ما الفرق بين مهندس البيانات وعالم البيانات ؟
ما المهارات التي يتمتع بها كلا منهم ؟
ما الأدوات والبرامج المستخدمة عمليات التحليل ؟
ما المهام الأساسية لعلماء البيانات ؟
ثريد يوضح أهم الفروقات والأدوات المستخدمة في تخصصات علوم البيانات المختلفة .
ما المهارات التي يتمتع بها كلا منهم ؟
ما الأدوات والبرامج المستخدمة عمليات التحليل ؟
ما المهام الأساسية لعلماء البيانات ؟
ثريد يوضح أهم الفروقات والأدوات المستخدمة في تخصصات علوم البيانات المختلفة .
قد يكون علماء البيانات ومهندسو البيانات ألقاب وظيفية جديدة ، لكن الأدوار الوظيفية الأساسية كانت موجودة منذ فترة.
تقليديًا ، يُطلق على أي شخص يقوم بتحليل البيانات "محلل بيانات"
وأي شخص أنشأ منصات خلفية لدعم تحليل البيانات سيكون "مطور ذكاء الأعمال (BI)".
تقليديًا ، يُطلق على أي شخص يقوم بتحليل البيانات "محلل بيانات"
وأي شخص أنشأ منصات خلفية لدعم تحليل البيانات سيكون "مطور ذكاء الأعمال (BI)".
مع ظهور البيانات الضخمة ، بدأت أدوار جديدة في الظهور في الشركات ومراكز الأبحاث - وبالتحديد علماء البيانات ومهندسي البيانات فيما يلي نظرة عامة على أدوار محلل البيانات ومطور ذكاء الأعمال وعالم البيانات ومهندس البيانات.
محلل بيانات .
محللو البيانات هم متخصصون ذوو خبرة في البيانات في مؤسستهم يمكنهم الاستعلام عن البيانات ومعالجتها ، وتقديم التقارير ، وتلخيص البيانات وتصورها لديهم فهم قوي لكيفية الاستفادة من الأدوات والأساليب الحالية لحل مشكلة ، ومساعدة الأشخاص من جميع أنحاء الشركة
محللو البيانات هم متخصصون ذوو خبرة في البيانات في مؤسستهم يمكنهم الاستعلام عن البيانات ومعالجتها ، وتقديم التقارير ، وتلخيص البيانات وتصورها لديهم فهم قوي لكيفية الاستفادة من الأدوات والأساليب الحالية لحل مشكلة ، ومساعدة الأشخاص من جميع أنحاء الشركة
لفهم استفسارات محددة من خلال التقارير والمخططات المخصصة ومع ذلك لا يُتوقع منهم التعامل مع تحليل البيانات الضخمة ، ولا يُتوقع منهم عادةً امتلاك خلفية رياضية أو بحثية لتطوير خوارزميات جديدة لمشاكل محددة.
المهارات
يحتاج محللو البيانات إلى فهم أساسي لبعض المهارات الأساسية: الإحصاء ، ومتابعة البيانات ، وتصور البيانات ، وتحليل البيانات الاستكشافية .
الأدوات:
Microsoft Excel و SPSS و SPSS Modeler و SAS و SAS Miner و SQL و Microsoft Access و Tableau و SSAS.
يحتاج محللو البيانات إلى فهم أساسي لبعض المهارات الأساسية: الإحصاء ، ومتابعة البيانات ، وتصور البيانات ، وتحليل البيانات الاستكشافية .
الأدوات:
Microsoft Excel و SPSS و SPSS Modeler و SAS و SAS Miner و SQL و Microsoft Access و Tableau و SSAS.
مطورو ذكاء الأعمال Business Intelligence Developers .
مطورو ذكاء الأعمال هم خبراء بيانات يتفاعلون بشكل أوثق مع أصحاب المصلحة الداخليين لفهم احتياجات إعداد التقارير ومن ثم جمع المتطلبات والتصميم وبناء ذكاء الأعمال وحلول إعداد التقارير للشركة
مطورو ذكاء الأعمال هم خبراء بيانات يتفاعلون بشكل أوثق مع أصحاب المصلحة الداخليين لفهم احتياجات إعداد التقارير ومن ثم جمع المتطلبات والتصميم وبناء ذكاء الأعمال وحلول إعداد التقارير للشركة
يتعين عليهم تصميم وتطوير ودعم مستودعات البيانات الجديدة والقائمة وحزم ETL ولوحات المعلومات والتقارير التحليلية.
بالإضافة إلى ذلك ، فهم يعملون مع قواعد البيانات ، العلائقية والمتعددة الأبعاد ، ويجب عليهم ذلك لديهم مهارات تطوير SQL رائعة لدمج البيانات من مصادر مختلفة.
بالإضافة إلى ذلك ، فهم يعملون مع قواعد البيانات ، العلائقية والمتعددة الأبعاد ، ويجب عليهم ذلك لديهم مهارات تطوير SQL رائعة لدمج البيانات من مصادر مختلفة.
يستخدمون كل هذه المهارات لتلبية احتياجات الخدمة الذاتية على مستوى المؤسسة.
لا يُتوقع من مطوري BI عادةً إجراء تحليلات للبيانات.
لا يُتوقع من مطوري BI عادةً إجراء تحليلات للبيانات.
المهارات:
ETL ، تطوير التقارير ، OLAP ، برمجة الويب ، تصميم كائنات الأعمال ..
الأدوات:
Tableau و SQL و SSAS و SSIS و SPSS Modeler.
