دیتا آنالیز و دیتا ساینس دو مسیر شغلی در دنیای داده‌های بزرگ(اصلی) هستند و هرکدام از آن‌ها نیازمند مهارت‌های مختلف هستند. اصلی‌ترین تفاوت میان دو حرفه این است که در دیتا ساینس سعی در جمع‌آوری داده می‌شود درحالی که در دیتا آنالیز تلاش می‌شود تا برآمدگی‌ها و اطلاعات مفید از آن داده‌ها استخراج شود.
این مقاله برای شما مناسب است اگر به یک حرفه در زمینه داده‌های بزرگ علاقه‌مندید و نمی‌دانید که آیا باید دیتا ساینس یا دیتا آنالیز داده باشید. همچنین اگر فقط می‌خواهید تفاوت‌های میان یک دیتا ساینس و یک دیتا آنالیز را بدانید، این مقاله به شما کمک خواهد کرد؛ با ما همراه باشید.
تحلیل داده چیست و علم داده چیست ؟
تحلیل داده پل ارتباطی بین علم داده و تحلیل کسب و کار است. این رویکرد سامان‌مندی به پردازش داده‌های خام و استخراج اطلاعات مفید از آن‌ها می‌پردازد.
اطلاعات استخراج‌شده از داده‌های خام، محور تحلیل داده است. حرفه‌ای که این تحلیل را انجام می‌دهد، دیتا ساینس نامیده می‌شود.
وظایف یک دیتا آنالیست (تحلیلگر داده) چیست؟
تحلیلگران داده از تکنیک‌های آماری و منطقی برای ارزیابی داده‌ها استفاده می‌کنند. آن‌ها از ابزارهایی مانند SQL برای پرسش دیتابیس‌ها و استخراج اطلاعات مورد نیاز که می‌تواند به شرکت‌ها کمک کند تصمیمات بهتری بگیرند.
برای حفر و ارزیابی اطلاعات موجود در این داده‌ها، دیتا آنالیز از زبان‌های برنامه‌نویسی مانند R، SAS و Python و ابزارهایی مانند D3، Tableau و Power BI استفاده می‌کند.
علاوه بر این، یک دیتا آنالیز پایگاه داده را با حذف داده‌های تکراری و غیرقابل استفاده، تمیز می‌کند.
چگونه یک دیتا آنالیست (تحلیلگر داده) شویم؟
برای تبدیل شدن به یک دیتا آنالیزور، می‌توانید یک مدرک مرتبط از یک دانشگاه یا دانشکده معتبر کسب کنید، در یک دوره آموزشی مختصر یا به اصطلاح بوت کمپ دیتا آنالیز مشارکت کنید و یا به صورت خودآموز این مهارت‌ها را یاد بگیرید.
می‌توانید به صورت خودآموز وارد دنیای دیتا آنالیز شوید چرا که ساختن یک حرفه در یک حوزه خاص در فناوری به مهارت‌ها مرتبط است. یک‌بار که این مهارت‌ها را داشته باشید و بتوانید آن‌ها را به کار عملی بیاورید، می‌توانید یک دیتا آنالیزور شوید.
برخی از نیازمندی‌های شغلی برای تحلیلگران داده شامل مدارک تحصیلی هستند و برخی نیز ندارند. بنابراین، برای هرکسی که مدرک دانشگاهی ندارد اما مهارت‌ها را دارد، اینجا فرصت وجود دارد.
به عنوان یک دیتا آنالیزور، مهارت‌هایی که نیاز دارید عبارتند از:
- مهارت‌های شخصی (تفکر انتقادی، ارتباطات و دیگرها)
- بصری‌سازی داده (D3، Tableau، Power BI)
- SQL و (احتمالاً) NoSQL
- آمار
- جداول اطلاعات (Excel، Google Sheets و دیگرها)
- چندین زبان برنامه‌نویسی مانند Python، R، SAS و JavaScript برای D3
- یادگیری ماشین
- این فهرست تا اینجا ختم نمی‌شود. شما باید سعی کنید روی پروژه‌هایی کار کنید که به شما کمک کند به نظر کارفرمایان جذاب باشید. همچنین سعی کنید یک شغل ورودی (entry-level) پیدا کنید که به شما کمک کند این مهارت‌ها را در عمل واقعی به کار ببرید. و اگر نتواستید شغل ورودی پیدا کنید، می‌توانید به داوطلبی فکر کنید.
