مهندس داده (Data Engineer) در مقابل دانشمند داده (Data Scientist)
در عصر داده های بزرگ، حرفه های جدید در حال ظهور هستند. در میان رایج ترین: مهندس داده و دانشمند داده. پس چه تفاوت هایی بین این دو وجود دارد؟ و شباهت ها؟ پاسخ ها را کشف کنید.
ماموریت ها و مهارت های یک مهندس داده چیست؟
مهندس داده خالق معماری داده است. در واقع، او نقشه راه را توسعه می دهد، آزمایش می کند و اجرا می کند. هم در سطح پایگاه داده، بلکه در جریان داده ها (از جمع آوری تا ذخیره سازی).
ماموریت ها
اولین ماموریت مهندس داده طراحی و توسعه یک معماری کلان داده قابل اعتماد (در سطح پایگاه داده و فرآیند) است.
- اطمینان حاصل کنید که معماری اجرا شده با اهداف تجاری سازمان او مطابقت دارد.
- فرصت های جدید کسب داده را کشف کنید. با ضرب منابع داده، فرآیند تصمیم گیری قابل اعتمادتر است.
- بهبود کارایی، قابلیت اطمینان و کیفیت داده ها. با داده های خامی مواجه می شود که گاهی نادرست، منسوخ یا بد قالب بندی شده اند. نقش او پس از آن ردیابی همه ناکارآمدی ها است.
- توسعه فرآیندهایی برای مدل سازی داده، داده کاوی و تولید.
مهارت ها
به منظور انجام این ماموریت ها، مهندس داده باید بر ابزارهای متعدد فناوری اطلاعات تسلط داشته باشد. این به او اجازه می دهد تا علی رغم وجود قالب ها، اشیاء و منابع ناهمگن، محیطی همگن ایجاد کند. دقیقاً همین کار است که تجزیه و تحلیل داده ها را توسط دانشمند داده تسهیل می کند.
ماموریت ها و مهارت های یک دانشمند داده چیست؟
دانشمند داده، متخصص داده است. او برای کمک به تصمیم گیری از آنها بهره برداری و تجزیه و تحلیل می کند.
ماموریت ها
ماموریت دانشمند داده این است که داده ها را کاوش کند و آنها را به حرف بیاندازد. برای انجام این کار، آنها باید حجم زیادی از داده ها را از منابع داخلی یا خارجی مطالعه کنند تا به مشکلات تجاری پاسخ دهند. او می تواند مستقیماً از داده ها برای نتیجه گیری یا انجام تحلیل های پیش بینی و شناسایی الگوهای پنهان استفاده کند. از این نظر، تمایز بین دانشمندان داده و تحلیلگران داده نیز مهم است. در واقع، تجزیه و تحلیل داده ها تنها داده های موجود را تجزیه و تحلیل می کند.
کار دانشمند داده به همین جا ختم نمی شود، زیرا او باید یافته های خود را به نهادهای مدیریتی و/یا مدیران انتقال دهد. هدف تبدیل داده ها به ابزارهای تصمیم گیری واقعی است.
لایسنس تبلو
مهارت ها
برای اینکه داده ها صحبت کنند، دانشمند داده باید از چندین فناوری نوآورانه مانند یادگیری ماشینی، برنامه های تجزیه و تحلیل پیشرفته، تجسم داده ها یا آمار استفاده کند.
اما فراتر از مهارت های فنی، او بیش از همه باید چندین مهارت نرم داشته باشد.
از یک طرف، او باید دانش فزاینده ای از شرکت، بخش فعالیت، ویژگی های کسب و کار و بازاری که در آن فعالیت می کند داشته باشد. این تسلط بر محیط برای زنجیره تصمیم گیری ضروری است. و به دلایل خوب، داده هایی که او به دنبال استخراج و تجزیه و تحلیل است، باید مختص شرکت باشد تا بتواند مزیت رقابتی کسب کند (چه از نظر سازمان، توسعه محصول جدید، فروش، دانش مشتری و غیره).
