINEER?

داده‌ها همیشه در هر تصمیم‌گیری حیاتی بوده‌اند. دنیای امروز کاملا مبتنی بر داده است، و هیچ کسب و کاری نمی‌تواند بدون برنامه‌ریزی استراتژیک داده محور و تصمیم‌گیری رشد کند. به دلیل دیدگاه‌های مهم و اعتماد، امروزه داده‌ها در انواع مشاغل در کسب‌وکار مورد استفاده قرار می‌گیرند. ما تفاوت‌ها و شباهت‌های مهم بین تحلیلگر داده، مهندس داده، و دانشمند داده را در این مقاله بررسی خواهیم کرد.

تحلیلگر داده

با جمع‌آوری داده‌ها، تحلیل آن برای پاسخ به سوالات، و انتقال پاسخ‌ها برای کمک به انتخاب کسب‌وکار، تحلیلگران داده به شرکت خود ارزش اضافه می‌کنند. تمیز کردن داده‌ها، انجام تجزیه و تحلیل، و توسعه تجسم داده‌ها همه مشاغل رایجی هستند که توسط تحلیلگران داده انجام می‌شوند. تحلیلگر داده ممکن است عنوان متفاوتی بسته به صنعت داشته باشد. تحلیلگر داده، صرف‌نظر از عنوان، یک متخصص عمومی است که می‌تواند در انواع نقش‌ها و تیم‌ها برای کمک به دیگران در اتخاذ تصمیمات داده‌محور بهتر کار کند.

یک تحلیلگر داده می‌تواند توانایی تبدیل یک شرکت تجاری به یک شرکت برگرفته از داده را داشته باشد. نقش اصلی آن‌ها کمک به دیگران در پی‌گیری توسعه و به حداکثر رساندن توجه آن‌ها است. در حالی که بسیاری از نقش‌های تحلیلگر داده در سطح وسیع‌تری از داده‌ها «سطح ورودی» در نظر گرفته می‌شوند، همه تحلیل‌گران اینطور نیستند. تحلیل گران داده برای شرکت‌های با تیم‌های تجاری و فن‌آوری جداگانه بسیار مهم هستند زیرا آن‌ها توانایی‌های ارتباطی خوبی با قابلیت ابزار فنی دارند. یک تحلیلگر داده خوب عدم قطعیت را از گزینه‌های کسب‌وکار حذف خواهد کرد و به موفقیت کل شرکت کمک خواهد کرد. با ارزیابی داده‌های جدید، ادغام گزارش‌های مختلف، و ارتباط نتایج، تحلیلگر داده باید پلی موفق میان تیم‌های مختلف باشد.

تحلیلگران داده اغلب کمتر از دانشمندان داده یا تحلیلگران داده درآمد دارند، زیرا آنها در میان مشاغل داده «سه بزرگ» ابتدایی ترین سطح هستند. از سوی دیگر، تحلیلگران داده واجد شرایط در شرکت‌های برتر ممکن است درآمد قابل‌توجهی داشته باشند. تا آوریل ۲۰۲۱، تحلیلگران ارشد داده در کسب و کارهایی مانند فیس بوک و تارگت تقریبا ۱۳۰،۰۰۰ دلار درآمد داشتند. گزینه های سهام و سایر حقوق و دستمزدها گاهی اوقات در موقعیت‌های داده، از جمله استخدام تحلیلگر داده، گنجانده می‌شود.

سپس تحلیلگر داده ممکن است از یک API سفارشی ایجاد شده توسط توسعه دهنده برای استخراج مجموعه داده‌های تازه و شروع به کشف روندهای جالب در داده‌ها و انجام مطالعات در مورد ناهنجاری‌ها استفاده کند. تحلیلگر یافته‌های خود را به صورت خلاصه و مستقیم ارائه می‌دهد که هم‌تیمی‌های غیر فنی می‌توانند درک کنند.

دانشمندان داده

یک دانشمند داده کسی است که درک خوبی از آمار و یادگیری ماشینی دارد و از آن استعدادها برای پیش‌بینی و پاسخ به سوالات در مورد انواع چالش‌های کسب‌وکار استفاده می‌کند. مردم اغلب دانشمندان داده و تحلیلگران داده را با هم ترکیب می‌کنند. یک دانشمند داده می‌تواند داده‌ها را تمیز و تحلیل کند. او در تمام این زمینه‌ها متخصص است و می‌تواند دیگران را آموزش دهد و مدل‌های یادگیری ماشینی اضافی را توسعه دهد.

دانشمند داده ممکن است با پرداختن به مسائل باز و با استفاده از درک خود از آمار و الگوریتم‌های پیچیده، ارزش زیادی ارائه دهد. اگر تحلیلگر به درک داده‌ها از هر دو دیدگاه گذشته و حال توجه داشته باشد، دانشمند نگران پیش‌بینی‌های دقیق برای آینده است. دانشمند داده از رویکردهای یادگیری نظارت شده (برای مثال دسته‌بندی، رگرسیون) و بدون ساختار (برای مثال خوشه‌بندی، عصبی مصنوعی، تشخیص ناهنجاری) در مدل‌های یادگیری عمیق خود برای یافتن بینش‌های پنهان استفاده خواهد کرد. آن‌ها در حال توسعه معادلات محاسباتی هستند که به آن‌ها کمک خواهد کرد تا روندها را بهتر بشناسند و پیش‌بینی‌های دقیقی انجام دهند.

