دانشمندان داده و مهندسان داده نقش های مهمی در کلان داده و تجزیه و تحلیل دارند، اما مهارت ها و وظایف شغلی متفاوتی دارند. تفاوت آنها این است!
داده ها نفت جدیدی است که جنبه های زیادی در اکتشاف آن دارد. از استخراج داده‌ها گرفته تا زیرساخت‌های سیستم مورد نیاز برای این جریان داده، مفهوم سازماندهی داده همچنان گسترش می‌یابد. به همین دلیل، هر نقش پیچیده به زمینه های مختلفی تقسیم می شود.
دو جدیدترین و جالب ترین مشاغل در این طاقچه علم داده و مهندسی داده است که برای کسانی که علاقه مشترکی به مدیریت داده دارند عالی است. بخش مشکل، انتخاب بهترین مناسب برای شماست. این مقاله هر دو شغل را در فناوری مقایسه می‌کند و الزامات آنها را برجسته می‌کند، بنابراین می‌توانید تصمیم درستی بگیرید.
یک دانشمند داده چه می کند؟
اولین نقش یک دانشمند داده، درک یک مشکل تجاری است. شما تنها پس از درک مشکل کسب و کار می توانید داده ها را تفسیر کنید. یک دانشمند داده همچنین داده های خام – ساختار یافته و بدون ساختار – را از منابع مختلف مانند وب سرورها، پایگاه های داده و مخازن آنلاین جمع آوری می کند.
پس از آن، آماده‌سازی داده‌ها دنبال می‌شود که شامل پاکسازی داده‌هایی است که جمع‌آوری کرده‌اید و تبدیل آن به داده‌های مفید. در این مرحله، به دنبال انواع داده های ناسازگار، انواع داده های مفقود یا تکراری و ویژگی های غلط املایی خواهید بود.
دانشمندان داده باید این خطاها را حذف کنند تا انبوهی جامع از داده ها را به دست آورند، به همین دلیل است که آماده سازی داده ها یکی از پیچیده ترین بخش های دانشمند داده بودن است. هنگامی که پاکسازی داده ها انجام می شود، یک دانشمند داده نتیجه را به داده های قابل خواندن تغییر می دهد و ذینفعان می توانند با استفاده از بهترین روش های تجسم داده ها را تفسیر کنند.
شما همچنین می توانید از روش های تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی برای ایجاد مدل ها و الگوریتم های مورد استفاده در داده کاوی از فروشگاه های بزرگ داده استفاده کنید. فرآیندی که شامل تعریف و پالایش داده های پاک شده و انتخاب ویژگی ها و متغیرها برای داده کاوی است. برخی از جنبه های علم داده نیاز به برنامه نویسی دارند، بنابراین باید با زبان های برنامه نویسی اولیه آشنا باشید.
یک مهندس داده چه کاری انجام می دهد؟
نقش یک مهندس داده بسیار ساده است. در حالی که یک دانشمند داده مسئول تبدیل داده های خام به اشکال ساده و قابل خواندن است، مهندسان داده مسئول ساختن سیستم هایی هستند که به این تغییرات کمک می کنند.
وظیفه یک مهندس داده این است که مجموعه داده های پیچیده را از یک برنامه کاربردی یا ابزار شخص ثالث بگیرد و آنها را به گونه ای پردازش کند که دسترسی و استفاده را برای تحلیلگران داده و دانشمندان آسان کند. بنابراین، مهندسان داده بر ساخت زیرساخت‌های سیستمی تمرکز می‌کنند که به جمع‌آوری داده‌ها کمک می‌کند و آنها را برای استفاده توسط دانشمندان داده آماده می‌کند.
استخراج داده ها معمولاً از طریق خطوط لوله داده ساخته شده توسط مهندسان داده انجام می شود. یکی از راه‌های جمع‌آوری داده، استفاده از API (رابط برنامه‌نویسی اپلیکیشن) است. به عنوان یک مهندس داده، نقش شما این است که یک سری کد بنویسید که یک فراخوانی API ایجاد می کند که با سرور منابعی که داده ها را از آن استخراج می کنند تعامل داشته باشد.
به این ترتیب، جمع آوری داده ها به صورت جریانی یا فرآیند دسته ای آغاز می شود. بنابراین درک زبان های برنامه نویسی پیچیده به عنوان یک مهندس داده بسیار مهم است. گام بعدی در مهندسی داده این است که داده ها را متناسب با ذخیره سازی شما تغییر دهید.
تفاوت اصلی بین یک دانشمند داده و یک مهندس داده این است که اولی مدل و الگوریتم را برای تفسیر داده های خام طراحی می کند، در حالی که دومی سیستمی را برای جمع آوری داده های خام حفظ و ایجاد می کند. یک مهندس داده، ستون فقرات و زیرساخت مورد استفاده در علم داده را می سازد.
1. آموزش و پرورش
یک دانشمند داده برای شروع کار خود نیاز به مدرک لیسانس در علم داده یا یک رشته مرتبط دارد. با این حال، اکثر کارفرمایان فردی با مدرک کارشناسی ارشد را ترجیح می دهند. مدرک تحصیلات تکمیلی می تواند به شما کمک کند که برجسته شوید.
همچنین ممکن است لازم باشد برای کسب دانش و تجربه در این زمینه به یک کمپ بوت علم داده ملحق شوید. یک دانشمند داده همچنین به درک عمیقی از داده کاوی، زیرساخت کلان داده، آمار و الگوریتم های یادگیری ماشین نیاز دارد.
