تفاوت مهندس داده و دانشمند داده

Big Data یا کلان داده چهره دنیا را تغییر داده است!با تولید۲-۳ تریلیون گیگابایت داده در هر روز ، شرکت ها به طیف گسترده ای از اطلاعات در مورد کاربران خود ، بازار و موارد دیگر دسترسی دارند.این داده ها به آنها امکان می دهد تا به طور مداوم محصول / خدمات خود را بهبود بخشند.
شرکت ها فرصتی را که Big Data نشان می دهد را درک کرده اند. افزایش شغل مهندس داده(Data Engineer) و دانشمند داده(Data Scientist)گواه این امر است.
در سال 2011 ، Harvard Business Review دانشمند داده را به عنوان جذاب ترین شغل قرن 21 انتخاب کرده تا موفقیت این حرفه را برجسته کند!
با این حال ، این زمینه شغلی هنوز کاملاً رشد نکرده است. برای بسیاری از افراد به عنوان یک زمینه فنی مبهم و سوال بر انگیز تلقی می شود.
این نگرش می تواند منجر به عدم استفاده مناسب از منابع شود. بیایید باهم قسمت های مختلف دانشمند داده و مهندس داده را باهم بررسی کینم.

تفاوت دانشمند داده(دیتا ساینتیست) و مهندس داده در چیست؟

۱. درک سلسله مراتب فرآیند داده

وقتی شرکتی کالایی یاخدماتی تولید می کند ، برای درک بازار خود ، کسب اطلاعات در مورد رقبای خود ، ایجاد محصول ، درک مشتری و موارد دیگر به اطلاعات ارزشمندی نیاز دارند.
قبل از اینکه دنیا شروع به جمع آوری داده ها برای استفاده در تحلیل داده یا کلان داده کند ، مشاغل چاره ای نداشتند جز:

• تحلیل های خودشان را انجام دهید
• از روش های تجربی برای تصمیم گیری استفاده کنند.
  
  Big Data امکانات جدیدی به مشاغل داد تا بتوانند از تحلیل های دقیق برای رشد کسب و کار خود استفاده کنند.

اما کلان داده نیاز به متخصصانی دارد که بتواند با این حجم داده کار کند و تحلیل های مناسبی از داده ها بدهد.

مهندسان داده ، داده های مربوطه را جمع آوری می کنند. آنها این داده ها را برای تیم دانشمند داده به “خطوط لوله” تبدیل می کنند. آنها بسته به وظیفه خود می توانند از زبان های برنامه نویسی مانند ++Java ، Scala ، C یا Python استفاده کنند.

دانشمندان داده، داده ها را تجزیه و تحلیل ، آزمایش و جمع آوری می کنند و نتیجه را ارائه می دهند.

همچنین برخی شرکت ها از متخصصان هوش مصنوعی، یادگیری عمیق و مهندسین یادگیری ماشین برای تکمیل تیم خود استفاده می کنند. کاملاً قابل درک است که همه این وظایف باید تقسیم شده و به متخصصان خاص داده داده شود.

۲. مهندس داده – طراحی ، ساخت و مرتب سازی داده

مهندسان داده در 3 زمینه اصلی داده تخصص دارند: برای طراحی ، ساخت و ترتیب “خطوط لوله”(pipelines) داده.
آنها به نوعی معمار داده هستند.
مهندسان داده غالباً دارای مهارت مهندسی کامپیوتر یا زمینه علوم و مهارت های ایجاد سیستم هستند.
خطوط لوله داده ها توالی مراحل پردازش و تجزیه و تحلیل است که برای اهداف خاص داده ها اعمال می شود. این روش در پروژه های تولیدی مفید هستند

وظایف مهندس داده چیست؟

1.  زیرساخت کلان داده را طراحی کرده و آن را برای تجزیه و تحلیل آماده می کند.
2. برای ایجاد “خطوط لوله” پرس و جوهای پیچیده می سازد.
3. هر مشکلی را در سیستم برنامه ریزی و مرتب می کند.

