تفاوت مسیرهای شغلی تحلیلگر داده و دانشمند داده

 داده‌ها همه جا وجود دارند. شما می‌توانید با ابزارها و مهارت‌های مناسب از داده‌ها برای پیش بینی و حل مسائل پیچیده استفاده کنید. اگر علاقه مند به کار با داده‌ها هستید، ممکن است بخواهید یک تحلیلگر داده یا دانشمند داده شوید. درباره تفاوت بین مسیرهای شغلی دانشمند داده و تحلیلگر داده بیشتر بدانید.

یک تحلیلگر داده چه کاری انجام می‌دهد؟

وقتی یک شرکت می‌خواهد داده‌ها را معنا کند اغلب برای درک همه اطلاعات به تحلیل‌گران داده تکیه می‌کند. تحلیلگران داده ممکن است مسئول پاکسازی و فرمتینگ داده‌ها قبل از شناسایی روندهایی باشند که به رهبران کسب‌وکار در تصمیم‌گیری استراتژیک کمک می‌کنند.

انجام تجزیه و تحلیل داده‌ها شامل انواع ابزارها، مهارت ها و زبان های محاسباتی برای انجام تحلیل های آماری و پاسخ به سوالات برای حل چالش های سازمانی است. یک تحلیلگر داده ممکن است از یک زبان پرس و جو مانند  SQL، زبان برنامه نویسی مانند R و SAS و ابزارهای تجسمی مانند Power BI و Tableau در طول کار خود استفاده کند.

مهارت های ارتباطی قوی نیز در تجزیه و تحلیل داده‌ها مفید است. معمولاً از تحلیلگران داده خواسته می‌شود که یافته‌های خود را به تیم‌های خارجی یا ذینفعان منتقل کنند و برای توجیه نتایج، استدلال انجام دهند.

یک دانشمند داده چه کاری انجام می‌دهد؟

 کار دانشمندان داده بر ایجاد الگوریتم‌ها و مدل‌های پیش‌بینی که تحلیل‌گران داده برای جمع‌آوری، مرتب‌سازی و تجزیه و تحلیل اطلاعات از آن استفاده می‌کنند، متمرکز است. آنها به توسعه ابزارها و روش‌هایی برای استخراج اطلاعات، ایجاد سیستم‌های اتوماسیون برای حذف کارهای معمول و ایجاد چارچوب‌های داده‌ای متناسب با سازمانشان کمک می‌کنند.

 در حالی که دانشمندان داده اغلب وظایف متفاوتی را از تحلیلگران داده انجام می‌دهند، اما این نقش‌ها می‌‌توانند همپوشانی هم داشته باشند. یک دانشمند داده اغلب پیشینه‌ای در تجزیه و تحلیل داده‌ها دارد و  این به آنها اجازه می‌دهد تا درک کنند که چگونه تحلیلگران راه حل هایی برای ایجاد بینش های مرتبط ایجاد می‌کنند.

 مهارت‌های نرم، مانند شهود تجاری، تفکر انتقادی و حل مشکلات نوآورانه نیز برای این موقعیت شغلی مهم هستند. اگر بتوانید یک قدم جلوتر از چالش های سازمان خود باشید، می‌توانید ثابت کنید که دارایی بسیار ارزشمندی برای سازمان هستید.

تفاوت ها و شباهت های تحلیلگران داده و دانشمندان داده

 تحلیلگران داده و دانشمندان داده نقش های مهم و در عین حال متمایز را در یک سازمان ایفا می‌کنند. در اینجا چند راه وجود دارد که آنها می‌توانند در یک مجموعه داده یا پروژه یکسان مشارکت کنند:

• یک تحلیلگر داده از طریق تجزیه و تحلیل روتین و نوشتن گزارش، از داده های موجود استفاده می‌کند. یک دانشمند داده روی روش‌های جدید برای جمع‌آوری، ذخیره، دستکاری و تجزیه و تحلیل داده‌ها کار می‌کند.
• یک تحلیلگر داده برای پاسخ دادن به سؤالات مرتبط با کسب و کار کار می‌کند. یک دانشمند داده تلاش می‌کند تا راه های جدیدی را برای پرسیدن و پاسخ به این سؤالات ایجاد کند.
• یک تحلیلگر داده از نرم افزار پایگاه داده، برنامه های هوش تجاری و نرم افزارهای آماری استفاده می‌کند. یک دانشمند داده از پایتون، جاوا و یادگیری ماشین برای دستکاری و تجزیه و تحلیل داده‌ها استفاده می‌کند.

مهم نیست که کدام مسیر را انتخاب می‌کنید، به خاطر داشته باشید که هر دو شغل حداقل به مدرک لیسانس در یک زمینه‌ مانند ریاضیات، علوم کامپیوتر یا آمار نیاز دارند. اگر علاقه مند کار با اعداد هستید و از برنامه نویسی کامپیوتری لذت می‌برید، تبدیل شدن به یک تحلیلگر داده یا دانشمند این فرصت را به شما می‌دهد تا برای سازمان خود بینش های عملی ایجاد کنید.

تحلیلگر داده در مقابل دانشمند داده: نقش ها و مسئولیت ها

نقش و مسئولیت های یک تحلیلگر داده یا دانشمند داده می‌تواند بسته به صنعت و سازمان متفاوت باشد. مطالعه شرح شغل برای درک آنچه که یک شرکت خاص از متخصصان داده خود انتظار دارد می‌تواند مفید باشد. به خاطر داشته باشید که بسیاری از شرکت ها از این دو موقعیت به جای هم استفاده می‌کنند. این بدان معناست که در برخی موارد، آگهی‌های شغلی برای دانشمندان داده واقعاً شامل مهارت‌ها و مسئولیت‌های معمولی تحلیلگر داده‌ها می‌شود و بالعکس. در اینجا چند مسئولیت شغلی رایج برای هر نقش آورده شده است تا به شما کمک کند تشخیص دهید آیا یک کارفرما به دنبال مهارت در تجزیه و تحلیل داده یا علم داده است.

• وظایف تحلیلگر داده
  • پرس و جو داده‌ها با SQL
  • تجزیه و تحلیل داده‌ها و پیش بینی با اکسل
  • ساخت داشبورد با نرم افزار هوش تجاری (BI)
  • انجام انواع تجزیه و تحلیل (descriptive, diagnostic, predictive or prescriptive)
• وظایف دانشمند داده
  • استخراج داده‌ها با API یا ETL(Extract, transform, and load) به معنای استخراج، پالایش و بارگذاری اطلاعات
  • پاکسازی داده‌ها با زبان های برنامه نویسی مانند Python و R
  • انجام تحلیل های آماری
  • ایجاد تکنیک های برنامه نویسی و اتوماسیون برای ساده سازی فرایندهای روزمره
  • توسعه زیرساخت های داده

تحلیلگر داده در مقابل دانشمند داده: مقایسه مهارت

 برای درک بهتر نحوه مقایسه مهارت‌های تحلیلگر داده و مهارت‌های دانشمند داده، به برخی از ابزارها و فرایندهای رایج‌تر هر نقش نگاهی بیندازید.

مهارت‌های تحلیلگر داده	مهارت‌های دانشمند داده
Data Mining	Data Mining
Data Warehousing	Data Warehousing
Math, Statistics	Math, Statistics, Computer Science
Tableau and Data Visualization	Tableau and Data Visualization/Storytelling
SQL	Python, R, JAVA, Scala, SQL, Matlab, Pig
Business Intelligence	Economics
SAS	Big Data/Hadoop
Advanced Excel Skills	Machine Learning