از طرف دیگر، یک مهندس داده باید پیشینه قوی در مهندسی نرم افزار و مهارت های تحلیلی عالی از مطالعه ریاضیات کاربردی، فیزیک و آمار داشته باشد. برای قرار گرفتن در معرض بهتر، همچنین باید به برنامه های کارآموزی بپیوندید تا بتوانید آنچه را که آموخته اید تمرین کنید.
بر خلاف تبدیل شدن به یک دانشمند داده، شما نیازی به مدرک کارشناسی ارشد در مهندسی داده ندارید. مدرک لیسانس کافی است، اما شما باید دوره هایی را در زمینه ساختار داده، کدنویسی و مدیریت پایگاه داده بگذرانید.
2. مهارت ها
یک دانشمند داده باید مهارت های متفاوتی را که مخصوص علم داده است، تقویت کند. برخی از اینها تجسم داده ها، جدال داده ها، ریاضیات و برنامه نویسی هستند. برای برنامه نویسی به دانش گسترده ای از Python، JavaScript، SQL و Scala نیاز دارید. برای ایجاد مدل ها و الگوریتم ها به آنها نیاز خواهید داشت.
در همین حال، یک مهندس داده به مهارت هایی مانند تجزیه و تحلیل داده ها، انبارهای داده، یادگیری ماشین اولیه و دانش سیستم عامل نیاز دارد. آنها همچنین به مهارت های نرمی مانند مهارت های ارتباطی، تفکر انتقادی و مهارت های همکاری نیاز دارند. یک مهندس داده همچنین باید در زبان های برنامه نویسی مانند جاوا، پایتون، سی و سی پلاس پلاس مهارت داشته باشد.
در نهایت، یک مهندس داده باید با ابزارهای پایتون ETL و ابزارهای خط لوله مانند Fivetran، Talend Open Studio و IBM DataStage آشنا باشد. این ابزارهای ETL برای استخراج داده ها از سایت های مختلف بسیار مورد نیاز هستند.
3. حقوق و دستمزد
طبق گفته Indeed، میانگین حقوق پایه برای یک دانشمند داده 97678 دلار است. این محدوده حقوق می تواند به 188972 دلار برسد که شامل سایر پاداش های نقدی، سهام سود، انعام یا کمیسیون می شود.
اکثر کارفرمایان در ایالات متحده علاوه بر ارائه بیمه، برنامه های سلامتی و مجوزهای کار از خانه، مزایای غیر نقدی 401 (k) را نیز ارائه می دهند. با این حال، این مزایا به کارفرمای شما و سطح تجربه شما بستگی دارد.
برعکس، بر اساس گزارش Indeed، مهندسان داده میانگین حقوق پایه 112680 دلاری دارند که می تواند سالانه تا 218627 دلار نیز برسد. آنها همچنین می توانند از امتیازاتی مانند تخفیف کارمند، بیمه و مزایای غیرنقدی مانند تطبیق 401 (k) و 401 (k) برخوردار شوند. این مزایا به کارفرما، سطح تجربه، نقش شغلی و صلاحیت شما نیز بستگی دارد.
4. تجربه
شما می توانید برای نقش های ابتدایی با حداقل یک سال تجربه در علم داده درخواست دهید. با این حال، برای اینکه در این نقش ها به خوبی عمل کنید، باید از حوزه مرتبطی مانند فناوری اطلاعات جابجا شوید.
اما اگر از صفر شروع می کنید، کسب مدرک کارشناسی ارشد و کسب تجربه مرتبط به عنوان یک دانشمند داده، موقعیت های بهتری را برای شما به ارمغان می آورد. بنابراین، برای تبدیل شدن به یک دانشمند داده تمام عیار، به حدود 3 تا 5 سال تجربه کیفی کار در نقش های کارآموزی و به عنوان یک دانشمند داده سطح پایه نیاز دارید.
یک مهندس داده همچنین حداقل یک سال تجربه برای به دست آوردن یک نقش پایه پس از مدرک لیسانس در مهندسی داده دارد. با این حال، این نقش ها معمولا نادر هستند. همچنین می توانید از نقش مرتبط با داده به مهندسی داده تغییر دهید. اما برای به دست آوردن مشاغل بهتر به عنوان مهندس داده، به 4 تا 5 سال تجربه مرتبط نیاز دارید.
5. فرصت های شغلی
فرصت های شغلی غنی برای دانشمندان داده بر اساس تجربه شما وجود دارد. شرکت های دارای رتبه برتر مانند Meta، Ford Motor Company و HP از تخصص دانشمندان داده استفاده می کنند. آنها همچنین فرصت هایی را در حوزه سلامت، دانشگاه، اطلاعات و دولت خواهند یافت.
یک مهندس داده همچنین فرصت های شغلی دارد که با توجه به سطح تجربه آنها گسترش می یابد. شرکت هایی مانند نتفلیکس، اپل و کپیتال به مهندسان داده نیاز دارند تا به دانشمندان داده کمک کنند. مهندسان داده در شرکت های بزرگ و در زمینه های مرتبط با تجارت کار می کنند. آنها همچنین با دانشگاه و اطلاعات و فناوری مناسب هستند. هر جایی که نیاز به مدیریت داده دارد.
انتخاب مسیر شغلی مناسب برای شما
هر دو شغل غنی و محکم هستند. آنها حداکثر نوردهی را ارائه می دهند و به شما امکان می دهند با شرکت های دارای رتبه برتر کار کنید. با این حال، شما باید تکالیف خود را انجام دهید تا شغل مناسب مرتبط با داده را پیدا کنید. همچنین نوشتن علایق خود به شما کمک می کند تا بتوانید شغلی را انتخاب کنید که با اهداف شما همخوانی داشته باشد.