تفاوت دانشمند داده با تحلیلگر داده و مهندس داده چیست؟

تفاوت دانشمند داده با تحلیلگر داده و مهندس داده چیست؟ این سمت‌ها چه تفاوتی با هم دارند و چقدر کارشان به هم نزدیک است؟ وقتی صحبت از علم داده می‌شود، اولین چیزی که به ذهن‌مان می‌رسد شغل دانشمند داده یا Data Scientist است، اما باید بدانیم که نقش‌های شغلی دیگری هم در این حوزه وجود دارند که کم‌تر به آن‌ها توجه می‌شود؛ مانند تحلیلگر داده یا Data Analyst و مهندس داده یا Data Enginner. در این مطلب معرفی هر یک از آن‌ها را معرفی و تفاوت میان این سه نقش شغلی در حوزه علم داده را بیان می‌کنیم. با ما همراه شوید.

مهندسان داده

مهندسان داده یا Data Engineers قهرمانان گمنام صنعت داده هستند. آنان حجم زیادی از داده‌ها را ادغام می‌کنند و پایپلاین مقیاس‌پذیری را ایجاد می‌کنند که به‌راحتی برای دیگر متخصصان داده در دسترس باشد.

دانشمندان داده نمی‌توانند مدل‌های یادگیری ماشین را بدون آماده‌سازی داده‌ها به‌دست مهندسان داده بسازند.

تقاضا برای مهندسان داده در چند سال گذشته افزایش یافته است؛ زیرا شرکت‌ها به اهمیت یک چارچوب داده‌ی مقیاس‌پذیر پی برده‌اند.

مهندسان داده فنی‌ترین نقش از میان سه نقش در این فهرست هستند. آنان طرح‌واره های پایگاه داده را طراحی می‌کنند، جریان داده‌ها را داخل سیستم مدیریت می‌کنند و بررسی‌های کیفیت را برای اطمینان از سازگاری داده‌ها انجام می‌دهند.

برای تبدیل‌شدن به مهندس داده باید مهارت‌هایی در طراحی نرم‌افزار، معماری پایگاه‌داده و توسعه و مدل‌سازی داده‌ها داشته باشید؛ هم‌چنین باید بر SQL تسلط داشته باشید. دانش زبان‌های اسکریپت‌نویسی، مانند پایتون و Bash، معمولاً در شرح وظایف مهندسی داده الزامی است.

برای آشنایی با علم داده این مطلب را مطالعه کنید:

علم داده (Data Science) چیست و چه کاربردهایی دارد؟

تحلیلگران داده

تحلیلگران داده یا Data Analysts افرادی هستند که داده‌ها را سازمان‌دهی می‌کنند تا روندهایی را شناسایی کنند که می‌توانند در تصمیم‌گیری مفید باشند.

این افراد از دانش فنی و حوزه خود برای ارائه توصیه‌هایی استفاده می‌کنند که می‌تواند به رشد کسب‌وکار کمک کند.

مثال برای روند کاری تحلیلگر داده

در اینجا مثالی ساده از گردش کار یک تحلیلگر داده را آورده‌ایم:

فروشگاه ABC مایل است مشتریان خود را بهتر درک کند. آنان می‌خواهند مشتریان خود را براساس عواملی مانند وفاداری به برند و مبلغی که در طول هر خرید خرج می‌شود، به گروه‌های مختلف تقسیم کنند؛ سپس هر یک از گروه‌های مشتریان خود را با تبلیغات متفاوت جذب کنند.

یک تحلیلگر داده می‌تواند روندها را براساس رفتار خرید مشتری شناسایی کند و این تقسیم‌بندی را انجام دهد.

برای مثال، گروهی از مشتریان وجود دارند که هر ماه به فروشگاه ABC مراجعه می‌کردند (گروه اول)؛ بااین‌حال در چند ماه گذشته به‌یک‌باره خرید خود را متوقف کرده‌اند؛ این یعنی آنان احتمالاً تصمیم گرفته‌اند از برند رقیب خرید کنند یا دیگر به محصول نیاز ندارند.

گروه دوم از مشتریان فقط زمانی به فروشگاه ABC مراجعه می‌کنند که یک محصول خاص در حال فروش باشد (گروه دوم). آنان مشتریان معمولی نیستند و فقط به تبلیغاتی که به یک کالای خاص مربوط است پاسخ می‌دهند.

باید با این دو گروه از مشتریان برخورد متفاوتی صورت گیرد. مشتریان گروه اول وفاداری به برند را نشان دادند که باید با تاکتیک‌هایی، مانند پیام‌های شخصی و کارت‌های هدیه، بازیابی شوتد.

