علم دادهعمومی

مشاغل مرتبط با دیتا | تفاوت متخصص علم داده، مهندس داده و تحلیلگر داده چیست؟

داده‌ها برای هر نوع تصمیم‌گیری حیاتی هستند. دنیای امروز بر اساس داده‌ها اداره می‌شود و تقریبا هیچ یک از سازمان‌های امروزی بدون تصمیم‌گیری و برنامه‌های استراتژیک داده محور نمی‌توانند به حیات خود ادامه دهند. به همین دلیل، امروزه مشاغل مختلفی مرتبط با دیتا تعریف شده است.

مشاغل مرتبط با دیتا در دنیای امروز

بسیاری از کارفرمایان تصور می‌کنند تحلیلگر داده، مهندس داده و متخصص علم داده نام‌های مختلفی برای یک نقش شغلی هستند؛ اما با اینکه همه آن‌ها با داده‌ها سر و کار دارند و در تدوین استراتژی‌های داده محور نقش مهمی ایفا می‌کنند، تفاوت‌های زیادی با هم دارند و هر یک از آن‌ها نیاز به مهارت و مسئولیت‌های مربوط به خود است. به منظور درک بهتر شما از موضوع، در ادامه قصد داریم درباره تفاوت‌ها و شباهت‌های این عناوین شغلی که همه مشاغل مرتبط با دیتا هستند صحبت کنیم.

متخصص علم داده (Data Scientist)

متخصص علم داده فردی است که داده‌های پیچیده را تجزیه، تحلیل و تفسیر می‌کند. این افراد با استفاده از مهارت‌های آماری پیشرفته و الگوریتم‌های یادگیری ماشین به پیش‌بینی و پاسخ به پرسش‌های مهم کسب و کار می‌پردازند و بیشتر با داده‌های کلان سر و کار دارند و از طریق پاک‌سازی و مصورسازی داده‌ها و تحلیل و آنالیز به نتایج بهتر دست می‌یابند.

توجه داشته باشید که تمرکز تحلیلگران داده بیشتر بر داده‌های گذشته، با هدف دستیابی به چشم انداز کنونی سازمان است، در صورتی که متخصص علم داده به ارائه پیش‌بینی‌های قابل اطمینان از آینده می‌پردازد.

متخصص علم داده چه کاری انجام می‌دهد؟

یک متخصص علم داده از روش‌ها و الگوریتم‌های پیشرفته آماری و داده کاوی مانند خوشه بندی، شبکه‌های عصبی، درختان تصمیم‌گیری و موارد مشابه برای دستیابی به بینش تجاری استفاده می‌کند و باید در زمینه یادگیری ماشین، آمار و کار با داده‌ها تخصص بالایی داشته باشد. این فرد معمولا مسئولیت مدیریت تیم تحلیل داده را بر عهده می‌گیرد و مسئول ایجاد دیدگاه و استراتژی تجاری پس از دریافت ورودی از مهندسان و تحلیلگران داده است. یک دیتا ساینتیست باید مهارت‌های مربوط به حوزه تحلیلگری و مهندسی داده را به صورت عمیق‌تر و جامع‌تر داشته باشد.

سامانه روابط عمومی دیتاک

متخصص علم داده به چه مهارت‌هایی نیاز دارد؟

متخصصین علم داده باید بر زبان‌های برنامه نویسی مانند جاوا، پایتون، SQL ،R و نرم‌افزار سس (SAS) تسلط داشته باشند. علاوه بر این، باید توانایی کار کردن با فریمورک کلان داده‌ها مانند هدوپ (Hadoop)، اسپارک (Spark) و پیگ (Pig) را نیز داشته باشند. تسلط بر فناوری‌هایی مانند یادگیری عمیق، یادگیری ماشین و مواردی از این دست کمک زیادی به آن‌ها در این حرفه می‌کند.

متخصص علم داده چه وظایف و مسئولیت‌هایی بر عهده دارد؟

مسئولیت‌هایی که شما به عنوان یک متخصص علم داده باید بر عهده بگیرید، به شرح زیر است.

  • مدیریت، کاوش و پاک‌سازی داده‌های بدون ساختار به منظور آماده سازی برای استفاده در کاربردهای عملی
  • تجزیه، تحلیل و تفسیر کلان داده‌ها
  • بهبود مدل‌ها و الگوریتم‌های کنونی مورد استفاده در کلان داده‌ها
  • مدیریت تیم تحلیل داده‌ها و کمک به آن‌ها در رسیدن به اهداف مربوطه
  • ارائه نتایج موثر بر کسب و کار

دیتاک یکی از شرکت‌های پیشرو در علم جمع‌آوری و تجزیه و تحلیل کلان داده (بیگ دیتا) در ایران است که از حضور متخصصان زیادی از جمله عناوین شغلی معرفی شده در این مقاله بهره می‌برد. دیتاک با بهره‌گیری از زیرساخت‌های فناورانه قادر به جمع‌آوری و تحلیل داده و ارائه گزارش‌های جامع داده محور به سازمان‌ها، نهاد‌ها و کسب و کارهاست. این گزارش‌ها می‌تواند در موضوعات مختلف و منحصر بفرد هر کسب‌وکار مانند تحلیل بازار، تحلیل برند، تحلیل رقبا، آنالیز کمپین، تحلیل شبکه‌های اجتماعی، گزارش عملکرد، تصویر چهره و … باشد. برای آشنایی بیشتر با خدمات دیتاک و بهره‌مندی از آن‌ با ما تماس بگیرید.

