تفاوت تحلیلگر داده با دانشمند داده چیست؟ - بانه مارکت

به گزارش بانه مارکت، ممکن است شما پس از فارغ التحصیلی، برحسب رشته و علاقه خود در پی شغلی مرتبط با دیتا باشید، اما وقتی لینکدین را جست وجو می کنید با عناوین شغلی مختلفی مانند تحلیلگر داده، تحلیلگر کسب و کار، مهندس داده، دانشمند داده (Data Scientist)، مهندس یادگیری ماشینی و مانند این ها روبه رو شوید. پس از آن، قطعا سعی خواهید کرد با تفاوت این عناوین با یک دیگر آشنا شوید تا مناسب ترین موقعیت را برای خود پیدا کنید.

در این مطلب ما به شما یاری خواهیم کرد تا با برخی از تفاوت های کلیدی این رشته ها با یک دیگر آشنا شوید. تمرکز ما در این مطلب بر دو عنوان تحلیلگر داده (Data Analyst) و دانشمند داده (Data Scientist) خواهد بود. اما پیش از پرداختن به این ها، باید بدانید که مطالبی که در ادامه می خوانید قرار نیست تمامی نقش های یک تحلیلگر داده یا دانشمند داده را پوشش دهند و بعلاوه، قرار نیست با یک لیست طولانی و خسته نماینده از مسؤولیت های آن ها آشنا شوید.

در واقع، کمپانی ها و صنایع مختلف ممکن است نقش های مختلفی را برای این دو عنوان شغلی در نظر بگیرند و قطعا برترین راه پیدا کردن یک جایگاه شغلی مناسب در این حوزه این است که زمان بیشتری صرف کنید و شخصا درباره این عناوین مطالعه کنید.

مسؤولیت های تحلیلگر داده

به عنوان یک تحلیلگر داده، شما عمیقا درگیر استفاده از داده ها برای جوابگویی به طیف وسیعی از سؤالات تجاری خواهید بود که به وسیله سهام داران مختلف شرکت مطرح می شوند. برای پاسخ به این سؤال ها، اغلب باید چندین وظیفه را به عنوان بخشی از یک فرایند انجام دهید.

برای مثال، بسیاری از تحلیلگران داده با دریافت دیتا از منابع اولیه و ثانویه درگیر هستند و در همین حال پاک سازی داده ها را هم انجام می دهند که از مجموعه داده های کمتر ساختارمند گرفته می شوند. در برخی از موقعیت ها، از شما انتظار می رود با سهام داران همکاری داشته باشید تا احتیاجهای اطلاعاتی شرکت را شناسایی کنید که این کار یعنی شما باید سیستم ها و پایگاه های داده را طراحی و تثبیت کنید.

بعلاوه، ممکن است از یک تحلیلگر داده انتظار برود که تست های A/B را هم انجام دهد. در مواقعی شما باید در پاسخ دادن به مسائل کسب و کار که ناشی از نبود شکل های مختلف داده هستند، خلاقیت به خرج دهید. این خلاقیت می تواند شامل مراجعه به انواع مجموعه داده ها و تجمیع آن ها به شکلی که بتوانند دیدگاه های معنادار درباره مشتریان ارائه نمایند باشد.

از منظر تجزیه و تحلیل، تحلیلگر داده بسیار بیشتر از یک دانشمند داده در نقش یک مشاور ظاهر می گردد. بنابراین، تحلیلگران داده ارتباط مستقیم بیشتری با سهام داران واحدهای تجاری دارند و گاهی اگر پیچیدگی هایی در عناصر فنی تجزیه و تحلیل داده ظاهر گردد، به عنوان پل ارتباطی برای دانشمندان داده عمل می نمایند.

به علاوه، تحلیلگران داده بیشتر با عناصر مشتری محور کسب و کار درگیر هستند و به همین خاطر، گاهی اوقات از آن ها انتظار می رود با تأمین عناصر تحلیلی به جلب مشتری یاری نمایند یا برای ردیابی و بهبود عملکرد کسب و کار، داشبوردهایی تهیه نمایند.

آنچه برای تحلیلگر داده مهم تر است، این است که بتواند دیدگاه های قابل پیگیری را از پایگاه داده استخراج کند که به چالش های واقعی کسب و کار پاسخ می دهند. برای مثال، ممکن از شما به عنوان یک تحلیلگر داده درخواست گردد درباره دلیل کاهش تعداد مشتریان در ماه گذشته، یا درباره دلیل موفقیت یک کمپین بازاریابی خاص در منطقه ها خاص نسبت به سایر منطقه ها شرح دهید. از آن مهم تر، تحلیلگران داده باید بتوانند این دیدگاه ها را به گونه ای مؤثر با انواع مخاطبان در میان بگذارند که معمولا این ارتباط با تهیه گزارش از این دیدگاه ها و ترندهای مبتنی بر داده های موجود ممکن می گردد.

اولویت اصلی برای بسیاری تحلیلگران داده این است که بتوانند این دیدگاه های آماری را به دستورات اجرایی فوری برای کسب و کار ترجمه نمایند. به طور کلی، یک تجربه منحصر به فرد فعالیت در جایگاه تحلیلگر داده این است که شما باید درک عمیقی از کسب و کار و صنعتی گسترده تر داشته باشد. این دانش معمولا یک احتیاج ضروری برای تحلیلگر است تا بتواند دیدگاه های معناداری ارائه کند که برای سهام داران مختلف قابل فهم باشد.