از سوی دیگر، او باید مهارت های ارتباطی داشته باشد، زیرا نتیجه گیری های خود را به مدیران منتقل می کند. این نتیجه‌گیری‌ها باید به شیوه‌ای واضح و دقیق به منظور تسهیل درک و در نتیجه گرفتن تصمیم‌های خوب ابلاغ شوند.
یک مهندس داده و یک دانشمند داده چه مشترکاتی دارند؟
مهندسان داده و دانشمندان داده بیش از همه متخصصان داده هستند. به این ترتیب، هر دو متخصص پایه محکمی در علوم کامپیوتر دارند. بنابراین ممکن است که آنها همان آموزش را (در یک دانشکده مهندسی یا یک دانشکده علوم کامپیوتر) دنبال کرده باشند. با این حال، برای برتری در زمینه تخصص خود، توصیه می کنیم که آموزش های تخصصی در زمینه مهندسی داده یا علم داده را بگذرانید.
تا آنجا که به حقوق مربوط می شود، مهندسان داده و دانشمندان داده تقریباً یکسان حقوق می گیرند (بین 120 تا 135 هزار یورو در سال). با این حال، دانشمندان داده معمولاً حقوق کمی بالاتری دارند. این به این دلیل است که پیشنهادات شغلی بیشتری در این زمینه وجود دارد.
به همین ترتیب، چشم انداز آینده برای هر دو حرفه بسیار مثبت است. و شرکت‌ها بیشتر و بیشتر نگران مسائل مدیریت داده‌ها هستند. و این در حال توقف نیست.
در نهایت، مهندسان داده و دانشمندان داده باید بر فناوری های پیشرفته تسلط داشته باشند تا کار خود را انجام دهند. با این حال، همه آنها از یک ابزار استفاده نمی کنند.
تفاوت بین یک مهندس داده و یک دانشمند داده چیست؟
اگر یک مهندس داده و یک دانشمند داده دو حرفه مشابه باشند، چندین تفاوت با هم دارند. در اینجا موارد اصلی وجود دارد:
- ابزارها: همانطور که قبلاً دیده شد، مهندسان داده و دانشمندان داده بر خلاقانه ترین فناوری ها تسلط دارند. برخی مشابه هستند (مانند Scala، Java، C#)، اما برخی دیگر کاملاً متفاوت هستند. در واقع، دانشمند داده عمدتاً از زبان های برنامه نویسی (مانند SPSS، Python، R، SAS)، آمار، اکسل و یادگیری ماشین برای انجام تحلیل پیش بینی استفاده می کند. از سوی دیگر، مهندس داده از ابزارهایی مانند SAP، Oracle، Cassandra، MySQL، Redis، Riak، neo4j، Hive، Sqoop یا PostgreSQL برای مدل‌سازی داده‌ها و ساخت معماری‌های قابل اعتماد استفاده گسترده‌ای می‌کند.
- ماموریت: این تفاوت اصلی بین این دو است. هدف مهندس داده ایجاد یک معماری داده قابل اعتماد است، در حالی که دانشمند داده این داده ها را تفسیر می کند.
- چشم انداز: مهندس داده بر روی داده ها متمرکز است. به این ترتیب، آنها مهارت های فنی بسیار توسعه یافته تری دارند. از سوی دیگر، دانشمند داده اغلب چشم انداز تجاری دقیق تری دارد.
علی‌رغم این تفاوت‌ها، یادآوری این نکته مهم است که مهندس داده و دانشمند داده دو شغل کاملاً مکمل یکدیگر هستند.
در واقع، مهندس داده باید یک معماری با داده های با کیفیت ایجاد کند. سپس به دانشمند داده اجازه می دهد تا از داده ها بهره برداری کند. او بدون حضور اولی نمی توانست کارش را انجام دهد.
برای خرید لایسنس نرم افزار Tableau ، می‌توانید از خدمات ما استفاده نموده و درخواست خود را از طریق فرم زیر ثبت نمایید.
بدون دیدگاه