تجزیه و تحلیل داده ها به مشاغل ، دولت ها، موسسات و افراد اجازه می دهد تا در دنیای بهم پیوسته و پیچیده ما، آگاهانه تر تصمیم بگیرند. اکنون اطلاعات بیشتری از هر مقطع از تاریخ بشر در حال جمع آوری است. بیشتر این داده ها هنوز تحلیل نشده اند.
تقاضا برای کارشناسان داده همچنان با سرعتی سرسام آور افزایش می یابد. تعداد مشاغل تجزیه و تحلیل داده ها از سال 2012 تاکنون 650 درصد رشد کرده است. اداره آمار کار ایالات متحده تخمین می زند که تا سال 2026 بیش از 11.5 میلیون شغل داده جدید ایجاد شود.
با رشد چشم انداز داده ها، بسیاری از مشاغل و موقعیت های جدید به وجود آمده اند. دو عنوان شغلی که احتمالاً درباره آنها شنیده اید، دانشمند داده و تحلیلگر داده است . اگرچه به نظر مشابه می رسند، اما بین آنها تفاوت وجود دارد. برای کار در این نقش ها به چه مهارت، تحصیلات و تجربه ای نیاز دارید؟ بخوانید تا متوجه شوید.
نقش مسئولیتهای یک تحلیلگر داده
مسئولیت اصلی تحلیلگر داده بدست آوردن بینش از داده ها است. فرایندی که آنها طی می کنند سه مرحله دارد: استخراج، دستکاری و ارائه.
یک تحلیلگر داده ها را استخراج می کند، آنها را به شکل مناسب برای تجزیه و تحلیل دسته بندی می کند و نتیجه گیری می کند. یک تحلیلگر ماهر داده، هم مهارت فنی و هم تبحر تجاری دارد. آنها نه تنها باید بدانند که چگونه اعداد را خرد کنند بلکه اینکه کدام اعداد را خرد کنند و معنی آنها برای تجارت چیست. هدف آنها توضیح چرایی و چگونگی ساده و موثر است.
در مرحله استخراج، تحلیلگر مجموعه داده ای را از یک یا چند منبع بدست می آورد که ممکن است شامل دریافت یک فایل با قالب خاصی مانند CSV XLSX یا JSON باشد. یا ممکن است شامل پرس و جو از یک پایگاه داده برای داده های صحیح با تعیین ترکیب صحیح فیلترها باشد یا ممکن است شامل پیوستن چندین مجموعه داده از منابع مختلف با هم باشد.
در مرحله دستکاری ، تحلیلگر داده ها را به قالبی مناسب برای محاسبه شکل می دهد. محاسبه شامل عملیات آماری پیچیده است. به عنوان مثال ، یک ذینفع تجاری برای تصمیم گیری آگاهانه ممکن است فقط به تعداد سوابق یا میانگین اعداد احتیاج داشته باشد. یک تحلیلگر داده می خواهد به این سوال پاسخ دهد ، “چگونه داده ها را به شکل درست درآورم تا بتواند معنای پنهان آن را نشان دهد؟”
در مرحله ارائه ، تحلیلگر داده بهترین روش برای “تعریف یک داستان” را با داده ها تعیین می کند. بعضی اوقات این کار به آسانی تحویل یک شماره قطعی به یک سهامدار است. در مواقع دیگر ممکن است ایجاد یک صفحه گسترده با زیرمجموعه ای از ردیف های مهم از یک مجموعه داده بزرگتر باشد. در بعضی موارد، می توانید وسایل کمکی بصری مانند نمودار میله ای، نمودار دایره ای یا هیستوگرام داشته باشید. صرف نظر از رسانه، تحلیلگر سعی دارد نتیجه گیری را به طرز قانع کننده ای ارائه دهد.
یک تحلیلگر داده ممکن است به سوالاتی مانند این پاسخ دهد:
- پنج دوره پرفروش ماه گذشته در هر گروه کدام بوده؟
- متوسط درآمد کل دوره های عکاسی در سال گذشته چقدر بوده است؟
- متوسط دانشجو چند درصد از دوره را می گذراند؟
یک تحلیلگر داده می تواند با فناوری های مختلف کار کند ، از جمله:
- برنامه های صفحه گسترده گرافیکی مانند Microsoft Excel یا Google Sheets
- زبان های برنامه نویسی عمومی مانند پایتون ، جاوا ، یا اسکالا
- زبان های برنامه نویسی آماری مانند R
- محاسبات محیطی مانند MATLAB یا SAS
- کتابخانه های تجزیه و تحلیل داده مانند Pandas
- سیستم های مدیریت پایگاه داده رابطه ای مانند Postgres یا MySQL
- نرم افزار تجسم داده مانند Tableau یا Power BI
با کسب تجربه از سوی یک تحلیلگر داده ، آنها می آموزند که کدام ابزار برای هر شغل بهترین است. به ندرت یک راه حل “کامل” وجود دارد. بلکه هر ابزاری مزایا و معایب خاص خود را دارد.
نقشهای یک دانشمند داده
تمایز اصلی بین تحلیلگران داده و دانشمندان داده این است که دو مدل پیش بینی می کنند. یک تحلیلگر داده به دنبال هدف درک آنچه است که اتفاق افتاده. یک دانشمند داده به دنبال پیش بینی اتفاقاتی است که می افتد.