مهارت های کدنویسی و دانش فنی تحلیلگر داده

در توصیف مهارت های لازم یک تحلیلگر داده، مهارت های بسیاری مانند استخراج داده، انبار داده و مدیریت پایگاه داده ذکر می شوند. ایجاد ساختارهای جمع آوری داده هم یکی از مهارت های ضروری برای تجزیه و تحلیل های آینده است که می توانند مانند مجموعه ای از اطلاعات عمل نمایند که عموما برای ردیابی عملکرد تصمیمات تجاری اتخاذ شده در گذشته استفاده می شوند. مهارت های SQL و مدیریت پایگاه داده هم از مهارت های حیاتی تحلیلگران هستند که در فرایند ارائه دیدگاه کاربرد خود را نشان می دهند.

علاوه بر نکاتی که ذکر کردیم، یک تحلیلگر داده باید تا حد قابل قبولی با SQL، اکسل، پایتون، SAS و نرم افزار BI آشنا باشد تا بتواند جوابگوی احتیاجهای مختلف مانند تحلیل های آماری، مدل سازی داده ها و تصویرسازی داده ها باشد. با این حال، برخلاف دانشمندان داده، تحلیلگران لزوما روی تکنیک های پیشرفته مدل سازی داده ها متمرکز نیستند. در عوض، آن ها بیشتر باید با مقدمات مدل های یادگیری تحت نظارت آشنا باشد و دانش خوبی در ریاضیات و آمار داشته باشند.

مسؤولیت های دانشمند داده

مانند تحلیلگران داده، دانشمندان داده هم به سؤالات مختلف کسب و کارها پاسخ می دهند و در این راه از دیدگاه های استخراج شده از داده ها استفاده می نمایند. اما دانشمندان داده عموما با استفاده از الگوریتم ها و مدل های آماری درگیر ارزیابی ناشناخته ها هستند تا به این سؤالات پاسخ دهند. در نتیجه، یکی از تفاوت های اصلی در جایگاه دانشمند داده، کدنویسی گسترده است.

نقش هایی که برای دانشمند داده تعریف شده اند می توانند چالش برانگیز باشند، زیرا به مهارت های فنی ترکیبی و درک مسائل موجود در بطن کسب و کار احتیاج دارند. فردی که در این مقام فعالیت می نماید معمولا با الگوریتم های مختلفی برای حل یک مشکل تعیین روبرو می گردد و باید با اتوماسیون هم آشنا باشد.

بعلاوه، دانشمندان داده بیشتر از تحلیلگران با مجموعه داده ها درگیر هستند و به همین خاطر باید مهارت های کشف و مدل سازی حجم انبوهی از داده های نامنظم را داشته باشند و با استفاده از زبان هایی مانند Scala پردازش موازی انجام دهند. بخش بزرگی از کار بسیاری از این افراد به پاک سازی داده ها، پردازش داده های خام از منابع بسیار و تضمین بازسازی این فرایند برای به کارگیری واقعی و پیش بینی کردن است.

در کل، در حالی که تحلیلگر داده بیشتر در نقش مشاور ظاهر می گردد، دانشمند داده معمولا بر محصول متمرکز است، با هدف خلق اطلاعات و مدل سازی ها برای پیش بینی محیط های واقعی محصول با سطح بالایی از دقت.

مهارت های کدنویسی و دانش فنی دانشمند داده

علاوه بر تسلط بر SQL و پایتون یا R، دانشمند داده باید بتواند به راحتی در محیط ابری کار کند و از زبان هایی مانند Scala، اسپارک، Hadoop، AWS و Databricks استفاده کند.

برای تکمیل این مجموعه مهارت ها، دانشمندان داده باید با OOP، کتاب خانه های یادگیری ماشینی و توسعه نرم افزار هم آشنا باشند، چون ممکن است با الگوریتم ها و کدنوشته هایی روبرو شوند که در طول زمان برای به روز رسانی پایگاه داده به کار می فرایند.

به این دلیل که دانشمندان داده بیشتر با پیش بینی مشکل سروکار دارند، از تکنیک های پیشرفته تری برای پیش بینی استفاده می نمایند که داده های منظم و نامنظم را شامل می شوند. بنابراین، برای فعالیت در این جایگاه نه تنها به دانش مناسب ریاضیات و آمار احتیاج است، بلکه باید به مهارت های گسترده ای برای جمع آوری داده، پردازش، تصویرسازی و از همه مهم تر آشنایی به الگوریتم های یادگیری ماشینی تسلط داشت.

بسته به هر شرکت، دانشمند داده ممکن است با مجموعه ای از الگوریتم ها در زمینه هایی مانند پردازش زبان طبیعی، یادگیری عمیق و Computer Vision سروکار داشته باشد. در نتیجه، دانشمندان داده باید دانشی قوی در آمار و فریم ورک هایی مانند Tensorflow داشته باشند.

منبع: The Next Web