random
أخبار متنوعة

ما هو الفرق بين محلل البيانات وعالم البيانات؟

 ما هو الفرق بين محلل البيانات وعالم البيانات؟

ما هو الفرق بين محلل البيانات وعالم البيانات؟


قد تبحث عن وظيفة مرتبطة بالبيانات بعد التخرج ، اعتمادًا على مجالك واهتماماتك ، ولكن عند البحث عن LinkedIn ، ستجد العديد من المسميات الوظيفية مثل محلل البيانات ومحلل الأعمال ومهندس البيانات وعالم البيانات ومهندس التعلم الآلي و واجه الأمر هكذا. بعد ذلك ، ستحاول بالتأكيد التعرف على الاختلافات بين هذه العناوين للعثور على المكان الأنسب لك.


في هذه المقالة ، سنساعدك على التعرف على بعض الاختلافات الرئيسية بين هذه التخصصات. سيكون تركيزنا في هذه المقالة على العنوانين محلل البيانات وعالم البيانات. ولكن قبل الدخول في ذلك ، عليك أن تعرف أن ما تقرأه أدناه لن يغطي جميع أدوار محلل البيانات أو عالم البيانات .


في الواقع ، قد يكون لدى الشركات والصناعات المختلفة خطط مختلفة لهذين المسمين الوظيفيين ، وبالتأكيد فإن أفضل طريقة للعثور على وظيفة مناسبة في هذا المجال هي قضاء المزيد من الوقت والقراءة عن هذه المسميات شخصيًا.

مسؤوليات محلل البيانات

ما هو الفرق بين محلل البيانات وعالم البيانات؟



بصفتك محلل بيانات ، ستشارك بعمق في استخدام البيانات للإجابة على مجموعة واسعة من أسئلة العمل التي يطرحها مختلف أصحاب المصلحة في الشركة. للإجابة على هذه الأسئلة ، غالبًا ما يتعين عليك أداء عدة مهام كجزء من العملية.

على سبيل المثال ، يشارك العديد من محللي البيانات في تلقي البيانات من المصادر الأولية والثانوية ، بينما يقومون أيضًا بمسح البيانات من مجموعات البيانات الأقل تنظيماً. 
في بعض الحالات ، يُتوقع منك العمل مع أصحاب المصلحة لتحديد احتياجات الشركة من المعلومات ، مما يعني أنه يجب عليك تصميم الأنظمة وقواعد البيانات وتوحيدها.

قد يُتوقع أيضًا من محلل البيانات إجراء اختبارات A / B. في بعض الأحيان ، عليك فقط أن تكون أكثر تمييزًا مع المساعدة التي تقدمها للآخرين. يمكن أن يتضمن هذا الإبداع الإشارة إلى أنواع مختلفة من مجموعات البيانات وتجميعها بطريقة يمكن أن توفر رؤى مفيدة حول العملاء.

من وجهة نظر تحليلية ، يظهر محلل البيانات أكثر بكثير من مجرد عالم بيانات في دور استشاري. وبالتالي ، فإن محللي البيانات لديهم علاقة مباشرة أكثر مع أصحاب المصلحة في الأعمال ، وفي بعض الأحيان يعملون كجسر لعلماء البيانات إذا ظهرت تعقيدات في العناصر الفنية لتحليل البيانات.

بالإضافة إلى ذلك ، يهتم محللو البيانات بشكل أكبر بالعناصر التي تركز على العميل في العمل ، ولهذا السبب ، يُتوقع منهم في بعض الأحيان توفير عناصر تحليلية للمساعدة في جذب العملاء أو توفير لوحات معلومات لتتبع أداء الأعمال وتحسينه.

ما هو مهم لمحلل البيانات هو أن يكون قادرًا على استخراج رؤى يمكن تتبعها من قاعدة البيانات التي تستجيب للتحديات الحقيقية للأعمال. 
على سبيل المثال ، بصفتك محلل بيانات ، قد يُطلب منك شرح سبب انخفاض عدد العملاء في الشهر الماضي ، أو سبب نجاح حملة تسويقية معينة في مناطق معينة مقارنة بمناطق أخرى. والأهم من ذلك ، يحتاج محللو البيانات إلى أن يكونوا قادرين على إيصال وجهات النظر هذه بشكل فعال إلى مجموعة متنوعة من الجماهير ، وهو ما يمكن تحقيقه عادةً من خلال الإبلاغ عن وجهات النظر هذه والاتجاهات القائمة على البيانات.

الأولوية الرئيسية للعديد من محللي البيانات هي أن يكونوا قادرين على ترجمة هذه الأفكار الإحصائية إلى تعليمات تنفيذية فورية للأعمال. 
بشكل عام ، تتمثل التجربة الفريدة في العمل كمحلل بيانات في أنه يجب أن يكون لديك فهم عميق للأعمال والصناعة بشكل عام. عادة ما تكون هذه المعرفة حاجة أساسية للمحلل ليكون قادرًا على تقديم رؤى ذات مغزى مفهومة لأصحاب المصلحة المختلفين.


