مهندسی داده شامل ساخت و مدیریت زیرساخت داده است، در حالی که علم داده بر تجزیه و تحلیل داده ها برای استخراج بینش متمرکز است. هر دو نقش به مهارت‌ها و تخصص‌های متفاوتی نیاز دارند، اما در تیم‌های داده برای حمایت از تصمیم‌گیری مبتنی بر داده با هم همکاری نزدیک دارند. در این مقاله درباره کار مهندس داده و دانشمند داده، حقوق آن ها و مهارت های مورد نیاز آن دو اطلاعات مفیدی آورده شده است.
نقش ها و مسئولیت های مهندس داده و دانشمند داده
مهندسی داده و علم داده دو نقش حیاتی در زمینه تجزیه و تحلیل داده ها دارند. اگرچه با هم شباهت‌هایی دارند، اما در مسئولیت‌ها و تخصص‌هایشان متفاوت هستند. به طور خلاصه، مهندس داده از تجزیه و تحلیل داده ها و یادگیری ماشین (Machine Learning)یادگیری ماشین چیست و چرا مهم است؟ - Machine learning (ML)
تعریف یادگیری ماشین : ماشین لرنینگ (Machine Learning یا به اختصار ML) باعث می‌شود که خود ماشین‌ها با آنالیز داده ها امکان یادگیری و پیشرفت داشته باشند پشتیبانی میکند، در حالی که یک دانشمند داده مسئول تجزیه و تحلیل و تفسیر داده ها برای به دست آوردن بینش و حل مشکلات تجاری است.
کار مهندس داده چیست؟
مهندسان داده در طراحی، ساخت و نگهداری معماری داده‌ای که از تجزیه و تحلیل داده ها پشتیبانی میکند، مشارکت دارند. آنها مسئول ایجاد خطوط لوله داده، ساخت انبارهای داده و توسعه مدل سازی داده ها هستند. علاوه بر این، آنها روی جمع‌آوری، تمیز کردن و تبدیل داده ها از منابع مختلف، تضمین کیفیت داده ها و بهینه سازی عملکرد ذخیره سازی و بازیابی داده ها کار میکنند. آنها معمولا از زبان های برنامه نویسی مانند پایتونزبان برنامه نویسی پایتون چیست؟ – نحوه شروع و دلایل محبوبیت
زبان برنامه نویسی پایتون (Python) چیست؟ این مقاله عالی به بررسی دلایل محبوبیت پایتون، موارد استفاده از پایتون و نحوه شروع به برنامه نویسی پایتون پرداخته، SQL و جاواجاوا چیست؟ تعریف، معنی و ویژگی های جاوا (java) از 0تا100
جاوا یک زبان برنامه نویسی همه منظوره، مبتنی بر کلاس و شی گرا است که برای داشتن وابستگی های پیاده سازی کمتر طراحی شده است، زبان برنامه نویسی جاوا شبیه ++C است و فناوری های بیگ دیتابیگ دیتا (big data) یا کلان داده چیست؟ کاربردهای بیگ دیتا
این صفحه فوق العاده به معرفی 0 تا 100 بیگ دیتا (big data) یا همان کلان‌داده پرداخته. بطور خلاصه بیگ دیتا به تحلیل و پردازش حجم زیادی از داده ها می‌پردازد مانند Hadoop ،Spark و Kafka استفاده می کنند.
کار دانشمند داده چیست؟
دانشمندان داده مسئول تجزیه و تحلیل داده ها برای به دست آوردن بینشی هستند که می تواند برای حل مشکلات تجاری مورد استفاده قرار گیرد. آنها روی مدل سازی آماری، تجسم داده ها و یادگیری ماشین کار میکنند. آنها در تعریف سوالات تحقیق، انتخاب منابع داده مناسب، به کارگیری روش‌های آماری و انتقال یافته‌ها به ذینفعان نقش دارند. دانشمندان داده از زبان های برنامه نویسی مانند Python و زبان برنامه نویسی Rزبان برنامه نویسی R چیست؟ کاربرد زبان برنامه نویسی r چیست؟
این مقاله عالی به توضیح زبان برنامه نویسی R (آر) پرداخته، همچنین به بررسی محیط نرم افزاری زبان R، مزایا و معایب زبان R و کاربردهای زبان R پرداخته است و ابزارهایی مانند Jupyter Notebook، Tableau و TensorFlow برای انجام وظایف خود استفاده میکنند.