شرح شغلی دیتا آنالیز
• همکاری با ذینفعان
یکی از وظایف و مسئولیت‌های دیتا آنالیز شامل همکاری با چندین بخش در سازمان شما از جمله بازاریاب‌ها و فروشندگان است. همچنین با همکاران درگیر در دیتا ساینسی مانند معماران داده و توسعه‌دهندگان دیتابیس کار می‌کنید.
• تجمیع داده و راه‌اندازی زیرساخت
مهم‌ترین جنبه تکنیکی شغل یک تحلیلگر، جمع‌آوری خود داده است. تجمیع داده، کلید تحلیلگران داده است. آن‌ها کار می‌کنند تا روال‌های قابل اتوماسیون و به راحتی قابل تغییر برای استفاده مجدد در سایر حوزه‌ها را توسعه دهند.
دیتا ساینس چیست و چه کسی دیتا ساینتیست است؟
دیتا ساینس توسعه استراتژی‌ها برای جمع‌آوری داده و آماده‌سازی آن برای تحلیل است. همچنین شامل پردازش و توسعه مدل‌های داده با زبان‌های برنامه‌نویسی مانند R و Python است، سپس این مدل‌ها را در برنامه‌ها پیاده‌سازی می‌کند. حرفه‌ای که این استراتژی‌ها را توسعه می‌دهد، دیتا ساینس نامیده می‌شود.
وظایف یک دیتا ساینتیست (دانشمند داده) چیست ؟
یک دیتا ساینتیست بیشتر تمرکز خود را بر روی توسعه و پیاده‌سازی ابزارهایی که به تحلیلگران داده کمک می‌کنند تا داده‌ها را تجزیه و تحلیل کرده و اطلاعات مورد نیاز را استخراج کنند، دارد.
این بدان معناست که دیتا ساینسان وقت خود را صرف توسعه مدل‌ها و آماده‌سازی الگوریتم‌ها می‌کنند. و اگر سازمان نیاز به پیاده‌سازی یک مدل داشته باشد، دیتا ساینسان مسئول آن هستند.
چگونه به یک دیتا ساینتیست تبدیل شویم ؟
بیشتر فرصت‌های شغلی در حوزه دیتا ساینسی نیازمند یک مدرک مرتبط مانند آمار و علوم کامپیوتر هستند. اما به شخص، من فرصت‌های شغلی دیتا ساینسی دیده‌ام که نیاز به مدرک ندارند.
دوباره، آنچه مهم است مهارت‌ها هستند. یک‌بار که این مهارت‌ها را داشته باشید و بتوانید آن‌ها را به کار عملی بیاورید، می‌توانید به عنوان یک دیتا ساینتیست مشغول به کار شوید.
علاوه بر تمام این موارد، شرکت در یک دوره دیتا ساینس مناسب علاوه بر آموزش آکادمیک تمام سرفصل‌ها، می‌تواند تجربه پیاده‌سازی این دانش را در زمینه عملی و کاری نیز بهیود ببخشد
برخی از مهارت‌های لازم برای تبدیل شدن به یک دیتا ساینس عبارتند از:
- ریاضیات
- برنامه‌نویسی (Python، R، SAS)
- آمار
- جبر خطی
- یادگیری ماشین
- محاسبات ابری
- SQL و NoSQL (اغلب فرصت‌ها نیاز به NoSQL ندارند اما یک مهارت خوب برای یادگیری است)
- Apache Hadoop
- حسابان برداری
شرح شغلی دیتا ساینتیست:
• جمع‌آوری، ادغام و تحلیل داده‌ها
• جستجوی الگوها یا روندها
• استفاده از ابزارهای مختلف مانند Tableau، Python، Hive، Impala، PySpark، Excel، Hadoop و غیره برای توسعه و تست الگوریتم‌های جدید
• تلاش برای ساده‌سازی مشکلات داده‌ای و توسعه مدل‌های پیش‌بینی
• ایجاد بصری‌سازی داده
• نوشتن نتایج و ترکیب اثبات‌های مفهومی
• می‌توانید با دوره پیشرفته ما در علوم داده آغاز کنید و به سوی تبدیل شدن به یک دیتا ساینس حرفه‌ای حرکت کنید.
از تجارت تا دیتا ساینس
به عنوان یک حوزه، تجارت تحلیلی بیش از 30 سال است که شروع شده و با عرضه MS Excel در سال 1985 آغاز شده است. قبل از این، تحلیل داده‌ها برای تجارت یک تمرین دستی بود و با استفاده از ماشین‌حساب و امتحان و خطا انجام می‌شد. راه‌اندازی نرم‌افزارهای کامپیوتری مانند MS Excel و بسیاری از برنامه‌های دیگر امواج تجارت تحلیلی را آغاز کرد.