مهارات ترميز تحليلات البيانات والمعرفة التقنية

تم ذكر العديد من المهارات مثل استخراج البيانات وتخزين البيانات وإدارة قواعد البيانات في وصف المهارات المطلوبة لمحلل البيانات. 

يعد إنشاء هياكل جمع البيانات أيضًا مهارة أساسية للمحللين المستقبليين الذين يمكن أن يكونوا بمثابة مجموعة من المعلومات المستخدمة بشكل شائع لتتبع أداء قرارات العمل التي تم اتخاذها في الماضي. مهارات إدارة قواعد البيانات و SQL هي أيضًا مهارات مهمة يحتاجها المحللون لإثبات تطبيقهم في عملية البصيرة.


بالإضافة إلى ما سبق ، يجب أن يكون محلل البيانات على دراية معقولة ببرامج SQL و Excel و Python و SAS و BI لتلبية الاحتياجات المختلفة مثل التحليل الإحصائي ونمذجة البيانات وتصور البيانات. 

ومع ذلك ، على عكس علماء البيانات ، لا يركز المحللون بالضرورة على تقنيات نمذجة البيانات المتقدمة. بدلاً من ذلك ، يجب أن يكونوا أكثر دراية بأساسيات نماذج التعلم تحت الإشراف وأن يكون لديهم معرفة جيدة بالرياضيات والإحصاء.


مسؤوليات عالم البيانات



ما هو الفرق بين محلل البيانات وعالم البيانات؟


مثل محللي البيانات ، يجيب علماء البيانات على مجموعة متنوعة من الأسئلة التجارية باستخدام رؤى من البيانات. ومع ذلك ، يستخدم علماء البيانات عمومًا الخوارزميات والنماذج الإحصائية لتقييم المجهول للإجابة على هذه الأسئلة. ونتيجة لذلك ، فإن أحد الاختلافات الرئيسية في منصب عالم البيانات هو الترميز الشامل.

يمكن أن تكون الخرائط المحددة لعالم البيانات صعبة لأنها تتطلب مهارات تقنية مشتركة وفهمًا للمشاكل في قلب العمل. عادة ما يواجه الشخص الذي يعمل في هذا المنصب خوارزميات مختلفة لحل مشكلة معينة ويجب أن يكون على دراية بالأتمتة.

أيضًا ، يشارك علماء البيانات في مجموعات البيانات أكثر من المحللين ، لذلك يجب أن تكون لديهم المهارات لاكتشاف ونمذجة كميات كبيرة من البيانات غير النظامية وإجراء معالجة متوازية باستخدام لغات مثل Scala.
 يتمثل جزء كبير من عمل العديد من هؤلاء الأشخاص في تنقية البيانات ومعالجة البيانات الأولية من العديد من المصادر والتأكد من إعادة بناء العملية للاستخدام الحقيقي والتنبؤ.

بشكل عام ، بينما يظهر محلل البيانات بشكل أكبر في دور المستشار ، فإن عالم البيانات عادة ما يركز على المنتج ، بهدف إنشاء المعلومات والنمذجة للتنبؤ ببيئات المنتج الفعلية بدرجة عالية من الدقة.

مهارات ترميز البيانات والمعرفة الفنية لعالم البيانات

ما هو الفرق بين محلل البيانات وعالم البيانات؟



بالإضافة إلى إتقان SQL و Python أو R ، يجب أن يكون عالم البيانات قادرًا على العمل بسهولة في السحابة واستخدام لغات مثل Scala و Spark و Hadoop و AWS و Databricks.

لإكمال هذه المجموعة من المهارات ، يجب أن يكون علماء البيانات على دراية أيضًا بـ OOP ومكتبات التعلم الآلي وتطوير البرامج حيث قد يواجهون خوارزميات وتشفير يتم استخدامها بمرور الوقت لتحديث قاعدة البيانات.

نظرًا لأن علماء البيانات يهتمون أكثر بالتنبؤ بالمشكلات ، فإنهم يستخدمون تقنيات تنبؤ أكثر تقدمًا تتضمن بيانات منتظمة وغير منتظمة. لذلك ، لا يتطلب العمل في هذا المنصب معرفة جيدة بالرياضيات والإحصاء فحسب ، بل يتطلب أيضًا مهارات واسعة في جمع البيانات ومعالجتها وتصويرها ، والأهم من ذلك ، الإلمام بخوارزميات التعلم الآلي.

اعتمادًا على الشركة ، قد يتعامل عالم البيانات مع مجموعة من الخوارزميات في مجالات مثل معالجة اللغة الطبيعية والتعلم العميق ورؤية الكمبيوتر. نتيجة لذلك ، يحتاج علماء البيانات إلى معرفة قوية بالإحصاءات والأطر مثل Tensorflow.


google-playkhamsatmostaqltradent