شعار زيفيرنت

ما هو الفرق الحقيقي بين مهندسي البيانات وعلماء البيانات؟

التاريخ:


ما هو الفرق الحقيقي بين مهندسي البيانات وعلماء البيانات؟

لبدء حياتك المهنية في مجال البيانات ، ستحتاج إلى المعرفة النظرية والمهارات التطبيقية. يمكن أن تساعدك برامج Bootcamp مثل برنامج Springboard's Data Science Career and Data Engineering Career Tracker في جعلك جاهزًا للوظيفة من خلال التعلم العملي القائم على المشاريع والإرشاد الفردي. هل تتساءل عن المسار الوظيفي للبيانات المناسب لك؟ تابع القراءة لمعرفة ذلك.


آخر برعاية.

صورة
 

على الرغم من أن مهندسي البيانات وعلماء البيانات لديهم مجموعات مهارات متداخلة ، إلا أنهم يؤدون أدوارًا مختلفة في مجالات البيانات الضخمة وتطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي. يطور علماء البيانات نماذج تحليلية ، بينما ينشر مهندسو البيانات هذه النماذج في الإنتاج. على هذا النحو ، يركز علماء البيانات بشكل أساسي على التحليلات ، ويركز مهندسو البيانات بشكل أكبر على البرمجة.

لبدء حياتك المهنية في مجال البيانات ، ستحتاج إلى المعرفة النظرية والمهارات التطبيقية. برامج Bootcamp مثل Springboard المسار الوظيفي لعلوم البيانات و المسار الوظيفي لهندسة البيانات يمكن أن يساعدك في جعلك جاهزًا للعمل من خلال التعلم العملي القائم على المشاريع والإرشاد الفردي. هل تتساءل عن المسار الوظيفي للبيانات المناسب لك؟ تابع القراءة لمعرفة ذلك.  

ماذا يفعل مهندسو البيانات؟

 
 
يقوم مهندسو البيانات بإنشاء وصيانة البنى التحتية الأساسية للبيانات مثل قواعد البيانات ومخازن البيانات وخطوط أنابيب البيانات. يقوم مهندسو البيانات أيضًا بإعداد البيانات للإنتاج عن طريق تحويل البيانات الأولية غير المهيكلة إلى تنسيق منظم يمكن تحليله وتفسيره. 

عمل مهندسي البيانات هو أساسي لتحليلات البيانات الضخمة. ينشئ مهندسو البيانات خطوط أنابيب بيانات تلتقط البيانات من المستخدمين ومنصات SaaS ومنتجي البيانات الآخرين. تقوم خطوط أنابيب البيانات بمعالجة هذه البيانات في الوقت الفعلي وتخزينها في المستودعات لتحليلها. يشار إلى هذه العملية باسم ETL (استخراج ، تحويل ، تحميل).

تختلف مسؤوليات مهندس البيانات حسب الحجم التنظيمي. قد يقوم مهندس البيانات في شركة صغيرة ببناء أنظمة بيئية للبيانات وإدارة تدفق البيانات بالكامل ، على غرار عالم البيانات كامل المكدس. في شركة متوسطة الحجم ، يصمم مهندسو البيانات أدوات مخصصة لدعم تحليلات البيانات الضخمة. في الشركات الكبيرة التي تتعامل مع أحجام كبيرة ومعقدة من البيانات ، غالبًا ما يركز مهندسو البيانات على تحسين عمليات ETL.   

ماذا يفعل علماء البيانات؟

 
 
يقوم علماء البيانات بتحليل البيانات وتفسيرها لحل مشاكل العمل. في البداية ، يستكشف علماء البيانات البيانات وإجراء أبحاث السوق من أجل صياغة أسئلة العمل حول اتجاه معين أو نقطة ألم. يجب على علماء البيانات بعد ذلك صياغة أسئلة العمل كمشاكل في تحليل البيانات. 

لتحديد الأنماط الحرجة ضمن مجموعة البيانات ، يستخدم علماء البيانات تقنيات تحليلية متقدمة مدعومة بالتعلم الآلي والإحصاءات. يبني علماء البيانات نماذج لإنشاء علاقات بين كائنات البيانات. النماذج التنبؤية توقع الأحداث المستقبلية بناءً على البيانات التاريخية ، بينما توصي النماذج الوصفية بإجراء تغييرات قابلة للتنفيذ في استراتيجية العمل بناءً على البيانات الحالية والتاريخية.

يجب على علماء البيانات أيضًا تفسير نتائج تحليلاتهم لتصميم حلول أعمال تعتمد على البيانات. عندما يقدم علماء البيانات نتائجهم إلى أصحاب المصلحة ، يجب عليهم بناء سرد متماسك ينقل معنى نتائجهم وكيف يمكن لهذه النتائج أن توجه استراتيجية العمل. 

مهارات هندسة البيانات الرئيسية 

 
 
يحتاج مهندسو البيانات إلى أساس قوي لهندسة البرمجيات ويجب عليهم ذلك استخدام المعرفة البرمجية لنشر النماذج وبناء خطوط أنابيب البيانات وتنظيم حلول تخزين البيانات. تعد Python و Java و Scala من أفضل لغات البرمجة الأكثر استخدامًا من قبل مهندسي البيانات. 

يجب أن يكون مهندسو البيانات قادرين أيضًا على التعامل مع أنظمة إدارة قواعد البيانات ، مما يسهل تخزين المعلومات واسترجاعها. يستخدم مهندسو البيانات SQL لبناء أنظمة قواعد البيانات العلائقية وإدارتها. 

