تفاوت مهندس داده و دانشمند داده چیه؟

تو سال‌های اخیر شاهد افزایش تقاضای مشاغل در حوزه علم داده بودیم. به‌طوری که مرکز آمار جهانی، رشد ۲۲ درصدی رو از سال ۲۰۲۰ تا ۲۰۳۰ برای این مشاغل پیش‌بینی کرده که بسیار بالاتر از میانگین رشد مشاغل دیگه هست. این مقاله، بینشی درباره تفاوت‌های کلیدی بین دو حرفه برجسته در علم داده، یعنی دانشمند داده (Data Scientist) و مهندس داده (Data Engineer) رو ارائه میکنه. یعنی همه چیزهایی (از نقش‌ها و مسئولیت‌ها) که برای انتخاب آگاهانه شما در مورد آینده شغلی‌تون لازمه بدونین ارائه میده. ما توی این مقاله از سایت دیفرتو به شما میگیم که تفاوت مهندس داده و دانشمند داده چی هست و هر کدوم چه ویژگی‌هایی دارن.

آیا بین یک مهندس داده و یک دانشمند داده تفاوتی وجود داره؟

توی یک زمان‌های خاصی از دانشمندهای داده انتظار میرفت نقش مهندس‌های داده رو هم ایفا کنن. با رشد و تکامل حوزه داده‌ها، با پیچیده‌تر و سخت‌تر شدن جمع‌آوری و مدیریت داده‌ها و با افزایش انتظار سازمان‌ها برای پاسخ سریع و تحلیل بیشتر از داده‌های جمع‌آوری‌شده، متخصص‌های این حوزه به دو بخش تقسیم شدن.

امروزه، تفاوت اصلی بین این دو متخصص داده در اینه که مهندس‌های داده، سیستم‌ها و ساختارهایی رو میسازن که داده‌ها رو ذخیره، استخراج و سازمان‌دهی میکنن درحالی‌که دانشمندهای داده اون داده‌ها رو برای پیش‌بینی روندها، جمع‌آوری بینش‌های تجاری و پاسخ به سؤال‌های مرتبط به سازمان‌ها تجزیه و تحلیل میکنن.

تقابل مهندس داده و دانشمند داده

فرق بین یک مهندس داده و یک دانشمند داده چیه؟

هرچند که بین مهارت‌های مهندس‌های داده و دانشمندهای داده همپوشانی وجود داره و در گذشته، از دانشمندهای علم داده انتظار میرفته که بعضی از کارهای مهندس‌های داده رو هم انجام بدن، ولی این دو نقش به‌طور مشخصی باهم متفاوت هستن. در ادامه این تفاوت‌ها رو توی پارامترهای زیر بررسی میکنیم:

تفاوت نقش و مسئولیت‌های مهندس داده و دانشمند داده

این پارامتر کمک میکنه که مهندس‌های داده و دانشمندهای داده نقش‌های مکمل هم رو داشته باشن. مهندس‌های داده سیستم‌هایی رو میسازن و بهینه میکنن که به دانشمندهای داده اجازه میده کار خودشون رو براساس اونها انجام بدن. به زبان ساده، دانشمند علم داده در انبار داده‌هایی که مهندس داده مدیریت کرده، معنی پیدا میکنه.

حالا وظیفه هر کدوم رو توی حوزه نقش و مسئولیت به طور جداگانه مقایسه می‌کنیم.

یک مهندس داده چه کاری انجام میده؟

مهندس داده یک متخصصه که زیرساخت داده رو برای تجزیه‌و‌تحلیل آماده میکنه. اونها روی آمادگی تولید داده‌های خام و عناصری مثل فرمت‌ها، تغییرپذیری، مقیاس‌بندی، ذخیره‌سازی داده‌ها و امنیت متمرکز هستن. مهندس‌های داده وظیفه طراحی، ساخت، آزمایش، یکپارچه‌سازی، مدیریت و بهینه‌سازی داده‌ها از منابع مختلف رو به عهده دارن.

