دانشمند داده چه تفاوتی با تحلیل‌گر داده دارد؟

اگر ذهنیت تحلیلی دارید و عاشق رمزگشایی داده‌ها برای روایت یک داستان هستید، ممکن است بخواهید شغل تجزیه و تحلیل داده یا دانشمند داده را در نظر بگیرید. تحلیل‌گر داده و دانشمند داده، دو مورد از جذاب‌ترین مشاغل در حوزه فناوری هستند (و حقوق بالایی نیز دارند). هاروارد بیزینس ریویو حتی به “دانشمند داده” عنوان “جذاب‌ترین کار قرن ۲۱” را اعطا کرد.

مشاغل علوم داده و تجزیه و تحلیل (DSA) تقاضای زیادی دارند. طبق گفته‌های فوربس، “… تا سال ۲۰۲۰ پیش‌بینی می‌شود تعداد آگهی‌های استخدام مشاغل علوم داده و تجزیه و تحلیل داده از تقریباً ۳۶۴ هزار مورد، به تقریباً ۲ میلیون و ۷۲۰ هزار مورد افزایش یابد.”

اما تفاوت تجزیه و تحلیل داده‌ها با علم داده و تفاوت این دو نقش شغلی چیست؟

حتی افرادی که از دانش اولیه علم داده برخوردار هستند، نقش دانشمند داده و تحلیل‌گر داده را اشتباه گرفته‌اند. بنابراین، چه تفاوتی بین دانشمند داده و تحلیل‌گر داده وجود دارد؟ هر دو با داده کار می‌کنند، اما تفاوت اصلی در کار آن‌ها با این داده‌ها است.

تحلیل‌گران، داده‌ها را الک می‌کنند و به دنبال شناسایی روندها هستند. اعداد چه داستان‌هایی را بیان می‌کنند؟ بر اساس این بینش چه تصمیماتی برای کسب و کار می‌توان گرفت؟ آن‌ها همچنین ممکن است نمایش‌های تصویری مانند نمودارها را برای نمایش بهتر آنچه داده‌ها نشان می‌دهند، ایجاد کنند.

دانشمندان داده در تفسیر داده‌ها مشابه هستند، اما همچنین دارای مهارت رمزگذاری و مدل‌سازی ریاضی می‌باشند. بیشتر دانشمندان داده دارای مدرک پیشرفته بوده و بسیاری در واقع از شغل تحلیل‌گر داده به دانشمند داده ارتقا می‌یابند. آن‌ها می‌توانند کار تحلیل‌گر داده را انجام دهند، اما در یادگیری ماشین (Machine Learning) نیز کارآمد بوده، دارای مهارت برنامه‌نویسی پیشرفته هستند و می‌توانند فرآیندهای جدیدی را برای مدل‌سازی داده‌ها ایجاد کنند. آن‌ها می‌توانند با الگوریتم‌ها، مدل‌های پیش‌بینی‌کننده و موارد دیگر کار کنند.

اکنون که تفاوت‌های اساسی بین عناوین شغلی تحلیل‌گر داده و دانشمند داده را شناسایی کردیم، بیایید کمی عمیق‌تر آن‌ها را بررسی کنیم.

دانشمند داده و تحلیل‌گر داده: آن‌ها چه کاری انجام می‌دهند

تحلیل‌گر داده چه کاری انجام می‌دهد؟

تحلیل‌گران داده‌ها را الک می‌کنند و گزارش‌ها و تجسماتی را برای توضیح بینش پنهان‌شده در این داده‌ها، ارائه می‌دهند. کسی که به افراد از سراسر شرکت کمک می‌کند تا اطلاعات خاص را با نمودار درک کنند، نقش تحلیل‌گر داده را بر عهده دارد. از برخی جهات، می‌توانید این شغل را به عنوان اولین قدم در راه رسیدن به یک کار دانشمند داده تصور کنید.

دانشمند داده چه کاری انجام می‌دهد؟

کار دانشمند داده جمع‌آوری و تجزیه و تحلیل داده‌ها، جمع‌آوری بینش‌های عملی و به اشتراک گذاشتن این بینش‌ها با شرکتشان است.