ارتباط با دیتاک

مهندس داده (Data Engineering)

مهندسان داده زیرساخت‌های لازم برای تجزیه و تحلیل داده را فراهم می‌کنند که برای شرکت‌ها و به ویژه تحلیلگران و متخصصین علم داده ضروری هستند. علاوه بر این، مهندسان داده با بخش‌های مختلف سازمان همکاری می‌کنند تا داده‌های لازم را برای تحلیلگران و متخصصان داده فراهم کنند.

مهندس داده چه کاری انجام می‌دهد؟

مهندسان داده مسئول طراحی، ساخت، آزمایش، تعمیر و نگهداری معماری داده هستند. آن‌ها پایه و اساس را ایجاد می‌کنند و تحلیلگران و متخصصین داده‌ها را قادر می‌سازند تا بینش جدیدی از دیتا ایجاد کنند. همچنین، روش‌هایی برای دستیابی و استفاده از آن دیتا فراهم می‌کنند.

مهندسان داده معمولا با داده‌های خام کار می‌کنند که ممکن است شامل انواع خطای انسانی و سیستمی باشد. چنین داده‌هایی به تحلیلگران کمک چندانی نمی‌کند. برای اینکه داده‌ها قابل استفاده شوند، نیاز به توسعه خطوط انتقال داده (Data Pipelines)، استفاده از ابزارها و فرآیندهای یکپارچه سازی و انتقال داده‌ها از بستری به بستر دیگر است.

مهندس داده به چه مهارت‌هایی نیاز دارد؟

دستورات SQL

مدیریت داده‌ها از جمله مهارت‌های اساسی برای یک مهندس داده است و SQL یک استاندارد متداول برای این فعالیت محسوب می‌شود، زیرا آن‌ها معمولا با پایگاه‌های داده SQL کار می‌کنند.

سیستم‌های پایگاه داده

مهندسان داده باید بر سیستم‌های مبتنی بر SQL مانند MySQL ،PostgreSQL ،Microsoft SQL Server و Oracle مسلط باشند و همچنین بتوانند به راحتی با بانک‌های اطلاعاتی NoSQL از جمله MongoDB، Cassandra ،Couchbase ،Oracle NoSQL Database کار کنند.

راه‌حل‌های ETL

مهندسان داده باید به ابزارهای ETL به منظور انتقال داده‌ها بین سیستم‌های مختلف تسلط داشته باشند. برای این منظور از فناوری‌هایی مانند SAP Data StitchData ،Xplenty ،Informatica و Segment استفاده می‌شود.

نرم افزار انبار داده

توانایی راه‌اندازی انبار داده مبتنی بر ابر و اتصال به آن برای این نقش ضروری است. برخی از راه‌حل‌های ذخیره سازی داده‌ها شاملAmazon Redshift ،Panoply  BigQuery و Snowflake هستند.

توانایی برنامه نویسی

تجربه کار با زبان‌های برنامه نویسی مانند پایتون و جاوا ضروری و در بسیاری موارد حتی اجباری است. پایتون بیشتر در ETL استفاده می‌شود.

ابزارهای کلان داده

این افراد باید بر ابزارهای کلان داده‌ها مانند هدوپ، اسپارک، پیگ و دیگر موارد تسلط داشته باشند.

مهندس داده چه وظایف و مسئولیت‌هایی بر عهده دارد؟

  • توسعه، ساخت، آزمایش و نگهداری معماری داده
  • یکپارچه سازی منابع داده‌ای مختلف و طراحی ETL
  • ساخت، مدیریت و بهینه سازی پایگاه داده، انبار داده و بستر کلان داده
  • ساخت APIها به منظور استفاده در مصارف داده‌ای
  • ایجاد و مدیریت خطوط انتقال داده قوی، کارآمد و قابل اعتماد
  • ایجاد راهکارهایی برای دستیابی به داده‌ها
  • جمع آوری داده‌های جدید و پالایش منابع داده موجود
  • پیشنهاد راهکارهایی برای بهبود قابلیت اطمینان، کارایی و کیفیت داده‌ها

تحلیلگر داده (Data Analyst)

تحلیلگران داده، وظیفه تجزیه و تحلیل داده‌های عددی مختلف در مورد مشتریان، محصولات و دیگر نیازمندی‌های سازمان را بر عهده دارند. این افراد به شرکت‌ها در تصمیم‌گیری بهتر در زمینه استراتژی‌های فروش، بازاریابی، توسعه محصول و دیگر موارد کمک می‌کنند. برای این منظور شما باید از روش‌های آماری، تکنیک‌های پردازش داده‌ها، مدل سازی و گزارش‌گیری آگاهی داشته باشید و درک مناسبی از فضای کسب و کار داشته باشید.