مهندس داده چه صلاحیت هایی باید داشته باشد؟

• ذهن منطقی
• دانستن اینکه چه داده هایی را باید استخراج کرد
• مهارتهای مدیریتی و سازمانی
• کار با تیم های چند منظوره

۳- دانشمند داده – تجزیه و تحلیل ، آزمون ، ایجاد و ارایه

دانشمندان داده معمولاً ۴ وظیفه اصلی در یک شرکت دارند. او آنها را تجزیه و تحلیل ، آزمایش می کند ، ایجاد می کند و به تیم ارائه می دهد.
دانشمندان داده دارای پیشینه ریاضی و آماری هستند. آنها همچنین در ایجاد مدل های یادگیری ماشین و هوش مصنوعی توانایی دارند.

دانشمند داده در یک شرکت چه وظایفی دارد؟

• روی تمیز کردن داده ها کار می کند.
• پیدا کردن راه حل با داده ها موجود
• با تیم انالیز ارتباط برقرار می کند

چه صلاحیت هایی از مهندس داده انتظار می رود؟

• مهارت های ارتباطی خوب.
• قدرت تحلیل خوب
• دانش گسترده در تکنیک های مختلف در یادگیری ماشین ، داده کاوی ، آمار و زیرساخت داده های بزرگ.

همانطور که می بینید ، مهندسان و دانشمندان داده به مهارت متفاوتی احتیاج دارند.
همچنین ، دانشمندان داده باید مهارت های ارتباطی بسیار خوبی برای ارائه داده ها و تصمیم گیری برای انتخاب بهترین روش تحلیل داشته باشند.

۴- فرصت های شغلی و درآمد این دو شغل چگونه است؟

میانگین درآمد این دو جایگاه شغلی در آمریکا به صورت زیر است. میزان درآمد در سال است.

 

“تعداد فرصت های شغلی مهندسان داده تقریباً پنج برابر تعداد فرصت های شغلی دانشمندان داده است.

وضعیت شغلی مهندس داده و دانشمند داده چگونه است؟

 دانشمندان داده: یک شغل پر درآمد و در حال رشد

دانشمند داده یک شغل عالی است. درآمد خوب ، یک کار چالش برانگیز که در آن شما باید مشکلات پیچیده را حل کنید.
وقتی دانشمندان داده مجبورند با تمام سلسله مراتب داده سر و کار داشته باشند ، انجام کار دشوار می شود زیرا آنها مهندس داده یا مهندس نرم افزار نیستند.
این امر می تواند منجر به کاهش ارزش حرفه یا هدر رفتن منابع شرکت شود.
معلمولا عملکرد دانشمند داده در یک شرکت به صورت زیر است:

تحقیقی در سال 2017 انجام شد که نشان می داد ۲۴٪ از دانشمندان علم داده برای یافتن شغل بهتر، شغل خود را ترک کرده اند. این آمار نشان می دهد بخشی از افراد مشغول در این حوزه از شرایط شغلی خود راضی نبوده اند.

مهندس داده شغلی پرتقاضا

اما از طرف دیگر تقاضا برای مهندس داده هر روز بیشتر می شود که این امر باعث می شود شرایط و حقوق این جایگاه شغلی به صورت روز افزون در حال رشد باشد.

از طرف دیگر مهندس داده کسی است که علاوه بر تسلط برای کار با داده ها، نیاز است دانش های روز مهندسی و برنامه نویسی را فراگرفته باشد و بر آن ها مسلط باشد. همین عوامل باعث می شود تعداد مهندسین داده بسیار اندک باشد و طبیعتا جایگاه شغلی بالایی داشته باشند.

 

برای مطالع بیشتر می توانید مقاله فرصت های شغلی علم داده  را که به بررسی فرصت های شغلی و انواع سمت های موجود در بازار کار علم داده می پردازد مطالعه کنید.