همچنین اونها زیرساخت‌ها و معماری‌هایی رو درست میکنن که امکان تولید داده‌ها رو فراهم میکنه. تمرکز اصلی اونها ایجاد خطوط لوله داده با جریان آزاد و با ترکیب انواع فناوری‌های جدیده که امکان جمع‌آوری سریع داده رو فراهم میکنه.

یک دانشمند علم داده چه کاری انجام میده؟

دانشمندهای داده روی پیدا کردن چیزهای جدیدی از داده‌ها که توسط مهندس‌های داده تهیه شده، تمرکز میکنن. اونها به‌عنوان بخشی از کار خودشون آزمایش‌های مختلف آنلاین و عملی انجام میدن، فرضیه‌ها رو توسعه میدن و از دانش خودشون در مورد آمار، تجزیه‌وتحلیل داده‌ها، تجسم داده‌ها و الگوریتم‌های یادگیری ماشینی برای شناسایی فرایندها و پیش‌بینی کردن کسب‌وکار استفاده میکنن.

تفاوت تحصیلات و مدارک لازم برای مهندس داده و دانشمند علم داده

خیلی از مهندس‌های داده و دانشمندهای داده مدرک لیسانس در علوم کامپیوتر یا رشته‌های مرتبط با اون مثل ریاضیات، آمار، اقتصاد یا فناوری اطلاعات دارن. در حالی که کارفرماها اغلب به دنبال داوطلب‌هایی با مدارک پیشرفته هستن، ولی این نکته مهمه که میتونیم بدون مدرک هم در زمینه علوم داده یا مهندسی داده نقش مهمی رو ایفا کنیم.

شرایط لازم برای تبدیل شدن به یک مهندس داده چیه؟

مهندس‌های داده معمولاً از مهندس‌های نرم‌افزار هستن که در زبان‌های برنامه‌نویسی مثل جاوا، پایتون، SQL و اسکالا مهارت دارن. از طرف دیگه، برخی هم ممکنه مدرکی در ریاضیات یا آمار داشته باشن که به اونها کمک میکنه رویکردهای تحلیلی مختلفی رو برای حل مشکلات تجاری به‌کار ببرن.

برای استخدام به‌عنوان مهندس داده، اکثر شرکت‌ها به‌دنبال داوطلب‌هایی هستن که دارای مدرک لیسانس تو علوم کامپیوتر، ریاضی کاربردی یا فناوری اطلاعات باشن. همچنین ممکنه از کاندیداها خواسته بشه که دارای چند گواهی مهندسی داده مثل مهندس حرفه‌ای داده گوگل یا مهندس داده IBM باشن.

اگه اونها تو ساخت انبارهای کلان داده تجربه داشته باشن و بتونن Extract، Transform و Load یا ETL رو در بالای مجموعه داده‌های بزرگ اجرا کنن، به این حرفه کمک میکنه. اونها همیشه با روسای کسب‌وکارها درگیر هستن تا نیازهای خاص اونها رو درک کنن و یافته‌های پیچیده رو چه به صورت شفاهی و چه بصری، به‌طوری که بتونه توسط مخاطب‌های تجاری عمومی دنبال بشه، ارائه بدن.

شرایط لازم برای تبدیل شدن به یک دانشمند داده چیه؟

معمولاً حجم زیادی از داده‌ها بدون هیچ مشکل تجاری خاصی برای حل به دانشمندهای داده ارائه میشه. توی این سناریو، از دانشمند داده انتظار میره که داده‌ها رو کاوش کنه، سؤالات درست رو فرموله کنه و یافته‌های خودش رو ارائه بده. این کار، داشتن دانش گسترده‌ای از تکنیک‌های مختلف مثل داده کاوی، الگوریتم‌های یادگیری ماشین و آمار رو برای دانشمندان داده ضروری میکنه.

