تفاوت تحلیلگر داده با دانشمند داده چیست؟

ممکن است شما پس از فارغ‌التحصیلی، برحسب رشته و علاقه‌ی خود به‌دنبال شغلی مرتبط با دیتا باشید، اما وقتی لینکدین را جست‌وجو می‌کنید با عناوین شغلی مختلفی مانند تحلیلگر داده، تحلیلگر کسب‌و‌کار، مهندس داده، دانشمند داده (Data Scientist)، مهندس یادگیری ماشینی و مانند این‌ها روبه‌رو شوید. پس از آن، قطعا سعی خواهید کرد با تفاوت‌ این عناوین با یک‌دیگر آشنا شوید تا مناسب‌ترین موقعیت را برای خود پیدا کنید.

در این مطلب ما به شما کمک خواهیم کرد تا با بعضی از تفاوت‌های کلیدی این رشته‌ها با یک‌دیگر 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 این‌ها، باید بدانید که مطالبی که در ادامه می‌خوانید قرار نیست تمامی نقش‌های یک تحلیلگر داده یا دانشمند داده را پوشش دهند و همچنین، قرار نیست با یک فهرست طولانی و خسته‌کننده از مسؤولیت‌های آن‌ها آشنا شوید.

در واقع، کمپانی‌ها و صنایع مختلف ممکن است نقش‌های مختلفی را برای این دو عنوان شغلی در نظر بگیرند و قطعا بهترین راه پیدا کردن یک جایگاه شغلی مناسب در این حوزه این است که زمان بیشتری صرف کنید و شخصا درباره‌ی این عناوین مطالعه کنید.

مسؤولیت‌های تحلیلگر داده

به‌عنوان یک تحلیلگر داده، شما عمیقا درگیر استفاده از داده‌ها برای پاسخگویی به طیف وسیعی از سؤالات تجاری خواهید بود که توسط سهام‌داران مختلف شرکت مطرح می‌شوند. برای پاسخ به این سؤال‌ها، اغلب باید چندین وظیفه را به‌عنوان 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 پاک‌سازی داده‌ها را هم انجام می‌دهند که از مجموعه داده‌های کمتر ساختارمند گرفته می‌شوند. در بعضی از موقعیت‌ها، از شما انتظار می‌رود با سهام‌داران همکاری داشته باشید تا نیازهای اطلاعاتی شرکت را شناسایی کنید که این کار یعنی شما باید سیستم‌ها و پایگاه‌های داده را طراحی و تثبیت کنید.

همچنین، ممکن است از یک تحلیلگر داده انتظار برود که تست‌های A/B را هم انجام دهد. در مواقعی شما باید در پاسخ دادن به مشکلات کسب‌و‌کار که ناشی از نبود شکل‌های مختلف داده هستند، خلاقیت به خرج دهید. این خلاقیت می‌تواند شامل مراجعه به انواع مجموعه داده‌ها و تجمیع آن‌ها به‌ شکلی که بتوانند دیدگاه‌های معنادار درباره‌ی مشتریان ارائه کنند باشد.

از منظر تجزیه و تحلیل، تحلیلگر داده بسیار بیشتر از یک دانشمند داده در نقش یک مشاور ظاهر می‌شود. بنابراین، تحلیلگران داده ارتباط مستقیم بیشتری با سهام‌داران واحدهای تجاری دارند و گاهی اگر پیچیدگی‌هایی در عناصر فنی تجزیه و تحلیل داده ظاهر شود، به‌عنوان پل ارتباطی برای دانشمندان داده عمل می‌کنند.

به علاوه، تحلیلگران داده بیشتر با عناصر مشتری محور کسب‌و‌کار درگیر هستند و به همین دلیل، گاهی اوقات از آن‌ها انتظار می‌رود با تأمین عناصر تحلیلی به جذب مشتری کمک کنند یا برای ردیابی و بهبود عملکرد کسب‌و‌کار، داشبوردهایی تهیه کنند.

آنچه برای تحلیلگر داده مهم‌تر است، این است که بتواند دیدگاه‌های قابل پیگیری را از پایگاه داده استخراج کند که به چالش‌های واقعی کسب‌و‌کار پاسخ می‌دهند. برای مثال، ممکن از شما به‌عنوان یک تحلیلگر داده درخواست شود درباره‌ی علت کاهش تعداد مشتریان در ماه گذشته، یا درباره‌ی علت موفقیت یک کمپین بازاریابی خاص در مناطق خاص نسبت به سایر مناطق توضیح دهید. از آن مهم‌تر، تحلیلگران داده باید بتوانند این دیدگاه‌ها را به‌گونه‌ای مؤثر با انواع مخاطبان در میان بگذارند که معمولا این ارتباط با تهیه‌ی گزارش از این دیدگاه‌ها و ترندهای مبتنی بر داده‌های موجود ممکن می‌شود.

اولویت اصلی برای بسیاری تحلیلگران داده این است که بتوانند این دیدگاه‌های آماری را به دستورات اجرایی فوری برای کسب‌و‌کار ترجمه کنند. به‌طور کلی، یک تجربه‌ی منحصر به‌فرد فعالیت در جایگاه تحلیلگر داده این است که شما باید درک عمیقی از کسب‌و‌کار و صنعتی گسترده‌تر داشته باشد. این دانش معمولا یک نیاز ضروری برای تحلیلگر است تا بتواند دیدگاه‌های معناداری ارائه کند که برای سهام‌داران مختلف قابل فهم باشد.

