البيانات هي النفط الجديد وله جوانب عديدة في استكشافه. من استخراج البيانات وصولاً إلى البنية التحتية للنظام اللازمة لاحتواء تدفق البيانات هذا ، يستمر مفهوم تنظيم البيانات في التوسع. لهذا السبب ، يتم تقسيم كل دور معقد إلى مجالات مختلفة.
أحدث وظيفتين وأكثرها إثارة للاهتمام في هذا المجال هما علم البيانات وهندسة البيانات ، وهما أمران رائعان لأولئك الذين يشتركون في الاهتمام بمعالجة البيانات. الجزء الصعب هو اختيار أفضل ما يناسبك. تقارن هذه المقالة بين المهنتين في مجال التكنولوجيا ، وتسلط الضوء على متطلباتهما ، حتى تتمكن من اتخاذ القرار الصحيح.
ماذا يفعل عالم البيانات؟
يتمثل الدور الأول لعالم البيانات في فهم مشكلة العمل. لا يمكنك تفسير البيانات إلا بعد أن تفهم مشكلة العمل. يجمع عالم البيانات أيضًا بيانات أولية - منظمة وغير منظمة - من مصادر مختلفة مثل خوادم الويب وقواعد البيانات والمستودعات عبر الإنترنت.
بعد ذلك ، يتبع إعداد البيانات ، والذي يتضمن تنظيف البيانات التي جمعتها وتحويلها إلى بيانات مفيدة. في هذه المرحلة ، ستبحث عن أنواع البيانات غير المتسقة وأنواع البيانات المفقودة أو المكررة والسمات التي بها أخطاء إملائية.
يتعين على علماء البيانات إزالة هذه الأخطاء للحصول على كومة شاملة من البيانات ، ولهذا السبب يعد إعداد البيانات أحد أكثر الأجزاء تعقيدًا لكونك عالم بيانات. بمجرد الانتهاء من تنظيف البيانات ، سيقوم عالم البيانات بتعديل وتحويل النتيجة إلى بيانات قابلة للقراءة يمكن لأصحاب المصلحة تفسيرها باستخدام أفضل طرق تصور البيانات.
يمكنك أيضًا استخدام طرق تحليل البيانات الاستكشافية لإنشاء النماذج والخوارزميات المستخدمة في استخراج البيانات من مخازن البيانات الضخمة. عملية تتضمن تعريف وتنقية البيانات النظيفة واختيار الميزات والمتغيرات لاستخراج البيانات. تتطلب بعض جوانب علم البيانات البرمجة ، لذلك يجب أن تكون على دراية بلغات البرمجة الأساسية.
ماذا يفعل مهندس البيانات؟
دور مهندس البيانات واضح ومباشر. بينما يكون عالم البيانات مسؤولاً عن تحويل البيانات الأولية إلى أشكال بسيطة وقابلة للقراءة ، فإن مهندسي البيانات مسؤولون عن بناء الأنظمة التي تساعد في هذه التعديلات.
تتمثل مهمة مهندس البيانات في أخذ مجموعات البيانات المعقدة من تطبيق أو أداة جهة خارجية ومعالجتها بطريقة تسهل على محللي البيانات والعلماء الوصول إليها واستخدامها. لذلك ، يركز مهندسو البيانات على بناء البنى التحتية للنظام التي تساعد في سحب البيانات ، مما يجعلها جاهزة للاستخدام من قبل علماء البيانات.
يتم استخراج البيانات عادةً من خلال خطوط أنابيب البيانات التي أنشأها مهندسو البيانات. إحدى طرق سحب البيانات هي عن طريق باستخدام API (واجهة برمجة التطبيق). بصفتك مهندس بيانات ، يتمثل دورك في كتابة سلسلة من الرموز التي تقوم بإجراء استدعاء API يتفاعل مع خادم المصادر التي يسحبون البيانات منها.
بهذه الطريقة ، يبدأ جمع البيانات بطريقة متدفقة أو عملية مجمعة. لذلك من الضروري فهم لغات البرمجة المعقدة كمهندس بيانات. الخطوة التالية في هندسة البيانات هي تحويل البيانات لتناسب تخزين البيانات الخاصة بك.
الفرق الرئيسي بين عالم البيانات ومهندس البيانات هو أن السابق يصمم النموذج و خوارزمية لتفسير البيانات الأولية ، بينما يحافظ الأخير ويخلق نظامًا لجمع البيانات الأولية بيانات. يبني مهندس البيانات العمود الفقري والبنية التحتية المستخدمة في علم البيانات.
1. تعليم
يحتاج عالم البيانات إلى درجة البكالوريوس في علوم البيانات أو مجال ذي صلة لبدء حياته المهنية. ومع ذلك ، يفضل معظم أصحاب العمل الفرد الحاصل على درجة الماجستير. يمكن أن تساعدك درجة الدراسات العليا في التميز.
قد تحتاج أيضًا إلى الانضمام إلى معسكر تدريب في علوم البيانات لاكتساب بعض المعرفة والخبرة في هذا المجال. يحتاج عالم البيانات أيضًا إلى فهم عميق لاستخراج البيانات والبنية التحتية للبيانات الضخمة والإحصاءات وخوارزميات التعلم الآلي.
من ناحية أخرى ، يحتاج مهندس البيانات إلى خلفية قوية في هندسة البرمجيات ومهارات تحليلية ممتازة من دراسة الرياضيات التطبيقية والفيزياء والإحصاء. للحصول على عرض أفضل ، يجب عليك أيضًا الانضمام إلى برامج التدريب الداخلي حيث يمكنك ممارسة ما تعلمته.