يحتاج مهندسو البيانات أيضًا إلى فهم أساسيات الأنظمة الموزعة وإثبات الطلاقة في Hadoop ، وهو إطار عمل يتيح المعالجة الموزعة لمجموعات البيانات الضخمة. إن الفهم القوي لواجهات برمجة التطبيقات للبيانات أمر لا بد منه أيضًا. تستخدم التطبيقات البرمجية واجهات برمجة التطبيقات للوصول إلى البيانات واستردادها ، ويقوم مهندسو البيانات ببناء واجهات برمجة التطبيقات في قواعد البيانات بحيث يمكن لعلماء البيانات الاستعلام عن البيانات. 

أخيرًا ، يستخدم مهندسو البيانات المعرفة السريعة للتعلم الآلي لفهم احتياجات علماء البيانات ، ونشر النماذج في الإنتاج بكفاءة أكبر ، وبناء خطوط بيانات محسنة. 

مهارات علوم البيانات الرئيسية

 
 
يتمتع علماء البيانات بمهارات برمجة قوية وفهم قوي للإحصاءات. تُعرف Python بأنها اللغة المشتركة لعلوم البيانات ، ويستخدم علماء البيانات لغة البرمجة الشائعة هذه لكتابة التعليمات البرمجية واستخدام الأدوات القوية المستندة إلى Python. يستخدم علماء البيانات أيضًا R لمعالجة البيانات وتنفيذ خوارزميات التعلم الآلي وإجراء التحليل الإحصائي. يستخدم علماء البيانات أيضًا SQL لقراءة البيانات واستردادها وإضافتها إلى قواعد البيانات.

التعلم الآلي هو أيضًا مهارة أساسية في علم البيانات. يستخدم علماء البيانات الخوارزميات لتنظيف وتصنيف وتحليل مجموعات البيانات الكبيرة. يجمع التعلم الآلي بين علوم الكمبيوتر والإحصاءات ، وتساعد نماذج التعلم الآلي علماء البيانات على إجراء تنبؤات وتوصيات قائمة على البيانات. 

يجب أن يكون علماء البيانات أيضًا على دراية جيدة عرض مرئي للمعلومات، والتي تستخدم المخططات والرسومات والخرائط وغير ذلك الكثير لتمثيل البيانات لأصحاب المصلحة. يجب أن يكون علماء البيانات قادرين أيضًا على إنشاء روايات متماسكة توضح كيفية تأثير نتائجهم على أهداف أعمال المؤسسة. 

أفضل الأدوات لمهندسي البيانات

 
 
يحتاج مهندسو البيانات إلى إتقان تقنيات المعالجة الموزعة والأدوات المستخدمة للعمل مع البيانات على نطاق واسع. تشمل أفضل الأدوات لمهندسي البيانات ما يلي: 

  • أباتشي هادوب وأباتشي سبارك. Hadoop هي أداة بيانات ضخمة تتيح المعالجة المجمعة لمجموعات البيانات الضخمة عبر الخوادم. Spark هو محرك معالجة البيانات الذي يتيح معالجة التدفق. 
  • أمازون ويب سيرفيسز / Redshift. تم تصميم تطبيقات تخزين البيانات مثل AWS لإظهار عرض طويل المدى للبيانات بمرور الوقت. 
  • مايكروسوفت أزور. يستخدم مهندسو البيانات هذه التقنية السحابية لبناء أنظمة تحليل البيانات على نطاق واسع. 
  • C ++. يستخدم مهندسو البيانات لغة البرمجة هذه لحساب مجموعات البيانات الكبيرة بسرعة في حالة عدم وجود خوارزميات محددة مسبقًا. 

أفضل الأدوات لعلماء البيانات 

 
 
يحتاج علماء البيانات إلى تحكم قوي في أدوات التحليل وتصور البيانات ، بما في ذلك: 

  • تابلوه. يسمح برنامج viz للبيانات لعلماء البيانات بإنشاء تصورات تفاعلية. يمكن لـ Tableau إدارة كميات كبيرة من البيانات والواجهة مع مصادر بيانات متعددة. 
  • كوكب المشتري. يمكن استخدام هذا الكمبيوتر الدفتري التفاعلي لكتابة التعليمات البرمجية الحية وتنظيف البيانات والبيانات ، وأكثر من ذلك.
  • اباتشي هادوب. يمكن لـ Hadoop تخزين مجموعات البيانات الكبيرة وتدفق البيانات إلى تطبيقات مثل MapReduce ، التي تتعامل مع تحليلات البيانات. 
  • Scikit تعلم. تقدم مكتبة التعلم الآلي التي تعتمد على لغة Python في الغالب ميزات مثل تصنيف البيانات والانحدار والتجميع والمعالجة المسبقة والمزيد. 

هل أنت مستعد لبدء حياتك المهنية في مجال البيانات؟ 

 
 
إذا كنت ترغب في التحول إلى مهنة في علوم البيانات أو هندسة البيانات ، فإن Springboard's المسار الوظيفي لعلوم البيانات or المسار الوظيفي لهندسة البيانات سيمنحك المهارات التي تحتاجها لتوظف. سجل اليوم 


أفلاطون. Web3 مُعاد تصوره. تضخيم ذكاء البيانات.
انقر هنا للوصول.

المصدر: https://www.kdnuggets.com/2021/09/springboard-difference-data-engineers-data-scientists.html

بقعة_صورة

أحدث المعلومات الاستخباراتية

بقعة_صورة