مهارت‌های کدنویسی و دانش فنی تحلیلگر داده

در توصیف مهارت‌های لازم یک تحلیلگر داده، مهارت‌های بسیاری مانند استخراج داده، انبار داده و مدیریت پایگاه داده ذکر می‌شوند. ایجاد ساختارهای جمع‌آوری داده هم یکی از مهارت‌های ضروری برای تجزیه و تحلیل‌های آینده است که می‌توانند مانند مجموعه‌ای از اطلاعات عمل کنند که عموما برای ردیابی عملکرد تصمیمات تجاری اتخاذ شده در گذشته استفاده می‌شوند. مهارت‌های SQL و مدیریت پایگاه داده هم از مهارت‌های حیاتی تحلیلگران هستند که در فرایند ارائه‌ی دیدگاه کاربرد خود را نشان می‌دهند.

علاوه بر نکاتی که ذکر کردیم، یک تحلیلگر داده باید تا حد قابل قبولی با SQL، اکسل، پایتون، SAS و نرم‌افزار BI آشنا باشد تا بتواند پاسخگوی نیازهای مختلف مانند تحلیل‌های آماری، مدل‌سازی داده‌ها و تصویرسازی داده‌ها باشد. با این حال، برخلاف دانشمندان داده، تحلیلگران لزوما روی تکنیک‌های پیشرفته‌ی مدل‌سازی داده‌ها متمرکز نیستند. در عوض، آن‌ها بیشتر باید با مقدمات مدل‌های یادگیری تحت نظارت آشنا باشد و دانش خوبی در ریاضیات و آمار داشته باشند.

مسؤولیت‌های دانشمند داده

مانند تحلیلگران داده، دانشمندان داده هم به سؤالات مختلف کسب‌‌و‌کارها پاسخ می‌دهند و در این راه از دیدگاه‌های استخراج شده از داده‌ها استفاده می‌کنند. اما دانشمندان داده عموما با استفاده از الگوریتم‌ها و مدل‌های آماری درگیر ارزیابی ناشناخته‌ها هستند تا به این سؤالات پاسخ دهند. در نتیجه، یکی از تفاوت‌های اصلی در جایگاه دانشمند داده، کدنویسی گسترده است.

نقش‌هایی که برای دانشمند داده تعریف شده‌اند می‌توانند چالش برانگیز باشند، زیرا به مهارت‌های فنی ترکیبی و درک مشکلات موجود در بطن کسب‌و‌کار نیاز دارند. فردی که در این مقام فعالیت می‌کند معمولا با الگوریتم‌های مختلفی برای حل یک مشکل مشخص مواجه می‌شود و باید با اتوماسیون هم آشنا باشد.

همچنین، دانشمندان داده بیشتر از تحلیلگران با مجموعه‌ی داده‌ها درگیر هستند و به‌همین دلیل باید مهارت‌های کشف و مدل‌سازی حجم انبوهی از داده‌های نامنظم را داشته باشند و با استفاده از زبان‌هایی مانند Scala پردازش موازی انجام دهند. بخش بزرگی از کار بسیاری از این افراد به پاک‌سازی داده‌ها، پردازش داده‌های خام از منابع بسیار و تضمین بازسازی این فرایند برای به‌کارگیری واقعی و پیش‌بینی کردن است.

در کل، در حالی که تحلیلگر داده بیشتر در نقش مشاور ظاهر می‌شود، دانشمند داده معمولا بر محصول متمرکز است، با هدف خلق اطلاعات و مدل‌سازی‌ها برای پیش‌بینی محیط‌های واقعی محصول با سطح بالایی از دقت.

مهارت‌های کدنویسی و دانش فنی دانشمند داده

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

برای تکمیل این مجموعه مهارت‌ها، دانشمندان داده باید با OOP، کتاب‌خانه‌های یادگیری ماشینی و توسعه‌ی نرم افزار هم آشنا باشند، چون ممکن است با الگوریتم‌ها و کدنوشته‌هایی مواجه شوند که در طول زمان برای به‌روز رسانی پایگاه داده به‌کار می‌روند.

به این دلیل که دانشمندان داده بیشتر با پیش‌بینی مشکل سروکار دارند، از تکنیک‌های پیشرفته‌تری برای پیش‌بینی استفاده می‌کنند که داده‌های منظم و نامنظم را شامل می‌شوند. بنابراین، برای فعالیت در این جایگاه نه تنها به دانش مناسب ریاضیات و آمار نیاز است، بلکه باید به مهارت‌های گسترده‌ای برای جمع‌آوری داده، پردازش، تصویرسازی و از همه‌ مهم‌تر آشنایی به الگوریتم‌های یادگیری ماشینی تسلط داشت.

بسته به هر شرکت، دانشمند داده ممکن است با مجموعه‌ای از الگوریتم‌ها در زمینه‌هایی مانند پردازش زبان طبیعی، یادگیری عمیق و Computer Vision سروکار داشته باشد. در نتیجه، دانشمندان داده باید دانشی قوی در آمار و فریم‌ورک‌هایی مانند Tensorflow داشته باشند.

• هوش مصنوعی چه بر سر آینده‌ی شغلی ما می‌آورد؟

منبع: The Next Web