على عكس أن تصبح عالم بيانات ، فأنت لست بحاجة إلى درجة الماجستير في هندسة البيانات. درجة البكالوريوس كافية ، لكنك ستحتاج إلى أخذ دورات في بنية البيانات ، والترميز ، وإدارة قواعد البيانات.
2. مهارات
يحتاج عالم البيانات إلى صقل مهارات مختلفة خاصة بعلوم البيانات. بعض من هذه التصور البيانات ، ومشاحنات البيانات ، والرياضيات ، والبرمجة. أنت بحاجة إلى معرفة واسعة بلغة Python و JavaScript و SQL و Scala للبرمجة. ستحتاج إليهم لإنشاء نماذج وخوارزميات.
وفي الوقت نفسه ، يحتاج مهندس البيانات إلى مهارات مثل تحليل البيانات ، ومستودعات البيانات ، والتعلم الآلي الأساسي ، ومعرفة أنظمة التشغيل. يحتاجون أيضًا إلى مهارات بسيطة مثل الاتصال والتفكير النقدي ومهارات التعاون. يحتاج مهندس البيانات أيضًا إلى أن يكون ماهرًا في لغات البرمجة مثل Java و Python و C و C ++.
أخيرًا ، يجب أن يكون مهندس البيانات كذلك على دراية بأدوات Python ETL وأدوات خط أنابيب مثل فيفيتران, Talend Open Studio، و IBM DataStage. هناك حاجة ماسة لأدوات ETL هذه لاستخراج البيانات من مواقع مختلفة.
3. مرتب
وفق بالفعل، متوسط الراتب الأساسي لعالم البيانات هو 97678 دولارًا. يمكن أن يصل نطاق الراتب هذا إلى 188،972 دولارًا ، بما في ذلك المكافآت النقدية الأخرى أو حصص الأرباح أو الإكراميات أو العمولات.
يقدم معظم أرباب العمل في الولايات المتحدة 401 (ك) مزايا غير نقدية بالإضافة إلى توفير برامج التأمين والعافية وأذونات العمل من المنزل. ومع ذلك ، تعتمد هذه المزايا على صاحب العمل ومستوى خبرتك.
على العكس من ذلك ، يحصل مهندسو البيانات على متوسط راتب أساسي يبلغ 112،680 دولارًا ، وفقًا لـ بالفعل، والتي يمكن أن تصل إلى 218،627 دولارًا سنويًا. يمكنهم أيضًا الاستمتاع بامتيازات مثل خصم الموظف والتأمين والمزايا غير النقدية مثل مطابقة 401 (ك) و 401 (ك). تعتمد هذه المزايا أيضًا على صاحب العمل ومستوى الخبرة والدور الوظيفي والمؤهلات.
4. خبرة
يمكنك التقدم لوظائف على مستوى الدخول مع خبرة لا تقل عن عام في علم البيانات. ومع ذلك ، ستحتاج إلى التحول من مجال ذي صلة مثل تكنولوجيا المعلومات لأداء جيد في هذه الأدوار.
ولكن إذا كنت تبدأ من الصفر ، فإن حصولك على درجة الماجستير واكتساب الخبرة ذات الصلة كعالم بيانات سيكسبك مناصب أفضل. لذلك ، لكي تصبح عالم بيانات كامل الأهلية ، ستحتاج إلى حوالي 3-5 سنوات من الخبرة الجيدة في العمل في أدوار التدريب وكعالم بيانات مبتدئ.
يتمتع مهندس البيانات أيضًا بخبرة سنة واحدة على الأقل للحصول على دور مبتدئ بعد درجة البكالوريوس في هندسة البيانات. ومع ذلك ، عادة ما تكون هذه الأدوار نادرة. يمكنك أيضًا التبديل من الدور المرتبط بالبيانات إلى هندسة البيانات. لكنك ستحتاج إلى 4-5 سنوات من الخبرة ذات الصلة للحصول على وظائف أفضل كمهندس بيانات.
5. فرص عمل
هناك فرص وظيفية غنية لعلماء البيانات بناءً على خبرتك. توظف الشركات الأعلى تصنيفًا مثل Meta و Ford Motor Company و HP خبرة علماء البيانات. سيجدون أيضًا فرصًا في الصحة والأوساط الأكاديمية والمعلومات والحكومة.
يتمتع مهندس البيانات أيضًا بفرص وظيفية تتسع وفقًا لمستوى خبرته. تحتاج شركات مثل Netflix و Apple و Capital إلى مهندسي بيانات لمساعدة علماء البيانات. يعمل مهندسو البيانات في الشركات الكبيرة وفي المجالات المتعلقة بالأعمال. كما أنها تتناسب مع الأوساط الأكاديمية والمعلوماتية والتكنولوجيا ؛ في أي مكان يتطلب معالجة البيانات.
اختيار المسار الوظيفي المناسب لك
كلا المهنتين غنية ومتينة. أنها توفر أقصى قدر من التعرض وتسمح لك بالعمل مع الشركات ذات التصنيف الأعلى. ومع ذلك ، فأنت بحاجة إلى القيام بأداء واجبك للعثور على الوظيفة المثالية المتعلقة بالبيانات. من المفيد أيضًا كتابة اهتماماتك ، حتى تتمكن من اختيار مهنة تتوافق مع أهدافك.
