في عالم البيانات الضخمة ، غالبًا ما تواجه تخصصين: علم البيانات وتحليلات البيانات. كلاهما يتطلب كفاءات ومجموعات مهارات مختلفة (لكن متداخلة في مجالات معينة).
ومع ذلك ، فإن كلا المجالين من مجالات الدراسة مربح للغاية ويوفران فرصًا جيدة للراغبين في الذهاب إلى أبعد من ذلك.
إذا كنت تتطلع إلى اتخاذ بعض القرارات المهنية المهمة ، لكنك غير متأكد من الخيار الذي تختاره ، فاقرأ عن أهم نقاط التمايز.
1. خلفية تعليمية
إن مجالات تحليلات البيانات وعلوم البيانات غنية ومتخصصة. هذا يعني أنه إذا كنت تدخل أي من المهنتين ، فأنت بحاجة إلى أن تكون مستعدًا جيدًا لمواجهة التحديات التعليمية التي قد تعترض طريقك.
تحليلات البيانات
مطلوب درجة البكالوريوس الأساسية لبدء مهنة كمحلل بيانات. للشروع في هذا المسار الوظيفي ، تحتاج إلى اختيار برنامج البكالوريوس الذي يمنحك فهم العمل لـ SQL وتطوير الاستعلام لـ RDBMS وعمليات مخطط بنية البيانات.
ستحتاج أيضًا إلى معرفة البرمجة الإحصائية باستخدام R أو Python. بالإضافة إلى ذلك ، تعد معرفة التعلم الآلي (ML) والذكاء الاصطناعي (AI) وتطوير الخوارزمية المخصصة وإدارة البيانات حول جمع المعلومات وتخزينها مزايا إضافية.
باختصار ، أنت بحاجة إلى درجة جامعية في تكنولوجيا المعلومات أو علوم الكمبيوتر أو الرياضيات أو الإحصاء لبدء حياتك المهنية في تحليلات البيانات.
علم البيانات
أسلم رهان لعالم البيانات الطموح هو السعي للحصول على درجة البكالوريوس والماجستير في علوم الكمبيوتر أو تكنولوجيا المعلومات أو الرياضيات أو الإحصاء. إذا كنت ترغب في تغيير مسار حياتك المهنية واعتماد مهنة كعالم بيانات ، فأنت بحاجة إلى درجة ثانوية في أي من هذه التدفقات.
يجب أن تقوم المعرفة الأساسية المطلوبة لأدوار علوم البيانات بإعدادك لتوفير بيانات الأعمال وجمعها وتنظيمها ومعالجتها ونمذجةها.
بالإضافة إلى ذلك ، يمكنك اكتساب الخبرة في تصور البيانات ، وجمع البيانات المستندة إلى API ، والإعداد. ستساعدك درجة في الرياضيات والإحصاء التطبيقية في تحليل البيانات الاستكشافية ، مما يسمح لك باتباع الأنماط وتأسيسها ، وابتكار نماذج اختبار لتحديات مخصصة ، وغير ذلك الكثير أكثر.
أخيرًا ، تعد مجموعة المهارات الإضافية في ML و AI مفيدة عند إنشاء نماذج للتنبؤات القائمة على الذكاء الاصطناعي. وبالتالي ، فإن درجة البكالوريوس في علوم البيانات أو علوم الكمبيوتر أو هندسة الكمبيوتر يجب أن تضعك في المسار الوظيفي لعالم البيانات.
2. أدوار الوظيفة ومسؤوليات العمل
كمحلل بيانات ، ستختلف أدوار وظيفتك ومسؤولياتك عندما تبدأ رحلتك في هذه المجالات. اعتمادًا على مستوى خبرتك ، قد تلاحظ بعض التغييرات التي ستساعدك على التعامل مع المواقف الصعبة في دورك الوظيفي.
تحليلات البيانات
في تحليلات البيانات ، ستقوم في المقام الأول بتحليل وتصور واستخراج البيانات الخاصة بالأعمال.
بشكل عام ، ستحتاج منك أدوار تحليلات البيانات للتعامل مع مسؤوليات مثل:
- تنظيف البيانات ومعالجتها والتحقق من صحتها وإثبات سلامة البيانات
- إجراء تحليل البيانات الاستكشافية لمجموعات البيانات الكبيرة
- تنفيذ خطوط أنابيب ETL وإجراء التنقيب عن البيانات
- إجراء التحليل الإحصائي باستخدام الانحدار اللوجستي ، و KNN ، والغابة العشوائية ، وأشجار القرار
- بناء وإدارة مكتبات التعلم الآلي (ML) أثناء كتابة أكواد الأتمتة
- اكتساب رؤى جديدة باستخدام أدوات وخوارزميات تعلم الآلة
- تحديد أنماط البيانات لعمل تنبؤات مستنيرة ومدعومة بالبيانات
علم البيانات
يتضمن علم البيانات رؤى القيادة واستخلاص الاستنتاجات من البيانات السياقية داخل الشركة.
قد تشمل بعض المسؤوليات الإضافية:
- جمع وتفسير البيانات
- تحديد الأنماط ذات الصلة في مجموعة البيانات
- أداء استعلامات البيانات والاستعلامات الفرعية المستندة إلى SQL
- الاستعلام عن البيانات باستخدام أدوات RDBMS مثل SQL و Python و SAS وغيرها الكثير
- اكتساب الطلاقة في أدوات التحليلات التنبؤية والوصفية والتشخيصية
- اكتساب مهارات في أدوات التصور مثل Tableau و IBM Cognos Analytics وغيرها
3. مجموعات المهارات الأساسية
نظرًا لأن كلا الدورين متخصصان ، فهما يتطلبان مجموعات مهارات محددة قبل أن تتمكن من التفوق في أي من المجالين. لتحقيق أقصى استفادة من أي من المهنتين ، تحتاج إلى تطوير مهاراتك وتحقيق أقصى استفادة مما تستطيع.