“Doing Data Science”، کتاب مبتنی بر کلاس دانشگاه کلمبیا در معرفی علوم داده، دانشمند داده را شخصی توصیف می‌کند که “وقت زیادی را در فرآیند جمع‌آوری، تمیز کردن و استفاده از داده‌ها صرف می‌کند، زیرا داده‌ها هرگز تمیز نیستند.”

در ادامه این کتاب توضیح داده شده است که پس از تمیز شدن داده‌ها، “یک قسمت مهم تجزیه و تحلیل داده‌های اکتشافی است که تجسم و حس داده را ترکیب می‌کند. او الگوها، مدل‌های ساختاری و الگوریتم‌هایی را پیدا خواهد کرد که برخی با هدف درک مصرف محصول و سلامت کلی آن، و برخی دیگر به عنوان نمونه‌های اولیه‌ای که در نهایت دوباره به محصول اضافه می‌شوند، خدمت می‌کنند. او ممکن است آزمایش‌هایی را طراحی کند و نقشی مهم در تصمیم‌گیری مبتنی بر داده ایفا خواهد کرد. او باید با اعضای تیم، مهندسان و رهبری ارتباط برقرار کند. ”

بنابراین نه تنها دانشمند داده باید از نحوه جمع‌آوری و تمیز کردن داده‌ها اطلاع داشته باشد، بلکه همچنین باید از نحوه ساخت الگوریتم‌ها، یافتن الگوها، آزمایش‌های طراحی و به اشتراک گذاشتن نتایج داده‌ها با اعضای تیم به طور قابل درک، آگاه باشد.

دانشمند داده و تحلیل‌گر داده: الزامات نقش

شرایط مورد نیاز برای نقش تحلیل‌گر داده چیست؟

بنا بر آگهی استخدام تحلیل‌گر داده، متقاضی باید دارای مدرک لیسانس STEM (علوم، فناوری، مهندسی یا ریاضی) باشد. داشتن مدرک پیشرفته “خوب” است، اما لازم نیست. متقاضی همچنین باید مهارت‌های زیادی در ریاضیات، علوم، برنامه‌نویسی، پایگاه داده، مدل‌سازی و تجزیه و تحلیل پیش‌بینی داشته باشد. برای پیدا کردن درک درستی از نقش مورد نیاز برای تحلیل‌گر داده، ما به آگهی‌های استخدام در Glassdoor نگاهی انداختیم.

بیشترین موارد مورد نیاز در این آگهی‌ها عبارتند از:

• مدرک ریاضیات، آمار یا کسب و کار، با تمرکز تحلیلی
• تجربه کار با زبان‌هایی مانند SQL / CQL ، R ، پایتون
• ترکیبی قوی از مهارت‌های تحلیلی، کنجکاوی فکری و ذکاوت گزارشگری
• درک کاملی از تکنیک‌های داده‌کاوی، فناوری‌های نوظهور (MapReduce، Spark ، چارچوب‌های داده در مقیاس بزرگ، یادگیری ماشین، شبکه‌های عصبی) و یک رویکرد فعال، با توانایی مدیریت چندین اولویت به طور هم‌زمان
• آشنایی با روش توسعه چابک
• آشنایی استثنایی با اکسل و نرم‌افزارهای آفیس
• مهارت‌های ارتباطی گفتاری و نوشتاری قوی

جمع‌بندی

تبدیل شدن به دانشمند داده بیشتر از تحلیل‌گر داده به تلاش نیاز دارد، اما پاداش آن نیز بسیار بیشتر است. اگر در ریاضیات، آمار و برنامه‌نویسی تبحر دارید و در یکی از این رشته‌ها دارای مدرک پیشرفته هستید، به نظر می‌رسد شما می‌توانید یک نامزد مناسب برای نقشی در علوم داده باشید.

با این حال، اگر تازه شروع کرده‌اید و مهارت‌های ریاضی دارید اما همچنان باید مهارت‌های مدل‌سازی و کدگذاری خود را تقویت کنید، پس برای شغل تحلیل‌گر داده مناسب‌تر خواهید بود. اگر این هدف نهایی شما باشد، می‌توانید نقش تحلیل‌گر داده را به عنوان یک گام برای دستیابی به نقش دانشمند داده در نظر بگیرید.