مهندس محلل أم عالم بيانات

في عالم اليوم الذي يعتمد على البيانات، يزداد الطلب على المهنيين المهرة في التعامل مع البيانات وتحليلها أكثر من أي وقت مضى. ومع ذلك، قد يكون الإبحار في مشهد وظائف البيانات أمرًا شاقًا، حيث غالبًا ما تُستخدم أدوار مثل مهندس البيانات، وعالم البيانات، ومحلل البيانات بالتبادل أو يساء فهمها. في هذه المقالة، سنتناول في هذه المقالة الاختلافات الرئيسية بين هذه الأدوار، بما في ذلك المهارات المطلوبة والمسارات الوظيفية والأدوات وفرص العمل.

 

مهندس البيانات:
المهارات: الكفاءة في نمذجة البيانات وتصميم قواعد البيانات وتخزين البيانات. مهارات البرمجة القوية في لغات مثل Python وSQL وJava. المعرفة بتقنيات البيانات الضخمة مثل Hadoop وSpark وKafka. خبرة في خطوط أنابيب البيانات وعمليات الاستخراج والتحويل والتحميل (ETL) وتكامل البيانات.
المسار الوظيفي: يبدأ عادةً كمهندس برمجيات أو مسؤول قاعدة بيانات وينتقل إلى دور مهندس بيانات. يمكن التقدم إلى أدوار مثل مهندس بيانات أول أو مدير هندسة بيانات أو مهندس حلول.
الأدوات: Apache Hadoop وApache Spark وApache Kafka وApache Airflow وقواعد بيانات SQL (مثل MySQL وPostgreSQL) وقواعد بيانات NoSQL (مثل MongoDB وCassandra) ومنصات السحابة (مثل AWS وGCP وAzure).
فرص العمل: يزداد الطلب على وظائف هندسة البيانات في مختلف الصناعات، خاصةً في شركات التكنولوجيا والتمويل والرعاية الصحية والتجارة الإلكترونية.

عالم بيانات:
المهارات: الكفاءة في الإحصاء والتعلم الآلي وتحليل البيانات. مهارات برمجة قوية في لغات مثل Python وR وSQL. المعرفة بأدوات تصور البيانات (مثل Matplotlib وSeaborn وTableau) وأطر التعلم الآلي (مثل TensorFlow وscikit-learn).
المسار الوظيفي: غالبًا ما يتطلب خلفية في الإحصاء أو الرياضيات أو علوم الكمبيوتر. يمكن أن تبدأ كمحلل بيانات أو محلل أبحاث وتتقدم إلى أدوار مثل عالم بيانات أو عالم بيانات أول أو مهندس تعلم الآلة أو مدير علوم البيانات.
الأدوات: Python و R و Jupyter Notebook و TensorFlow و scikit-learn و Pandas و NumPy و Matplotlib و Tableau.
فرص العمل: هناك طلب كبير على علماء البيانات في مختلف الصناعات، بما في ذلك التكنولوجيا والتمويل والرعاية الصحية وتجارة التجزئة.

محلل بيانات:
المهارات: الكفاءة في معالجة البيانات والاستعلام والتصور. مهارات قوية في التحليل وحل المشكلات. الإلمام بالمفاهيم والأدوات الإحصائية مثل Excel وSQL وأدوات ذكاء الأعمال (BI). القدرة على استخلاص الرؤى من البيانات وتوصيل النتائج بفعالية.
المسار الوظيفي: يمكن البدء كمحلل أعمال أو محلل مالي أو محلل أبحاث والانتقال إلى دور محلل بيانات. قد يؤدي التقدم الوظيفي إلى أدوار مثل محلل بيانات أول أو محلل ذكاء الأعمال أو مدير التحليلات.
الأدوات: SQL وExcel وTableau وPower BI وGoogle Analytics وPython (لمعالجة البيانات وتحليلها).
فرص العمل: تتوفر أدوار محللي البيانات في مختلف المجالات، بما في ذلك التمويل والتسويق والاستشارات والرعاية الصحية.

الخلاصة:

 في الختام، بينما يشترك مهندسو البيانات وعلماء البيانات ومحللو البيانات في بعض المهارات والأدوات المشتركة، إلا أن لديهم تركيزات ومسارات وظيفية متميزة في مجال علوم البيانات والتحليلات. يبني مهندسو البيانات البنية التحتية للبيانات ويحافظون عليها، بينما يستفيد علماء البيانات من البيانات لبناء نماذج تنبؤية واستخراج الرؤى، ويحلل محللو البيانات البيانات لدعم اتخاذ القرارات التجارية. يعد فهم هذه الاختلافات أمرًا بالغ الأهمية للأفراد الذين يفكرون في العمل في مجال البيانات وللمؤسسات التي تتطلع إلى بناء فرق بيانات فعالة.