به همین ترتیب، دو روند اصلی به شروع پدیده دیتا ساینسی کمک کرد. اول، استفاده از فناوری در اقدامات مختلف زندگی و به ویژه از اینترنت منجر به افزایش ناگهانی داده شد. نوع اطلاعاتی که اکنون برای بسیاری از کسب و کارها در تصمیم‌گیری موجود است، حتی به مراتب بزرگ‌تر از 10 سال گذشته است. دوم، فناوری‌های جدید تجزیه و تحلیل و تفسیر چنین حجم عظیم داده‌ها را امکان‌پذیر کرده و اینک شرکت‌ها دارای ابزارهایی برای تصمیم‌گیری‌های تأثیرگذارتر هستند.
تفاوت‌های بین دیتا ساینس و دیتا آنالیز
یک دیتا آنالیز داده‌های موجود را تجزیه و تحلیل می‌کند، در حالی که دیتا ساینسان راه‌های جدید برای جمع‌آوری و تجزیه و تحلیل داده‌ها برای تحلیلگران ایجاد می‌کنند. اگر شما از اعداد، آمار و برنامه‌نویسی رایانه لذت می‌برید، ممکن است این مسیر حرفه‌ای برای شما مناسب باشد.
دیتا آنالیز در مقابل دیتا ساینس – تحصیلات
هیچ تأهل تحصیلی خاصی برای تبدیل شدن به یک دیتا آنالیز یا یک دیتا ساینس لازم نیست. شما باید یک مدرک در هر زمینه مرتبطی داشته باشید، مانند مهندسی کامپیوتر، فناوری اطلاعات، مهندسی برق یا مکانیک. شما همچنین می‌توانید فارغ‌التحصیل ریاضیات، آمار یا اقتصاد باشید. داشتن دانش حوزه کنونی کاری یا نقشی که برای آن درخواست دارید ضروری است. داشتن مهارت‌های حوزه کاری شما یک امتیاز اضافی خواهد بود. در حال حاضر، مدرک کارشناسی اجباری برای پیشرفت در حرفه دیتا آنالیز یا دیتا ساینس نیست.
دیتا آنالیز در مقابل دیتا ساینس – مهارت‌ها
مهارت‌هایی که تحلیلگران داده و دیتا ساینسان دارند تا حدودی هماهنگ هستند، اما تفاوت مهمی بین نقش‌های شغلی وجود دارد.
دیتا آنالیز در مقابل دیتا ساینس – حقوق
از میان نقش‌های شغلی مختلف، دیتا آنالیز و دیتا ساینس دو نقش با درآمد بالا در سراسر جهان هستند.
دیتا آنالیز در مقابل دیتا ساینس – رشد حرفه‌ای
اگر می‌خواهید حرفه‌ای خود را در تجزیه و تحلیل داده‌ها شروع کنید، بهتر است در نقش دیتا آنالیزور وارد شوید. این کمک می‌کند تا با استفاده از داده‌های تجارت واقعی به استخراج اطلاعات بپردازید. شما از مهارت‌های موجود خود برای پرس‌وجوی پایگاه‌های داده، تولید گزارش‌ها با ابزارهای BI و تجزیه و تحلیل داده‌های حیاتی استفاده خواهید کرد. در نهایت، شما می‌توانید مهارت‌های خود را ارتقاء دهید، از تکنیک‌های پیشرفته تجزیه و تحلیل داده استفاده کنید و با استفاده از ریاضیات به دیتا آنالیز یا مشاور داده‌های سنیور تبدیل شوید.
نتیجه‌گیری
دیتا ساینس و دیتا آنالیز هر دو مسیرهای شغلی پرطرفداری هستند که می‌توانید در حوزه داده‌های بزرگ دنبال کنید. اگر در مورد انتخاب بین این دو گمراه هستید، موارد زیر را در نظر بگیرید:
- اگر در ریاضیات، آمار و علوم کامپیوتر ماهر هستید، هرکدام از این دو برای شما مناسب است.
- اگر می‌خواهید مدل‌های پیشرفته یادگیری ماشین بسازید، بهتر است به دیتا ساینسی فکر کنید.
- اگر به تحلیل علاقه‌مندید، احتمالاً یک دیتا آنالیز خوب خواهید بود.
راهنمای سیاه و سفیدی برای کمک به شما در انتخاب بین تبدیل شدن به دیتا ساینس یا دیتا آنالیز وجود ندارد. و گفتن این که یکی از دیگری بهتر است، مفید نیست.
