تفاوت ها و شباهت های شغلی متخصص علم داده (Data Scientist) و تحلیلگر داده (Data analyst)

متخصص علم داده (Data Scientist) و تحلیلگر داده (Data analyst) هر دو نقش‌ مهمی در حوزه تصمیم‌گیری مبتنی بر داده در سازمان ها ایفا می‌کنند. هر یک بر جنبه‌های مختلف چرخه عمر داده (Data life cycle)  تمرکز می‌کنند و مهارت های مختلفی را در بر میگیرند. در اینجا یک مقایسه ای از هر دو تخصص برای شما انجام میدهیم:

دانشمند داده

هدف: هدف دانشمندان داده درک و کشف الگوها و همبستگی های پنهان در داده ها از طریق یک رویکرد جامع است که شامل تجزیه و تحلیل های آماری، استفاده از روش های یادگیری ماشین، مدل سازی برای پیش بینی داده ها (به طور مثال پیشبینی زمان ترافیک بین دو نقطه)، و تا حدی تکنیک های مهندسی داده می شود. کار آنها اغلب شامل ایجاد مدل های پیچیده برای پیش بینی روندها و یا استخراج مدل هایی (به طور مثال تخمین احتمال کلاهبرداری بودن یک انتقال درون بانکی) در داده ها است.

مهارت ها و ابزار: دانشمندان داده معمولاً پایه قوی در ریاضیات، آمار، علوم کامپیوتر و یادگیری ماشین دارند. آنها در زبان های برنامه نویسی به خصوص پایتون مهارت دارند و با ابزارهای دستکاری (Numpy و Pandas) و ترسیم داده ها (Matplotlib و Seaborn) آشنا هستند.

آنها همچنین با پلتفرم های کلان داده مانند Hadoop ،Spark و فریم ورک های یادگیری ماشینی مانند TensorFlow ،PyTorch و Scikit-learn کار می کنند.

وظایف و مسئولیت ها: دانشمندان داده مسئول تمیز کردن، پردازش و تجزیه و تحلیل مجموعه های بزرگی از داده های ساختاریافته و بدون ساختار هستند. آنها مدل‌ها را طراحی و پیاده‌سازی می‌کنند، تست‌های A/B را انجام می‌دهند و الگوریتم‌های یادگیری ماشین را برای حل مسائل پیچیده به کار می‌برند. کار آنها بسیار تحلیلی و فنی است و بر تولید بینش‌های عملی و مدل‌های پیش‌بینی تمرکز دارد که می‌تواند مستقیماً بر استراتژی‌ها و نتایج کسب‌وکار تأثیر بگذارد.

تحلیلگر داده

هدف: تحلیلگران داده بر پردازش و تجزیه و تحلیل داده ها تمرکز می کنند تا به کسب و کارها در تصمیم گیری آگاهانه کمک کنند. آنها اغلب از طریق استفاده از تحلیل های آماری و ترسیم، داده ها را به اطلاعات مفید برای کسب و کارها تبدیل می کنند. دامنه کار یک تحلیلگر داده با تمرکز بیشتر روی آن کسب و کار خاص میباشد.

به طور مثال در یک کسب و کار بانکی، تحلیلگر داده باید دید خوبی از روال های بانکی داشته باشد.

مهارت ها و ابزار: تحلیلگران داده در تجزیه و تحلیل آماری، تجسم داده ها و گزارش دهی مهارت دارند. آنها معمولاً در SQL ،Excel و ابزارهای تجسم داده مانند Tableau یا Power BI تخصص دارند. در حالی که آنها ممکن است مهارت کمتری در برنامه نویسی نسبت به متخصصان هوش مصنوعی داشته باشند. در حالی که آنها ممکن است مهارت های برنامه نویسی داشته باشند، معمولاً به اندازه مهارت های دانشمندان داده گسترده نیستند. کار آنها اغلب شامل پرس و جو از پایگاه داده، پاکسازی داده ها و تولید گزارش است.

وظایف و مسئولیت ها: تحلیلگران داده وظیفه تفسیر داده ها، تجزیه و تحلیل نتایج با استفاده از تکنیک های آماری و ارائه گزارش های مداوم را دارند. آنها روندها یا الگوها را در مجموعه داده‌ها شناسایی می‌کنند، با صاحبان و مدیران کسب‌وکار برای درک نیازهای تحلیلی آنها همکاری نزدیک دارند و بینش‌های عملی بر اساس تجزیه و تحلیل داده‌ها ارائه می‌کنند.

تفاوت های کلیدی

حوزه کار: دانشمندان داده روی طیف وسیع تری از وظایف، از جمله ایجاد مدل ها و الگوریتم های پیش بینی، کار می کنند، در حالی که تحلیلگران داده بیشتر بر تجزیه و تحلیل داده های موجود برای ارائه بینش های عملی تمرکز می کنند.

عمق فنی: دانشمندان داده معمولاً به درک عمیق تری از یادگیری ماشین، برنامه نویسی و مدل سازی آماری در مقایسه با تحلیلگران داده نیاز دارند که بیشتر بر روی پرس و جو (Query)، تجسم و گزارش داده ها تمرکز می کنند.

تاثیر بر استراتژی کسب و کار: دانشمندان داده اغلب با پیش بینی روندها و رفتارهای آینده بر استراتژی های تجاری تأثیر می گذارند، در حالی که تحلیلگران داده با تفسیر داده های تاریخی و شناسایی روندهای فعلی از تصمیمات تجاری حمایت می کنند.

به طور خلاصه، در حالی که هر دو نقش برای استفاده از داده ها در تصمیم گیری سازمانی سهیم هستند، دانشمندان داده تمایل دارند برای پیش بینی روندهای آینده بر مدل سازی پیش بینی و یادگیری ماشین تمرکز کنند، در حالی که تحلیلگران داده بر تجزیه و تحلیل داده های گذشته سازمان تمرکز می کنند تا بینش هایی را به دست آورند که بر تصمیمات تجاری فوری تأثیر می گذارد. انتخاب بین استخدام یک دانشمند داده یا یک تحلیلگر داده بستگی به نیازهای خاص شرکت، ماهیت داده های آن و اهدافی دارد که هدف آن از طریق تجزیه و تحلیل داده ها دستیابی به آن است.

نیاز سازمان ها

اغلب سازمان ها به خصوص در ایران، تمرکز اصلی را روی تجزیه و تحلیل داده های گذشته قرار میدهند و این مورد نسبت به پیش بینی الگوهای آینده برای آن ها اولویت دارد، به همین دلیل بیشتر سازمان های ایرانی که کار تجزیه و تحلیل داده انجام می دهند بیشتر در حوزه تحلیل داده فعالیت دارند تا دیتا ساینس، البته این روال در آینده نزدیک تغییر خواهد کرد و به دانشمندان داده بیشتری نیاز خواهد بود.