تفاوت بین نقش تحلیلگر داده و متخصص علم داده در این است که دامنه کار تحلیلگران داده محدود به داده‌های عددی است، در حالی که متخصصین علم داده با داده‌های پیچیده کار می‌کنند.

تحلیلگر داده چه کاری انجام می‌دهد؟

برای اینکه کارکنان بخش‌های مختلف سازمان بتوانند وظایف خود را به خوبی انجام دهند نیاز به اطلاعات دارند و باید به سوالات آن‌ها به خوبی پاسخ داده شود. به عنوان مثال، تیم بازاریابی برای اینکه بتواند یک کمپین بازاریابی موفق طراحی کند باید از نیاز کنونی مشتریان آگاه باشد.

تحلیلگران داده برای پاسخگویی به سوالات مطرح شده در محیط کسب و کار اقدام به جمع آوری داده می‌کنند. البته داده‌های جمع آوری شده معمولا از کیفیت لازم برخوردار نیستند. پس یکی دیگر از وظایف این افراد، اصلاح و تغییر داده‌های نامناسب و رفع خطای موجود در آن‌هاست.

پس از اینکه داده‌های مورد نیاز آماده شد، دیتا آنالیست‌ها از روش‌های آماری، ابزارهای هوش تجاری و داده کاوی به منظور درک اطلاعات و کشف الگوهای پنهان موجود در آن‌ها استفاده می‌کنند و در پایان به ارائه گزارش و نمودارهای تحلیلی به بخش‌های مربوطه می‌پردازند.

در واقع تحلیلگران داده با جمع آوری، آماده سازی و تحلیل داده‌ها و ارائه گزارش‌های تفسیری پل ارتباطی موثری میان بخش‌های مختلف سازمان هستند.

تحلیلگر داده به چه مهارت‌هایی نیاز دارد؟

  • دانش آماری و توانایی استفاده از ابزار تجزیه و تحلیل آماری مانند اکسل، متلب، SPSS و SAS
  • تسلط بر ابزارهای تحلیل داده مانند SAS Miner
  • دانش کافی در زمینه پاک‌سازی و سازمان‌دهی داده‌های خام
  • مهارت‌های تصویرسازی داده و ایجاد داشبورد
  • مهارت‌های ارائه نتایج تجزیه و تحلیل داده‌ها
  • آگاهی و توانایی به کارگیری زبان‌های برنامه نویسی مانند پایتون، SQL ،R، جاوا اسکریپت و … نقطه مثبت محسوب می‌شود.

تحلیلگر داده چه وظایف و مسئولیت‌هایی بر عهده دارد؟

به عنوان یک تحلیلگر داده، شما باید مسئولیت‌های خاصی شامل موارد زیر را بر عهده بگیرید.

  • جمع آوری اطلاعات از پایگاه داده و منابع مختلف به کمک روش‌های پرس و جو (Query) و دیگر ابزارها
  • ورود، خروج و مدیریت داده‌ها در محیط عملیاتی
  • پردازش داده‌ها و خلاصه سازی نتایج
  • به کارگیری الگوریتم‌ها و مدل‌های آماری پایه مانند رگرسیون لجستیک، رگرسیون خطی و غیره جهت تجزیه و تحلیل داده‌ها
  • آماده سازی و مصورسازی داده‌ها

اکنون که تفاوت این سه عنوان شغلی تشریح شد بهتر می‌توان تشخیص داد که برای رفع هر نیاز شرکت چه تخصصی لازم و کمک کننده است. دیتاک آماده همکاری با متخصصان این سه حوزه‌ی کاری و دیگر مشاغل مرتبط با دیتا است و از فعالین و متخصصین این حیطه دعوت به همکاری می‌کند.

همکاری با دیتاک

برای درخواست دموی سامانه دیتاک به بخش ارتباط با ما مراجعه کنید.
برچسب ها
برای درخواست دموی سامانه دیتاک به بخش ارتباط با ما مراجعه کنید.

    امین خیبر

    من امین خیبر کارشناس ارشد مهندسی فناوری اطلاعات هستم. یکی از علایقم موضوعات مربوط به تولید محتوا و دیجیتال مارکتینگ است. برای موفقیت در این حوزه تلاش می‌کنم همواره بیاموزم و دانسته‌هایم را به دیگران منتقل کنم. همکاری با مجموعه دیتاک به من فرصت گشت و گذار در دنیای داده‌ها و نوشتن درباره آن را می‌دهد.

    نوشته های مشابه

    دیدگاهتان را بنویسید

    نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

    دکمه بازگشت به بالا
    بستن