تجزیه و تحلیل داده ها فرآیند جمع آوری و مطالعه و تحلیل کلان داده ها و استخراج الگوها ، روندها و بینش های معنادار از آن است. این الگو و بینش ها در تصمیم گیری سازمان ، ایجاد استراتژی رقبا و شناخت مشتریان مورد استفاده قرار می گیرد. هنگامی که شرکت این اطلاعات را به دست می آورد، به راحتی می تواند بهترین روش برای مواجهه با مشکلات حاضر را انتخاب کند. این امر منجر به درآمد و رشد بیشتر کسب و کار خواهد شد. تجزیه و تحلیل داده ها مهارتی است که بسیاری از شرکت ها به آن نیاز دارند.
تحلیلگر داده
تحلیلگران داده با سوالاتی نظیر” به چه داده هایی نیاز دارم و این داده ها چه چیزی را می گویند؟ ” مواجه هستند. در واقع فردی است که با استفاده از تکنیک های تجزیه و تحلیل داده به جمع آور داده های معنا دار سازمان کمک می کند. آنها از توانایی فنی خود برای حفظ دقت و کیفیت داده ها استفاده می کنند. با تجزیه و تحلیل داده ها، حقایق و روند داده ها شناسایی و پردازش می شوند. به عنوا ن تحلیلگر داده وظیفه شما بررسی موشکافانه اطلاعات از ابزارهای تحلیلی مختلف مانند اکسل، پاور بی آی و غیره است . تحلیلگران داده با استفاده از ابزارهای مختلفی مانند پایتون، اکسل، پلتفرم های مصور سازی به تفسیر و کاوش در داده ها می پردازند.
مهندس داده
درک نقش تحلیلگر داده در مقابل مهندس داده مهم است زیرا آنها دو نقش متفاوت هستند. وظیفه مهندسان داده تبدیل داده ها به فرمت آماده برای تجزیه و تحلیل است. این شامل مراحل و فرآیندهای مختلفی است. مهندسان داده فرآیندهای مجموعه داده مانند استخراج، اکتساب، مدل‌سازی و تأیید را ایجاد می‌کنند.
مقایسه تحلیلگر داده و مهندس داده
مهندسی داده نیز بسیار شبیه به تجزیه و تحلیل داده است اما تفاوت های خاصی دارد. مهندسی داده فرآیند جمع آوری اطلاعات از داده ها است. تحلیلگران داده این داده ها را تجزیه و تحلیل می کنند، اما ابتدا، این وظیفه مهندسان داده است که مجموعه های کلان داده را به فرمت آماده برای تجزیه و تحلیل تبدیل کنند. تحلیلگران داده و مهندسان داده دو مورد از مهمترین نقش ها با وظایف منحصر بفرد، در علم داده هستند.
از سوی دیگر، مهندسان داده معماران پشت زیرساخت داده هستند. در حالی که تحلیلگران داده تفسیر می کنند، مهندسان داده می سازند. مهارت آنها پردازش بلادرنگ داده ها، بهینه سازی انبارهای داده و اطمینان از در دسترس بودن داده های مناسب الگوریتم های یادگیری ماشین را تضمین می کند.
تحلیلگران داده بر روی تجزیه و تحلیل مجموعه داده های بزرگ و بدست آوردن بینش های معنادار از آنها کار می کنند تا به شرکت ها در تصمیم گیری آگاهانه کمک کنند.
مهندسان داده بر روی آماده سازی داده ها در قالب مناسب و مرتبط کار می کنند تا دانشمندان داده یا تحلیلگران داده بتوانند آن ها را تجزیه و تحلیل کنند.
برخی از مهارت های موردنیاز در تحلیلگر داده
برخی از مهارت هایی فنی که تحلیلگر داده باید داشته باشد:
زبان های برنامه نویسی: مانند R ، Java ، Python و SQL .
تحلیل آماری داده : اعمال مفاهیم ریاضی در فرآیند تحلیل و مهارت تحلیل آماری ، ضرروری است.
مصور سازی داده : شما نیاز به مصور سازی مشاهدات و اشتراک آن با ذینفعان دارید .
مهارت جستجو: توانایی در یافتن اطلاعات دقیق و مناسب یکی از مهارتها ی مهمی است که تحلیلگر داده باید داشته باشد
برخی از مهارت های موردنیاز در مهندس داده
برخی از مهارت هایی فنی که مهندس داده باید داشته باشد:
زبان برنامه نویسی : مهندس داده باید درک پیشرفته از Java ، Python، Scala و SQL داشته باشد.
سیستم های عملیاتی پایگاه داده : هر مهندس داده باید از دانشی در باره سیستم های مدیریت پایگاه داده داشته باشد . به عنوان مهندس داده بهتر است اطلاعاتی در مورد نحوه کار با سیستم عامل هایی مانند Linux ، Windows، Solaris و Unix داشته باشید.
یادگیری ماشین: مهندس داده باید اطلاعاتی راجع به الگوریتم های یادگیری ماشین و نحوه پیاده سازی عملی آن داشته باشد.
هوش مصنوعی: مهندس داده باید از اصول اولیه هوش مصنوعی اطلاع داشته باشد.
تفاوت تحلیلگر داده و مهندس داده از نظر درآمد
تفاوت مهمی بین تحلیلگر داده و مهندس داده از نظر درآمد وجود دارد. بطور کلی مهندس داده درآمد بیشتری نسبت به تحلیلگر داده دارد. به عنوان مثال اگر تحلیلگر داده بین 61000 تا 91000 دلار در سال درآمد داشته باشد ، مهندس داده درآمدی بین 92000 تا 128000 دلار دارد که مطابق با مهارت، تجربه و شرکت محل کار، متغیر است که بالطبع متناسب با افزایش مهارت و تجربه مقدار درآمد افزایش می یابد.
نظرات کاربران