برنامه‌ریزی شغلیهوش تجاری

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.


مجموعه

هوش تجاری

این پست بخشی از مجموعه هوش تجاری در کار و کسب است. ترتیب زیر را در این حوزه پیشنهاد می‌کنیم.

  1. بررسی تفاوت‌های میان داده، اطلاعات و دانش در یک نگاه
  2. وقتی از هوش تجاری صحبت می‌کنیم، از چه حرف می‌زنیم؟
  3. تبدیل داده به اطلاعات با هوش تجاری
  4. تجزیه و تحلیل داده (Data Analytics) چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  5. کلان داده (Big Data) چیست؟
  6. تجزیه و تحلیل کلان داده (Big Data) چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  7. مقایسه مفاهیم تحلیل داده، علوم داده و کلان داده (Big Data)
  8. حاکمیت داده (Data Governance) چیست و چه اهمیتی دارد؟
  9. هوش تجاری (BI) چیست و چه تفاوتی با آنالیز تجاری (BA) دارد؟
  10. آنچه باید درباره‌ هوش تجاری بدانیم
  11. هوش تجاری (BI) چطور می‌تواند به کسب و کار شما کمک کند؟
  12. معرفی ۵ کتاب برتر درباره هوش تجاری
  13. ۷ کلید برای یک استراتژی موفقیت آمیز در زمینه هوش تجاری
  14. ۹ راه عدم موفقیت هوش تجاری
  15. تجسم داده (Data Visualization) چیست و چرا اهمیت دارد؟
  16. تمیزسازی داده (Data cleaning) به چه معناست و چه اهمیتی دارد؟
  17. ۱۰ تکنیک اساسی تجسم داده در ایجاد گزارش‌های هوش تجاری
  18. معرفی ۱۳ روش متداول تجسم داده‌ها
  19. تفاوت داشبورد و گزارش چیست؟
  20. ۱۳ مثال عملی از تحلیل داده با هوش تجاری
  21. کاربرد هوش تجاری در صنایع مختلف
  22. معرفی نرم افزارهای مختلف هوش تجاری
  23. پاور بی آی (Power BI) چیست و در هوش تجاری چه کاربردی دارد؟
  24. راهنمای کامل پاور بی آی (Power BI)
  25. ویژگی‌های نرم افزار Power BI
  26. تفاوت پاور بی آی و اکسل
  27. معرفی انواع نمودارها در نرم افزار پاور بی آی (Power BI)
  28. راهنمای کامل معماری نرم افزار پاور بی آی (Power BI)
  29. راهنمای انتخاب ابزار مناسب بین پاور بی آی و اکسل
  30. آموزش توابع زبان DAX در هوش تجاری با پاور بی آی (Power BI)
  31. معرفی نرم‌افزار Tableau، کاربردها و محصولات آن
  32. هر آنچه که لازم است درباره نرم‌افزار QlikView بدانید
  33. تفاوت زبان M و DAX در نرم افزار Power BI
  34. مقایسه ابزار Power BI و Tableau در هوش تجاری
  35. آموزش Power BI Report Server
  36. آموزش نصب و راه اندازی Power BI Report Server
  37. مسیر شغلی در هوش تجاری
  38. مهندسی داده چیست؟
  39. تحلیلگر داده (Data Analyst) کیست و چه کاری انجام می‌دهد؟
  40. تحلیل‌گر هوش تجاری کیست و چگونه می‌توان به یک تحلیل‌گر هوش تجاری تبدیل شد؟
  41. مهمترین تکنیک‌های هوش تجاری
  42. پیاده سازی هوش تجاری در سازمان‌ها
  43. داده کاوی چیست و چه تکنیک‌هایی دارد؟
  44. همه‌چیز درباره علم داده و نحوه استفاده از آن
  45. دانشمند داده کیست و چه نقشی در کسب و کار دارد؟
  46. معرفی برترین زبان‌های برنامه‌نویسی علم داده
  47. زبان برنامه‌نویسی پایتون چیست و چرا باید آن را یاد بگیرید؟
  48. یادگیری ماشین چیست؟
  49. بهترین زبان‌ها برای یادگیری ماشین (Machine Learning) کدام هستند؟
  50. زبان برنامه نویسی R چیست؟
  51. بررسی تفاوت‌های میان داده‌کاوی و یادگیری ماشین در علم داده
  52. چگونه می‌توان یک داشبورد فروش ایجاد کرد؟
  53. پایگاه داده چیست و چه اجزایی دارد؟
  54. انبار داده چیست؟
  55. مفاهیم، معماری و اجزای انبار داده
  56. دانشمند داده چه تفاوتی با تحلیل‌گر داده دارد؟
  57. فرایند ETL در ایجاد انبار داده چیست؟
  58. مدل‌سازی داده چیست؟
  59. دریاچه داده (Data Lake) چیست و چه ساختاری دارد؟
  60. نرمال‌سازی داده چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  61. سیستم‌های پشتیبانی تصمیم‌گیری چیست و چه کاربردهایی دارد؟
  62. بازار داده (Data Mart) چیست و چه تفاوتی با انبار داده دارد؟
  63. تحلیل‌های پیش‌بینی کننده چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  64. علم تصمیم‌گیری چیست و چگونه می‌توانیم تصمیمات داده‌محور بگیریم؟
  65. تصمیم‌گیری مبتنی بر داده چیست و چه تاثیری در موفقیت کسب و کار دارد؟
  66. کاربرد تحلیل داده در بانکداری و شرکت‌های خدمات مالی

نوشته های مشابه

دیدگاهتان را بنویسید

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

بستن