چندین زمینه تخصص در اکوسیستم علوم داده وجود دارد. به عنوان مثال ، یادگیری ماشین بر روی آموزش رایانه ها متمرکز است تا الگوها را براساس تجربه تشخیص دهد. در سایتی مانند آلتین آکادمی، مدل های یادگیری ماشین به شما کمک می کنند تا براساس دوره هایی که قبلاً خریداری کرده اید، چه دوره هایی برای شما جذاب باشد.
مثال دیگر پردازش زبان طبیعی (NLP) است که بر برنامه نویسی رایانه ها برای پردازش و درک متن نوشتاری و زبان انسان متمرکز است. در سایت آلتین آکادمی، مدل های NLP می توانند با شناسایی الگوهای رایج در ارتباطات انسانی، زیرنویس خودکار را برای فیلم ها تولید کنند.
در علوم داده تخصص های دیگری وجود دارد از جمله: هوش مصنوعی، یادگیری عمیق، رایانش ابری و موارد دیگر.
دانشمندان داده براساس داده های موجود مدل های پیش بینی می سازند. این نیاز اضافی نیاز به مهارت های فنی اضافی دارد. سابقه دانشمند داده می تواند شامل موارد زیر باشد:
- توسعه نرم افزار، برنامه نویسی و علوم کامپیوتر
- ریاضیات، آمار و جبر پیچیده
- یک حوزه تخصصی مانند فیزیک یا امور مالی
یک دانشمند داده به احتمال زیاد در گستره وسیع تری از فناوری ها نسبت به یک تحلیلگر داده تجربه دارد. آنها ممکن است با موارد زیر کار کنند:
- توزیع راه حل های پردازش مانند Spark یا Hadoop
- نرم افزار یادگیری ماشین مانند TensorFlow یا PyTorch
- راه حل های ذخیره سازی ابر مانند AWS ، GCP یا Azure
دانشمندان داده ممکن است وظایف مهندسی داده را در نیازهای شغلی خود پیدا کنند. آنها باید سوالاتی مانند زیر را پاسخگو باشند:
- قرار است داده ها در کجا ذخیره شود؟
- چگونه می خواهیم به آن متصل شویم؟
- اندازه داده ها چیست؟
- یک راه حل نرم افزاری مناسب برای آن مقیاس چیست؟
- چگونه داده ها ذخیره می شوند؟
- چه جزئیاتی را می توان کنار گذاشت؟
- چه جزئیاتی باید اصلاح شود؟
- چه جزئیاتی را می توان در قالب اصلی خود نگه داشت؟
مشاغل خاص مرزهای مشخصی را برای نقش ها تعیین می کنند. به عنوان مثال، متخصص گوش و حلق و بینی، پزشکی است که مشکلات گوش، بینی و گلو را تشخیص می دهد، در حالی که پزشک متخصص پا، پزشکی است که بیماری های پا و مچ پا را درمان می کند. هر پزشکی دامنه تخصص خود را دارد.
دنیای داده ها بسیار روان تر هستند. اگر شغل های “داده” را جستجو کنید، نقش یک تحلیلگر داده و یک دانشمند داده را در کنار عناوین دیگر مانند مهندس داده، معمار داده، توسعه دهنده داده های بزرگ، آمار شناس و تحلیلگر هوش تجاری پیدا خواهید کرد.
مسئولیت های این نقش ها اغلب با هم تداخل دارند و می توانند در بازارهای مختلف، از شرکتی به شرکت دیگر و از تیمی به تیم دیگر متفاوت باشند. هنگام مصاحبه برای موقعیت داده یک نامزد باید بپرسد که تیم آنها با چه نوع پروژه هایی مقابله خواهد کرد. یک “دانشمند داده” می تواند در دو شرکت مختلف کاملاً متفاوت باشد.
حقوق و تحصیلات
در واقع موتور جستجوی شغل تخمین می زند که دانشمندان داده بالاترین سطح تحصیلات را از هر شغل در بازار امروز داشته باشند. 75٪ دانشمندان داده دارای مدرک پیشرفته (کارشناسی ارشد یا دکترا) هستند. یک تحلیلگر داده به اندازه نصف چنین مدرکی نیاز دارد. بنابراین مانع ورود برای دانشمندان داده به طور قابل توجهی بیشتر است. با این اوصاف تغییر شغل از تحلیلگر داده به دانشمند داده یک مسیر شغلی رایج است زیرا فرد تحصیلات عالی را کسب می کند.
به دلیل کمبود کارگر، تقاضای زیاد، افزایش پیچیدگی نقش آنها و انتظارات کارفرمایان از تحصیلات عالی، دانشمندان داده معمولاً درآمد بیشتری نسبت به تحلیلگران داده دارند. شکاف مشخصی در حقوق و دستمزد بین این دو نقش بوجود می آید. این شکاف بازتاب دهنده اعتبار بالاتر و مهارتهای فنی است که دانشمندان داده به طور معمول دارند.
خلاصه
همه ما در زندگی خود نمونه ای از تجزیه و تحلیل داده ها یا دانش داده ها را انجام داده ایم. شاید برای محاسبه بودجه هزینه خود ، مقدار هزینه ماهانه خود را کم کرده باشید. یا شاید شما پیش بینی کرده باشید که ورزشکار مورد علاقه شما بر اساس عملکرد گذشته خود چگونه عمل خواهد کرد.
در این شرایط، ما از داده ها برای مشاهده آنچه اتفاق افتاده و پیش بینی آنچه اتفاق میافتد استفاده میکنیم. تحلیلگران داده و دانشمندان داده ها در کارهای روزمره خود همین کار را انجام می دهند اما با صرفه جویی در فن آوری و آماری بسیار بیشتر.