حقوق مهندس داده و دانشمند داده
حقوق یک مهندس داده یا دانشمند داده می‌تواند بسته به عوامل مختلفی مانند سطح تجربه، موقعیت مکانی، صنعت و اندازه شرکت متفاوت باشد. در اینجا یک مرور کلی از میانگین حقوق برای این کارها در برخی کشورها آمده است:
- ایالات متحده: میانگین حقوق یک مهندس داده حدود 116591 دلار در سال است، در حالی که میانگین حقوق برای یک دانشمند داده حدود 122338 دلار در سال است.
- بریتانیا: میانگین حقوق یک مهندس داده حدود 47000 پوند در سال است، در حالی که میانگین حقوق برای یک دانشمند داده حدود 55000 پوند در سال است.
- کانادا: میانگین حقوق یک مهندس داده حدود 82000 دلار کانادا در سال است، در حالی که میانگین حقوق برای یک دانشمند داده حدود 91000 دلار کانادا در سال است.
- استرالیا: میانگین حقوق یک مهندس داده حدود 110000 دلار استرالیا در سال است، در حالی که متوسط حقوق برای یک دانشمند داده حدود 112000 دلار استرالیا در سال است.
- هند: متوسط حقوق یک مهندس داده حدود 726000 روپیه در سال است، در حالی که میانگین حقوق یک دانشمند داده حدود 940000 روپیه در سال است.
لطفاً توجه داشته باشید که این ارقام فقط یک راهنمای کلی هستند و بسته به شرکت، مکان و صنعت خاص میتوانند متفاوت باشند.
مهارت های مورد نیاز مهندس داده و دانشمند داده
مهندسان داده معمولاً نیاز به درک قوی از مدل سازی داده ها، طراحی پایگاه داده و فرآیندهای ETL (استخراج، تبدیل، بارگذاری) دارند. آنها باید در زبان های برنامه نویسی مانند Python، SQL و Java و همچنین فناوری‌های داده های بزرگ مانند Hadoop، Spark و Kafka مهارت داشته باشند. آنها همچنین باید دانش پلتفرم‌های رایانش ابری و تجربه کار با انبارهای داده و دریاچه های داده را داشته باشند.
از سوی دیگر، دانشمندان داده به مهارت هایی در آمار، یادگیری ماشین و تجسم داده ها نیاز دارند. آنها باید در زبان های برنامه نویسی مانند Python و R مهارت داشته باشند و از ابزارهای آماری و کتابخانه هایی مانند SciPy، NumPy و Pandas آگاهی داشته باشند. آنها همچنین باید در تمیز کردن داده ها، مهندسی ویژگی‌ها و انتخاب مدل و همچنین تخصص در ابزارهای تجسم داده‌ها مانند Tableau و Power BI تجربه داشته باشند. به طور خلاصه، مهندسان داده به مهارت‌هایی در مدل سازی داده، طراحی پایگاه داده و برنامه نویسی نیاز دارند، در حالی که دانشمندان داده به مهارت‌هایی در آمار، یادگیری ماشین و تجسم داده ها نیاز دارند. هر دو نقش به مهارت در زبان‌ها و فن‌آوری‌های برنامه نویسی مختلف و همچنین درک قوی از مدیریت و تجزیه و تحلیل داده ها نیاز دارند.
آیا یک مهندس داده می‌تواند تبدیل به یک دانشمند داده شود؟
یک مهندس داده می تواند دانشمند داده شود، اما ممکن است به آموزش بیشتری نیاز داشته باشد. برای تبدیل شدن به یک دانشمند داده، یک مهندس داده باید مهارت‌هایی را در مدل سازی آماری، یادگیری ماشین و تجسم داده ها کسب کند که معمولاً بخشی از مسئولیت‌های شغلی مهندس داده نیست. آنها باید یاد بگیرند که چگونه تکنیک های آماری را اعمال کنند، الگوریتم های یادگیری ماشین مناسبی را انتخاب کنند و مدل های پیش بینی را توسعه دهند. یک مهندس داده که می‌خواهد به دانشمند داده تبدیل شود، می‌تواند دوره‌های آمار، یادگیری ماشین و علم داده را بگذراند یا مدرکی را در زمینه مرتبط مانند علوم کامپیوتر یا علوم داده دنبال کند. آنها همچنین می توانند با کار بر روی پروژه های تجزیه و تحلیل داده ها، ساختن نمونه کارها و شرکت در مسابقات علم داده، تجربه عملی کسب کنند.