تحليلات البيانات
تتطلب التحليلات معرفة متقدمة بالإحصاءات المتوسطة مع مهارات حل المشكلات.
بالإضافة إلى ذلك ، من الأفضل تحسين مهاراتك في ما يلي:
- قواعد بيانات MS Excel و SQL لتقسيم البيانات وتقطيعها
- أدوات ذكاء الأعمال لإتقان إعداد التقارير
- تعلم أدوات مثل Python و R و SAS لإدارة مجموعات البيانات والتعامل معها والعمل معها
على الرغم من كونك دورًا موجهًا نحو تكنولوجيا المعلومات ، فإن كونك محلل بيانات لا يتطلب منك الانحدار من خلفية هندسية.
بدلاً من ذلك ، من المفيد تعلم الإحصائيات وإدارة قواعد البيانات ونمذجة البيانات ، جنبًا إلى جنب مع التحليلات التنبؤية ، لإتقان حيل التجارة.
علم البيانات
في علم البيانات ، يجب أن تكون خبيرًا في الرياضيات ، والإحصاءات المتقدمة ، والنمذجة التنبؤية ، والتعلم الآلي ، والبرمجة في المجالات التالية:
- خبرة أدوات البيانات الضخمة في Hadoop و Spark
- الخبرة في SQL ، NoSQL و PostgreSQL قواعد بيانات
- معرفة أدوات تصور البيانات وبعض اللغات مثل Scala و Python
تعد واحدة أو أكثر من هذه الأدوات ضرورية لإتقان تحليلات البيانات وأدوار علوم البيانات. لكي تكون الأفضل في ما تفعله ، ننصحك بتعلم أكبر عدد ممكن من هذه الأشياء.
تحليلات البيانات
- تصور البيانات: Splunk ، QlikView ، Power BI و Tableau
- ETL: Talend
- معالجة البيانات الضخمة: Spark، RapidMiner
- تحليلات البيانات: Microsoft Excel و R و Python
علم البيانات
- علم البيانات التطبيقي: SAS ، KNIME ، RapidMiner ، PowerBI ، DataRobot
- ETL: أباتشي كافكا
- معالجة البيانات الضخمة: Apache Hadoop، Spark
- تصور البيانات: Tableau و BigML و Trifacta و QlikView و MicroStrategy و Google Analytics
- تحليلات البيانات: Microsoft Excel و Apache Flink و SAP Hana و MongoDB و MiniTab و SPSS
- البرمجة: R و Julia و Python
- مكتبات البرمجة: TensorFlow لنمذجة البيانات المستندة إلى Python
5. فرص عمل
بغض النظر عن المجال الذي تختاره ، تكمن الفكرة في الحصول على وظيفة جيدة ذات أجر جيد. اعتمادًا على الدور الذي تختاره ، ستتغير الأدوار الوظيفية أيضًا وفقًا لذلك.
فيما يلي بعض الخيارات المهنية الشائعة التي يجب أن نتطلع إليها في تحليلات البيانات وعلوم البيانات.
تحليلات البيانات
- محلل ذكاء الأعمال
- محلل بيانات
- المحلل الكمي
- مستشار تحليلات البيانات
- محلل عمليات
- محلل التسويق
- مدير المشروع
- محلل نظم تكنولوجيا المعلومات
- أخصائي لوجستيات النقل
علم البيانات
- محلل بيانات
- مهندسو البيانات
- مسؤول قاعدة البيانات
- مهندس تعلم الآلة
- عالم البيانات
- مهندس البيانات
- إحصائي
- محلل الأعمال
- مدير البيانات والتحليلات
علم البيانات مقابل. تحليلات البيانات: الحكم النهائي
بشكل عام ، يمتلك علماء البيانات مجموعة مهارات أكثر تقدمًا. نتيجة لذلك ، يكسب عالم البيانات المتوسط أكثر من متوسط دخل محلل البيانات. ولكن يمكنك دائمًا أن تبدأ حياتك المهنية كمحلل بيانات ثم تميل إلى علم البيانات لاحقًا.
إلى جانب تحليلات البيانات وعلوم البيانات ، تتوفر بعض المجالات الأخرى إذا كنت مهتمًا بأدوار تتمحور حول البيانات. بالنسبة للمبتدئين ، يمكنك إلقاء نظرة على وظائف هندسة البيانات وهندسة البيانات. هناك الكثير من الدورات التدريبية المتاحة في السوق ، والتي يمكن أن تساعدك على صقل مهاراتك في هذه المجالات.
ابق في صدارة لعبتك باستخدام هذه الشهادات التي تركز على البيانات.
اقرأ التالي
- برمجة
- العمل والوظيفة
- تحليل البيانات
- البيانات الكبيرة
- استخدام البيانات
يتمتع Gaurav Siyal بخبرة عامين في الكتابة ، ويكتب لسلسلة من شركات التسويق الرقمي ووثائق دورة حياة البرامج.
اشترك في نشرتنا الإخبارية
انضم إلى النشرة الإخبارية لدينا للحصول على نصائح تقنية ومراجعات وكتب إلكترونية مجانية وصفقات حصرية!
انقر هنا للاشتراك
