علم البيانات مقابل هندسة البيانات: الفرق بين علوم البيانات وهندسة البيانات

منذ أن أصبحت البيانات العملة الجديدة للقرن الحادي والعشرين ، تنوعت الأدوار الوظيفية لعلوم البيانات والبيانات الضخمة وتشعبت بوتيرة غير مسبوقة. يعتبر مهندس البيانات وعالم البيانات من أكثر الأدوار الوظيفية الواعدة مع مسار وظيفي تصاعدي.

على الرغم من الإعلان عن دور عالم البيانات باعتباره "أكثر الوظائف جاذبية في القرن الحادي والعشرين" ، إلا أن مهندس البيانات ليس بعيدًا عن الركب. في الواقع ، ينص Glassdoor على أن عدد الوظائف الشاغرة لملف تعريف مهندس البيانات أعلى بخمس مرات من عدد علماء البيانات. مهما كان الأمر ، فإن كلا من عالم البيانات ومهندس البيانات هما جزء من نفس الفريق الذي يسعى إلى تحويل البيانات الأولية إلى رؤى تجارية قابلة للتنفيذ. إذا كنت ترغب في الحصول على تدريب احترافي في علوم البيانات ، فراجع دورات علوم البيانات لدينا من أفضل الجامعات.

يدور موضوع اليوم حول الجدل المحتدم بين علوم البيانات وهندسة البيانات ، كما يتضح من عدسات ملفات تعريف وظائف مهندس البيانات وعالم البيانات.

علوم البيانات مقابل هندسة البيانات

علم البيانات هو مجال دراسي واسع ومتعدد التخصصات يجمع بين الرياضيات والإحصاء وعلوم الكمبيوتر وعلوم المعلومات والمعرفة بمجال الأعمال. يركز على استخراج الأنماط والرؤى ذات المعنى من مجموعات البيانات الكبيرة من خلال الاستفادة من الأدوات والأساليب والإجراءات والخوارزميات العلمية. تشمل المكونات الأساسية لعلوم البيانات البيانات الضخمة والتعلم الآلي واستخراج البيانات.

على العكس من ذلك ، فإن هندسة البيانات هي فرع من فروع علم البيانات يهتم بشكل أساسي بالتطبيقات العملية لاكتساب البيانات وتحليلها. يركز على تصميم وبناء خطوط أنابيب البيانات التي يمكنها جمع البيانات (المنظمة وغير المهيكلة) وإعدادها وتحويلها إلى تنسيقات قابلة للاستخدام يطلع عليها علماء البيانات.

تسهل هندسة البيانات تطوير مكدس عملية البيانات لتجميع البيانات وتخزينها وتنظيفها ومعالجتها في الوقت الفعلي أو على دفعات وإعداد البيانات لمزيد من التحليل. في الأساس ، ينشئ مهندسو البيانات أنظمة دعم لعلماء البيانات.

كما يقول David Bianco ، "مهندسو البيانات هم السباكون الذين يبنون خط أنابيب للبيانات ، في حين أن علماء البيانات هم الرسامون ورواة القصص ، مما يعطي معنى لكيانًا ثابتًا بخلاف ذلك."

مهندس بيانات مقابل عالم البيانات: مقارنة مفصلة

قبل الغوص في الاختلافات بين مهندسي البيانات وعلماء البيانات ، يجب علينا أولاً معالجة أوجه التشابه بين هذين الملفين الشخصيين. أكثر نقاط التشابه حيوية بين ملفات تعريف مهندسي البيانات وعلماء البيانات هي خلفيتهم التعليمية. عادة ، يأتي كلا المتخصصين من الرياضيات ، أو الفيزياء ، أو علوم الكمبيوتر ، أو علوم المعلومات ، أو هندسة الكمبيوتر.

تُفضل مجالات الدراسة هذه على نطاق واسع في ملفات تعريف الوظائف في علوم البيانات. كل من مهندسي البيانات وعلماء البيانات هم مبرمجون ماهرون على دراية جيدة بلغات مثل Java و Scala و Python و R و C ++ و JavaScript و SQL و Julia.

فيما يلي نقاط الاختلاف الأساسية بين مهندسي البيانات وعلماء البيانات:

نبذه عن الوظيفه

يتمثل الاختلاف الرئيسي بين مهندسي البيانات وعلماء البيانات في التركيز. بينما يشارك مهندسو البيانات في بناء البنية التحتية والهندسة المعمارية لتوليد البيانات ، يهتم علماء البيانات بشكل أساسي بأداء الرياضيات المتقدمة والتحليل الإحصائي على البيانات التي تم جمعها.