چشم انداز شغلی
هم مهندسی داده و هم علم داده رشته‌های مورد تقاضا با چشم‌انداز شغلی قوی هستند، مهندسی داده یک زمینه نسبتاً جدید است، اما در سال‌های اخیر به دلیل افزایش حجم داده های تولید شده و نیاز شرکت‌ها به مدیریت، تجزیه و تحلیل موثر آن داده ها، به سرعت رشد کرده است. در نتیجه، انتظار می‌رود فرصت‌های شغلی برای مهندسان داده در سال‌های آینده رشد قابل توجهی داشته باشد. طبق آمار اداره آمار کار ایالات متحده، پیش بینی می‌شود استخدام مدیران پایگاه داده (شامل مهندسان داده) از سال 2019 تا 2029 ، 10 درصد رشد کند که بسیار سریعتر از میانگین رشد برای همه مشاغل است.
علم داده همچنین یک زمینه پر تقاضا است، زیرا مشاغل در صنایع مختلف ارزش تصمیم گیری مبتنی بر داده را تشخیص می‌دهند. انتظار می‌رود فرصت های شغلی برای دانشمندان داده حتی سریعتر از فرصت های شغلی برای مهندسان داده رشد کند. طبق آمار اداره آمار کار ایالات متحده، پیش‌بینی می‌شود که استخدام دانشمندان تحقیقاتی کامپیوتر و اطلاعات (شامل دانشمندان داده) از سال 2019 تا 2029، 15 درصد رشد کند که بسیار سریعتر از میانگین برای همه مشاغل است.
جمع‌بندی
مهندسی داده و علم داده نقش‌های مهمی در زمینه تجزیه و تحلیل داده ها هستند. در حالی که مهندسان داده بر ایجاد و حفظ زیرساختی تمرکز میکنند که از تجزیه و تحلیل داده ها پشتیبانی میکند، دانشمندان داده مسئول تجزیه و تحلیل داده ها برای به دست آوردن بینش و حل مشکلات تجاری هستند. این دو نقش دست به دست هم می‌دهند تا اطمینان حاصل شود که داده ها به درستی جمع آوری، پردازش، تجزیه و تحلیل و تفسیر می‌شوند تا بینش های ارزشمندی را برای تصمیم‌گیری ارائه دهند.
مهندس داده بودن بهتر است یا دانشمند داده بودن؟
دانشمند داده بودن برای کسانی که تیم را خوب هدایت میکنند ، دارای مهارتهای ارتباطی عالی هستند، در ساختن مدلهای یادگیری ماشین ماهر هستند و متخصصان تحلیلی هستند مناسب تر است. مهندسی داده برای افرادی که برنامه نویس یا متخصص در نرم افزار و داده هستند مناسب است. در این مقاله اطلاعات بیشتری در مورد کار مهندس داده و دانشمند داده، حقوق آنها و مهارتهای مورد نیاز این دو نقش آورده شده است.
حقوق مهندس داده بیشتر است یا دانشمند داده؟
حقوق مهندس داده و دانشمند داده در کشورهای مختلف متفاوت است که در این مقاله میانگین حقوق آنها در ۵ نقطه جهان آورده شده است. اگرچه ممکن است تفاوت چندانی بین حقوقشان دیده نشود ولی یک دانشمند داده می تواند ۲۰ الی ۳۰ درصد بیشتر از یک مهندس داده متوسط درآمد داشته باشد.
آیا مهندسی داده شبیه علم داده است؟
در حالی که یک حرفه در مهندسی داده عمدتاً شامل مهارتهای فنی مانند کدنویسی و درک معماری انبار داده است، علم داده به تجزیه و تحلیل آماری و مهارتهای هوش تجاری نیاز دارد. در این مقاله اطلاعات بیشتری درباره مهندسی داده و علم داده آورده شده است.
آیا علم داده نیاز به کدنویسی دارد؟
بله، علم داده به کدنویسی نیاز دارد زیرا از زبانهایی مانند پایتون و R برای ایجاد مدلهای یادگیری ماشینی و کار کردن با مجموعه داده های بزرگ استفاده میکند.
آیا یک مهندس داده می تواند تبدیل به دانشمند داده شود؟
بله، با آموزشهای بیشتر، مهندسان داده میتوانند دانشمند داده شوند و بالعکس. به دلیل همپوشانی تواناییها، از زبانهای برنامهنویسی گرفته تا خطوط انتقال داده، افراد هر دو حرفه از درک اساسی و اصطلاحات لازم برای تغییر شغل نسبتاً روان برخوردارند.