از آنجا که اهمیت علم داده از شرکتی به شرکت دیگر بسیار متفاوت است، دست‌مزد علم داده ممکن است نسبتا متغیر باشد. تا آوریل ۲۰۲۱، تحلیلگران ارشد داده در شرکت‌هایی مانند تویی‌تر، سالانه حدود ۱۷۸۰۰۰ دلار درآمد داشتند. موقعیت‌های مهندسی یادگیری ماشینی، که به طور متوسط ۱۴۹،۹۲۴ دلار در سال در ایالات‌متحده تا آوریل ۲۰۲۱ پرداخت می‌شوند، برای دانشمندان داده که می‌خواهند توانایی‌های یادگیری ماشینی خود را توسعه دهند، مناسب هستند.

برای به دست آوردن دیدگاه‌های عمیق‌تر، دانشمند داده به احتمال زیاد اکتشافات و مطالعات اصلی تحلیلگر را گسترش خواهد داد. دانشمند داده، بینش کاملا جدیدی را نه تنها به آنچه که قبلا اتفاق‌افتاده است، بلکه آنچه را که ممکن است به زودی قابل‌تصور باشد، چه با آموزش الگوریتم‌های یادگیری ماشینی و چه با انجام تجزیه و تحلیل آماری پیچیده، به ارمغان خواهد آورد.

مهندس داده

مهندسان داده پلتفرمی را ایجاد و بهبود می‌دهند که دانشمندان و تحلیلگران داده از آن برای انجام کار خود استفاده می‌کنند. هر کسب و کاری برای قابل‌اعتماد بودن و در دسترس بودن برای کسانی که نیاز به استفاده از آن دارند، به اطلاعات آن وابسته است. مهندس داده تضمین می‌کند که همه داده‌ها دریافت می‌شوند، تبدیل می‌شوند، ذخیره می‌شوند و فورا در دسترس دیگر کاربران قرار می‌گیرند.

مهندس داده پایه و اساس تحلیلگران داده و دانشمندان را برای ادامه کار ایجاد می‌کند. مهندسان داده مسئول ساخت خطوط لوله داده‌ها هستند و معمولا انتظار می‌رود که از ابزارها و روش‌های پیچیده برای مدیریت حجم عظیمی از داده‌ها استفاده کنند. برخلاف دو مسیر حرفه‌ای قبلی، مهندسی داده در درجه اول به مهارت‌های توسعه برنامه متکی است. در شرکت‌های بزرگ‌تر، مهندسان داده ممکن است در طیف وسیعی از حوزه‌ها، از جمله فن‌آوری داده، نگهداری پایگاه‌داده، و طراحی و مدیریت خط لوله داده تخصص داشته باشند. یک مهندس شایسته داده یک دانشمند یا تحلیلگر داده را آزاد می‌کند تا به جای انتقال داده از یک منبع به منبع دیگر، بدون توجه به موضوع، بر حل مشکلات تحلیلی تمرکز کند. ذهنیت مهندس داده معمولاً توسعه و بهینه‌سازی است.

از آنجا که مهندسان داده در حال حاضر تقاضای زیادی دارند، آن‌ها بالاترین میانگین حقوق و مزایا را در میان سه شغل دارند. با توجه به سایت سی آی دی دات کام، مهندس داده معمولی در ایالات‌متحده سالانه ۱۳۰،۲۸۷ دلار با پاداش سالانه ۵۰۰۰ دلار از ۷ آوریل ۲۰۲۱ درآمد دارد. مهندسان داده در سازمان‌های برتر با تجربه زیاد ممکن است درآمد بیشتری داشته باشند. مثلا، تا آوریل ۲۰۲۱، مهندسان ارشد داده در نتفلیکس، بیش از ۳۰۰۰۰۰ دلار در سال درآمد دارند.

در انتها، مهندس داده همیشه در حال بهبود راه‌حل‌های تحلیلی است تا تضمین کند که داده‌هایی که شرکت بر آن‌ها تکیه دارد دقیق و به راحتی در دسترس هستند. آن‌ها از تکنولوژی‌های مختلفی برای تضمین مدیریت مناسب داده‌ها و در دسترس بودن اطلاعات مربوطه برای هر کسی که به آن نیاز دارد، استفاده می‌کنند. یک مهندس داده خوب زمان و تلاش زیادی را برای بقیه شرکت صرفه‌جویی می‌کند.

این متن با استفاده از ربات ترجمه مقالات هوش مصنوعی ترجمه شده و به صورت محدود مورد بازبینی انسانی قرار گرفته است.در نتیجه می‌تواند دارای برخی اشکالات ترجمه باشد.

مقالات لینک‌شده در این متن می‌توانند به صورت رایگان با استفاده از مقاله‌خوان ترجمیار به فارسی مطالعه شوند.