كما ذكرنا سابقًا ، يقوم مهندسو البيانات بتصميم وبناء واختبار ودمج وتحسين البيانات التي تم جمعها من مصادر متعددة. يستخدمون أدوات وتقنيات البيانات الضخمة لإنشاء خطوط بيانات تتدفق بحرية تسهل تطبيقات التحليلات في الوقت الفعلي على البيانات المعقدة. يكتب مهندسو البيانات أيضًا استعلامات معقدة لتحسين إمكانية الوصول إلى البيانات.

ومع ذلك ، يركز علماء البيانات بشكل أكبر على العثور على إجابات لأسئلة العمل المهمة مثل تحسين العمليات التجارية ، وخفض التكاليف ، وتحسين تجربة العملاء ، وما إلى ذلك. وباستخدام تنسيق البيانات الذي يقدمه مهندسو البيانات ، يطرح علماء البيانات الأسئلة ذات الصلة ، والعثور على الأنماط المخفية ، والافتراض ، ثم توصل إلى استنتاجات مناسبة.

مهارات

تختلف مجموعة مهارات مهندسي البيانات وعلماء البيانات تمامًا. بالإضافة إلى ذلك ، تختلف مستويات مهاراتهم. على سبيل المثال ، ستكون المهارات التحليلية لعالم البيانات أكثر عمقًا من المعرفة التحليلية لمهندس البيانات.

مهارات مهندس البيانات:

• برمجة
• الانظمة الموزعة
• بنية النظام
• تصميم قاعدة البيانات وتكوينها
• تكوين الواجهة وأجهزة الاستشعار

مصدر

مهارات علماء البيانات:

• برمجة
• حوسبة سحابية
• معالجة البيانات
• إدارة قاعدة البيانات
• عرض مرئي للمعلومات
• الاحتمالات والإحصاءات
• حساب التفاضل والتكامل متعدد المتغيرات والجبر الخطي
• التعلم الآلي والتعلم العميق

مصدر

أدوات

يعمل مهندسو البيانات مع لغات البرمجة المتقدمة مثل Python و Java و Scala وما إلى ذلك ، والأنظمة الموزعة وأدوات خطوط البيانات (IBM InfoSphere DataStage و Talend و Pentaho و Apache Kafka وما إلى ذلك) وأطر عمل البيانات الكبيرة مثل Hive و Hadoop و Spark و إلخ.

بينما يستخدم علماء البيانات أيضًا Python و Java ، فإنهم يستخدمون التحليلات المتقدمة وأدوات BI مثل Tableau Public و Rapidminer و KNIME و QlikView و Splunk. بصرف النظر عن هذه الأدوات ، يعتمد علماء البيانات بشكل كبير على مكتبات تعلم الآلة مثل TensorFlow و Theano و PyTorch و Apache Spark و DLib و Caffe و Keras ، على سبيل المثال لا الحصر.

حزمة الراتب

يتمتع كل من مهندسي البيانات وعلماء البيانات بمسار وظيفي واعد مع حزم تعويضات سنوية ضخمة. تشمل أفضل جهات التوظيف لهذه الملفات الشخصية أسماء كبيرة مثل Amazon و IBM و TCS و Infosys و Accenture و Capgemini و General Electric و Ernst & Young و Microsoft و Facebook و Apple Inc.

وفقًا لـ PayScale ، يبلغ متوسط ​​راتب مهندسي البيانات في الهند INR 843،140 LPA ، بينما في الولايات المتحدة ، يبلغ 92،260 دولارًا أمريكيًا.

مصدر

مصدر

متوسط ​​الراتب لعالم البيانات في الهند هو INR 813،593 LPA ، وفي الولايات المتحدة ، يبلغ 96،089 دولارًا أمريكيًا.

مصدر

مصدر

مهندسو البيانات وعلماء البيانات: دورين متكاملين

في الختام ، يجب أن نقر بأن دور مهندس البيانات وعالم البيانات يكملان بعضهما البعض. يجب أن يكون لدى الشركة التي تستفيد من البيانات الضخمة متخصصون يتمتعون بكلتا مجموعتي المهارات لتسخير الإمكانات الحقيقية للبيانات. يعتمد علماء البيانات على مهندسي البيانات لبناء خطوط أنابيب مناسبة لتوليد البيانات وتحليلها. وبالمثل ، فإن البيانات التي يعدها مهندسو البيانات لن تكون ذات فائدة عملية بدون العمليات التحليلية لعلماء البيانات.

اقرأ أيضًا: علم البيانات مقابل تحليلات البيانات

تغليف

وبالتالي ، يجب على الشركات إنشاء فريق علوم البيانات حيث يمكن لمهندسي البيانات وعلماء البيانات استكمال مهارات ووظائف بعضهم البعض.

إذا كنت مهتمًا بتعلم علم البيانات ليكون في مقدمة التطورات التكنولوجية السريعة ، فراجع برنامج upGrad & IIIT-B التنفيذي في علوم البيانات .