مشتریان گروه دوم باید براساس محصولاتی که به‌طور مکرر خریداری می‌کنند، با تبلیغات خاصی مورد هدف قرار گیرند.

تحلیلگران داده معمولاً وظایفی مانند آنچه توضیح داده شد انجام می‌دهند.

برای شناسایی ارزش مشتری و گروه‌بندی آنان، مانند مورد گفته‌شده، تحلیلگران باید درک قوی از ارائه محصول شرکت داشته باشند؛ هم‌چنین آنان باید در زمینه‌هایی مانند تجارت و بازاریابی تخصص داشته باشند.

برای آشنایی بیشتر با علم داده و چشم‌انداز شغلی آن این مطلب را مطالعه کنید:

چرا دیتا ساینتیست شویم؟ ۱۰ دلیل مهم برای محقق داده شدن!

دانشمندان داده

دامنه شغلی دانشمند داده یا Data Scientist اغلب با تحلیلگر داده اشتباه گرفته می‌شود؛ به‌این دلیل که هم‌پوشانی زیادی در مجموعه‌مهارت‌های آنان وجود دارد.

بااین‌حال تفاوت اصلی میان این نقش‌ها این است که دانشمندان داده مدل‌های یادگیری ماشین (Machine Learning) را می‌سازند، درحالی‌که تحلیلگران داده این کار را نمی‌کنند.

دانشمند داده باید مهارت‌هایی داشته باشد که بسیار به تحلیلگر شبیه است. آنان باید بدانند چگونه داده‌ها را جمع‌آوری کنند و تغییر دهند، آن‌ها را نمایش دهند، روی‌شان تحلیل‌های مختلف انجام دهند و مشکلات تجاری را با کمک داده‌ها حل کنند.

در کنار تمامی مهارت‌های ذکرشده، هم‌چنین دانشمندان داده باید بدانند چگونه مدل‌های پیش‌بینی ایجاد کنند.

مثال برای روند کار دانشمند داده

در اینجا مثالی از گردش کار یک دانشمند داده آورده‌ایم:

فروشگاه ABC می‌خواهد ارزش طول‌عمر مشتریان خود را درک کند. یک دانشمند داده تمامی تحلیل‌هایی را که توضیح دادیم انجام خواهد داد.

سپس آنان یک گام فراتر خواهند رفت تا مدل خوشه‌بندی یا Clustering بسازند تا این مشتریان را به گروه‌های مختلف تقسیم کنند.

برای ارائه توصیه‌های شخصی‌شده محصول براساس ترجیحات هر مشتری، یک دانشمند داده هم‌چنین می‌تواند یک سیستم توصیه‌گر را در هر بخش ایجاد کند.

برای آشنایی با بایدهای دیتا ساینتیست‌شدن این مطلب را مطالعه کنید:

بایدهای دیتا ساینتیست شدن: ۶ مورد که پیش از دیتا ساینتیست شدن باید بدانید!

جمع‌بندی تفاوت دانشمند داده با تحلیلگر داده و مهندس داده

در حال حاضر علم داده بسیار محبوب است و هیاهوی زیادی حول این رشته وجود دارد؛ بااین‌حال مشاغل دیگری در صنعت داده وجود دارد که به‌سرعت در حال رشدند و از نظر حقوق و تقاضا به‌همان اندازه امیدوارکننده هستند.

دانشمندان داده، مهندسان و تحلیلگران به‌یک اندازه برای چرخه حیات داده مهم هستند. سازمان‌ها به تخصص تمامی آنان نیاز دارند تا بتوانند تصمیم‌هایی مبتنی بر داده‌ها را اتخاذ کنند که ارزش کسب‌وکار را افزایش می‌دهند.

برای آشنایی با روند یک روز کاری دانشمند داده این مطلب را مطالعه کنید:

روز کاری دیتا ساینتیست چگونه می‌گذرد؟

یادگیری دیتا ساینس با کلاس‌های آنلاین آموزش علم داده کافه‌تدریس

کافه‌تدریس کلاس‌های جامع آموزش علم داده کافه‌تدریس را در قالب دوره‌های مقدماتی و پیشرفته برگزار می‌کند. این کلاس‌ها به‌شکل کاملاً تعاملی و پویا و کارگاهی، با کار روی پروژه‌های واقعی دیتا ساینس، برگزار می‌شود و شرکت در آن به شما امکان می‌دهد از هر نقطه‌ی جغرافیایی به جامع‌ترین و به‌روزترین آموزش علم داده دسترسی داشته باشید.

برای آشنایی بیشتر به کلاس‌های آنلاین آموزش علم داده کافه‌تدریس و مشاوره‌ی رایگان برای شروع یادگیری علم داده روی این لینک کلیک کنید:

کلاس‌های آنلاین علم داده کافه‌تدریس