اونها باید با مجموعه داده‌هایی در اشکال مختلف، کار کنن تا الگوریتم های خودشون رو به طور موثر و کارآمد اجرا کنن، همچنین باید خودشون رو با آخرین فناوری‌ها به روز کرده باشن. انتظار میره دانشمندهای علم داده در زبان‌های برنامه نویسی مثل SQL، Python، R و Java مهارت داشته باشن و با ابزارهایی مثل Hive، Hadoop، Cassandra و MongoDB آشنا باشن.

یک مهندس داده میتونه تبدیل به یک دانشمند داده بشه؟ برعکس اون چی؟

پاسخ کوتاه به این سوال، بله هست. مهندس‌های داده میتونن با آموزش‌ها و تحصیلات بیشتر به دانشمندهای داده تبدیل بشن و بالعکس. همپوشانی این دو مقوله تو مهارت‌هایی مثل دانش زبان‌های برنامه‌نویسی و کار با خطوط انتقال داده، به این معنیه که اعضای هر دو حرفه به دانش پایه و واژه‌های تخصصی اون مجهز هستن تا انتقال شغلی نسبتاً آسانی داشته باشن.

مهندس‌های داده تمرکز بیشتری روی معماری و زیرساخت‌ها دارن و از کار دانشمندان داده پشتیبانی میکنن. و از طرف دیگه دانشمندهای داده تمرکز بیشتری روی توسعه و آزمایش فرضیه‌ها روی داده‌های ارسالی مهندسان داده دارن. پس باید هر دو حرفه قبل از این که بتونن به حرفه همدیگه ورود کنن مهارت‌های بیشتری رو به دست بیارن.

کدام حرفه بین مهندسی داده و دانشمند داده انتخاب بهتری برای شماس؟

علیرغم تشابهات بین مهارت‌های این دو حرفه، دانشمندهای داده و مهندس‌های داده مسئولیت‌های متفاوتی دارن و ممکنه این نقش‌ها برای تیپ‌های شخصیتی خاص مناسب‌تر باشه.

اگه یک مهندس داده باشین:

مهندس‌های داده بیشتر با زیرساخت‌ها سروکار دارن و داده‌ها رو ذخیره و سازماندهی کنن. اونها کدنویس‌های قوی هستن که دوست دارن یاد بگیرن و از فناوری‌های جدید استفاده کنن، از کشف راه‌های جدید برای کارآمدتر کردن نرم‌افزارها و سیستم‌ها لذت میبرن و برای کمک به صرفه‌جویی در زمان و منابع پیشرفت میکنن.

اگه یک دانشمند داده باشین:

دانشمندهای داده متفکرانی کنجکاو هستن، از پرسیدن سوال نمیترسن و برای آزمایش فرضیه‌های خودشون زندگی میکنن. دانشمندهای داده از داده‌ها برای درک چیزهایی که تو گذشته اتفاق افتاده استفاده میکنن. همچنین از طریق داده‌ها روندها و فرایندها رو هم پیش‌بینی میکنن. اونها سعی میکنن بفهمن چه اتفاقی ممکنه در آینده بیفته.

سخن پایانی

توی این مقاله تفاوت‌های مهندس داده و دانشمند علم داده رو بررسی کردیم تا اگه میخواین یکی از این حرفه‌ها رو انتخاب کنین یا اون‌ها رو از هم تشخیص بدین، بهتر عمل کنین. اگه همیشه به‌دنبال راه‌هایی برای بهبود چیزهایی که میسازین هستین، یا هدفی رو برای ساخت ابزارهایی که بتونه به دیگران کمک کنه در ذهن دارین و عاشق بازی با جدیدترین ابزارها و فناوری‌ها هستین پس مهندسی داده ممکنه شغل مناسبی برای شما باشه.

اما اگه شما از اجرای تحلیل‌های آماری پیشرفته، نوشتن الگوریتم‌های برنامه‌ریزی ماشینی و استفاده از خلاقیت برای حل مسائل لذت میبرین، پس ممکنه حرفه دانشمند داده برای شما مناسب‌تر باشه.

منابع:

springboard.com