دانشمند داده (Data Scientist) و مهندس داده (Data Engineer) دو شغل متمایز اما نزدیک به هم در حوزه تجزیه و تحلیل داده ها و مدیریت هستند. در حالی که هر دو نقش مهمی در استفاده از داده‌ها برای تصمیم‌گیری‌ها و بینش‌های تجاری دارند، اما بر جنبه‌های مختلف خط لوله پردازش داده تمرکز می‌کنند و به مجموعه مهارت‌ها و مسئولیت‌های متفاوتی نیاز دارند. در اینجا یک مقایسه ای بین این دو نقش انجام می دهیم:
دانشمند داده
هدف دانشمند داده را میتوان در 3 سطح بررسی کرد :
- تجزیه و تحلیل داده ها برای استخراج بینش های معنی دار
- پیش بینی روندهای آینده و تصمیم گیری های مبتنی بر داده متمرکز هستند
- توسعه مدل ها و الگوریتم های پیچیده ای برای درک و حل مشکلات تجاری
مهارت ها و ابزار: دانشمندان داده به یک پایه قوی در آمار، یادگیری ماشین و تجزیه و تحلیل نیاز دارند. آنها در زبان های برنامه نویسی مانند Python مهارت دارند و از کتابخانه های مختلف یادگیری ماشین (مانند scikit-learn، TensorFlow، PyTorch) استفاده می کنند. آنها همچنین در ابزارهای تجسم داده مانند Matplotlib، Seaborn یا Tableau مهارت دارند.
وظایف و مسئولیت ها: دانشمندان داده برای کشف الگوهای پنهان داده ها را تمیز، پردازش و تجزیه و تحلیل می کنند. آنها مدل‌ها و الگوریتم‌های پیش‌بینی‌کننده می‌سازند، آزمایش A/B را انجام می‌دهند، و تجسم داده‌ها را ایجاد می‌کنند تا یافته‌های خود را به صاحبان کسب و کار منتقل کنند. کار آنها تحلیلی و اکتشافی است و بر ایجاد تحلیل هایی متمرکز است که می تواند بر تصمیمات استراتژیک تأثیر بگذارد.
مهندس داده
هدف: مهندسان داده (Data Engineers) بر طراحی، ساخت و نگهداری سیستم ها و معماری هایی متمرکز هستند که امکان جمع آوری، ذخیره و دسترسی موثر به داده ها را فراهم می کند. آنها اطمینان حاصل می کنند که داده ها به راحتی از منبع به پایگاه داده به تجزیه و تحلیل جریان می یابد و آن را برای تجزیه و تحلیل قابل استفاده می کند.
مهارت ها و ابزار: مهندسان داده مهارت های مهندسی نرم افزار قوی دارند و به زبان های برنامه نویسی مانند پایتون، جاوا و اسکالا تسلط دارند. آنها در پایگاه‌های داده‌های SQL، NoSQL (مانند MongoDB، Cassandra) و فناوری‌های کلان داده (مانند Hadoop، Spark) متخصص هستند. آنها همچنین با راه‌حل‌های انبار داده (Data Warehouses) (مانند Amazon Redshift، Google BigQuery) کار می‌کنند و در ابزارها و تکنیک‌های ETL (Extract, Transform, Load) آگاه هستند.
وظایف و مسئولیت ها: مهندسان داده خطوط لوله داده قوی و مقیاس پذیری را ایجاد و نگهداری می کنند که می تواند حجم زیادی از داده را مدیریت کند. آنها ذخیره‌سازی داده‌ها (پایگاه‌های داده (Databases)، دریاچه‌های داده (Data lakes)، انبارهای داده) را مدیریت و بهینه‌سازی می‌کنند، فرآیندهای جذب و تبدیل داده‌ها را پیاده‌سازی می‌کنند، و از کیفیت و دسترسی به داده‌ها برای اهداف تحلیلی اطمینان می‌دهند.
تفاوت های کلیدی
منطقه تمرکز: علم داده بیشتر در مورد استخراج ارزش از داده ها از طریق تجزیه و تحلیل، مدل سازی و تجسم است، با هدف ایجاد بینش و پیش بینی. از سوی دیگر، مهندسی داده بر جنبه‌های فنی و معماری مدیریت داده‌ها تمرکز می‌کند و اطمینان می‌دهد که داده‌ها در دسترس، تمیز و ساختاریافته برای تجزیه و تحلیل هستند.
خروجی: خروجی کار یک دانشمند داده اغلب بینش ها، تجسم ها و مدل های داده ای است که برای تصمیم گیری استفاده می شود. مهندسان داده زیرساخت و خطوط لوله داده را ارائه می دهند که پایه و اساس ذخیره، تبدیل و تجزیه و تحلیل داده ها را فراهم می کند.
مهارت های فنی: در حالی که هر دو نقش به مهارت های برنامه نویسی نیاز دارند، مهندسان داده به پیشینه قوی تری در توسعه نرم افزار، مدیریت پایگاه داده و معماری سیستم نیاز دارند. دانشمندان داده نیاز به درک عمیق تری از آمار، الگوریتم های یادگیری ماشین و تجسم داده ها دارند.
موقعیت گردش کار: مهندسان داده با ایجاد و نگهداری زیرساخت داده ها، زمینه را برای تجزیه و تحلیل داده ها فراهم می کنند. دانشمندان داده از این زیرساخت برای انجام تجزیه و تحلیل، ساخت مدل ها و استخراج بینش از داده ها استفاده می کنند.
در اصل، مهندسی داده زیرساخت ها و ابزارهای لازم را برای انجام علم داده فراهم می کند. بدون کار اساسی مهندسان داده، دانشمندان داده داده های تمیز و ساختار یافته مورد نیاز برای کار تحلیلی خود را ندارند. هر دو نقش برای یک استراتژی موفقیت آمیز مبتنی بر داده ضروری هستند، با تمرکز مهندسان داده بر روی معماری و خط لوله داده ها، و دانشمندان داده بر استخراج بینش و ارزش از داده ها.