ETL ، تطوير التقارير ، OLAP ، برمجة الويب ، تصميم كائنات الأعمال ..
الأدوات:
Tableau و SQL و SSAS و SSIS و SPSS Modeler.
مهندس بيانات Data Engineer .
مهندسو البيانات هم متخصصو البيانات الذين يعدون البنية التحتية "للبيانات الضخمة" لتحليلها بواسطة علماء البيانات. إنهم مهندسو برمجيات يقومون بتصميم وبناء ودمج البيانات من مصادر مختلفة وإدارة البيانات الضخمة بعد ذلك ، يكتبون استفسارات معقدة حول ذلك ،
مهندسو البيانات هم متخصصو البيانات الذين يعدون البنية التحتية "للبيانات الضخمة" لتحليلها بواسطة علماء البيانات. إنهم مهندسو برمجيات يقومون بتصميم وبناء ودمج البيانات من مصادر مختلفة وإدارة البيانات الضخمة بعد ذلك ، يكتبون استفسارات معقدة حول ذلك ،
ويتأكدون من سهولة الوصول إليه ، ويعمل بسلاسة ، وهدفهم هو تحسين أداء النظام البيئي للبيانات الضخمة لشركتهم.
قد يقومون أيضًا بتشغيل بعض ETL (الاستخراج والتحويل والتحميل) فوق مجموعات البيانات الكبيرة وإنشاء مستودعات البيانات الضخمة التي يمكن استخدامها لإعداد التقارير أو التحليل
قد يقومون أيضًا بتشغيل بعض ETL (الاستخراج والتحويل والتحميل) فوق مجموعات البيانات الكبيرة وإنشاء مستودعات البيانات الضخمة التي يمكن استخدامها لإعداد التقارير أو التحليل
بواسطة علماء البيانات أبعد من ذلك ، لأن البيانات يركز المهندسون بشكل أكبر على التصميم والهندسة المعمارية ، ولا يُتوقع منهم عادةً معرفة أي تعلم آلي أو تحليلات للبيانات الضخمة.
المهارات:
Hadoop ، MapReduce ، Hive ، Pig ، تدفق البيانات ، NoSQL ، SQL ،
البرمجة:
الأدوات: DashDB و MySQL و MongoDB و Cassandra
Hadoop ، MapReduce ، Hive ، Pig ، تدفق البيانات ، NoSQL ، SQL ،
البرمجة:
الأدوات: DashDB و MySQL و MongoDB و Cassandra
عالم البيانات Data Scientist .
عالم البيانات هو كيميائي القرن الحادي والعشرين: شخص يمكنه تحويل البيانات الأولية إلى رؤى نقية يطبق علماء البيانات الإحصائيات والتعلم الآلي والأساليب التحليلية لحل مشاكل العمل الحرجة
عالم البيانات هو كيميائي القرن الحادي والعشرين: شخص يمكنه تحويل البيانات الأولية إلى رؤى نقية يطبق علماء البيانات الإحصائيات والتعلم الآلي والأساليب التحليلية لحل مشاكل العمل الحرجة
وتتمثل مهمتها الأساسية في مساعدة المؤسسات على تحويل أحجام بياناتها الضخمة إلى رؤى قيمة وقابلة للتنفيذ.
في الواقع ، علم البيانات ليس بالضرورة مجالًا جديدًا في حد ذاته ، ولكن يمكن اعتباره مستوى متقدمًا من تحليل البيانات الذي يحركه ويؤتمته التعلم الآلي وعلوم الكمبيوتر
في الواقع ، علم البيانات ليس بالضرورة مجالًا جديدًا في حد ذاته ، ولكن يمكن اعتباره مستوى متقدمًا من تحليل البيانات الذي يحركه ويؤتمته التعلم الآلي وعلوم الكمبيوتر
بعبارة أخرى ، بالمقارنة مع "محللي البيانات" ، بالإضافة إلى مهارات تحليل البيانات ، من المتوقع أن يتمتع علماء البيانات بمهارات برمجة قوية ، وقدرة على تصميم جديد الخوارزميات ، والتعامل مع البيانات الضخمة ، مع بعض الخبرة في مجال المعرفة.
علاوة على ذلك ، يُتوقع من علماء البيانات أيضًا تفسير نتائج نتائجهم وتقديمها ببلاغة ، من خلال تقنيات التصور ، أو بناء تطبيقات علوم البيانات ، أو سرد قصص مثيرة للاهتمام حول حلول مشاكل البيانات (الأعمال) الخاصة بهم.
تتطلب مهارات حل المشكلات لعالم البيانات فهم طرق تحليل البيانات التقليدية والجديدة لبناء نماذج إحصائية أو اكتشاف أنماط في البيانات على سبيل المثال ، إنشاء محرك توصية ، أو توقع سوق الأسهم ، أو تشخيص المرضى بناءً على تشابههم ، أو العثور على أنماط المعاملات الاحتيالية.
قد يتم أحيانًا تقديم بيانات ضخمة لعلماء البيانات دون وضع مشكلة تجارية معينة في الاعتبار في هذه الحالة ، من المتوقع أن يستكشف عالم البيانات الفضولي البيانات ويخرج بالأسئلة الصحيحة ويقدم نتائج مثيرة للاهتمام! هذا أمر صعب لأنه ، من أجل تحليل البيانات ،
بيانات قوية يجب أن يكون لدى العلماء معرفة واسعة جدًا بالتقنيات المختلفة في التعلم الآلي واستخراج البيانات والإحصاءات والبنى التحتية للبيانات الضخمة.
جاري تحميل الاقتراحات...