الفرق بين Data Analyst و Data Scientist/فى الوقت الحالى ومع التطور الرقمى الذى نعاصره،
والذى يعتمد بشكل كبير على البيانات، هناك سؤال يطرح نفسه لدى الباحثين هو ما هو الفرق بين Data Analyst و Data Scientist.
وتحديداً مع تطور وتوسع مجالات تحليل البيانات وعلوم البيانات أصبح من المهم جداً فهم طبيعة كل وظيفة والتمميز الجيد بينهما لإختيار المسار المهنى الصحيح.
يعتمد كل من المجالين على البيانات، ولكن طريقة التعامل مع البيانات نفسها تختلف حسب الأهداف؛ وذلك يجعل من إتخاذ القرار بينهما مرتبط بمهاراتك وإهتماماتك.
ما هو دور Data Analyst ولماذا هو مهم:
يعتبر محلل البيانات هو الشخص المسؤول عن جمع كافة البيانات وتنظيمها ومن ثم تحليلها بهدف إستخراج رؤى تمكن الشركات من إتخاذ قرارات صحيحه.
ويعتمد محلل البيانات بشكل أساسى على الأدوات الإحصائية ولوحات المعلومات مثل: Excel وPower BI وTableau.
ويقوم محلل البيانات غالبا بالعمل على تحليل البيانات التاريخية، وإعداد التقارير بشكل دورى، كما يقوم بدعم الفريق من خلال القرارات المبنية على الأرقام.
فهذا الدور مناسب جداً للأشخاص الذين يفضلون التحليل بشكل منظم، وفهم الأنماط داخل البيانات دون الدخول فى جزئية بناء النماذج المعقدة.
ما هو دور Data Scientist في عالم البيانات:
يقوم عالم البيانات بالعمل بشكل أعمق وأكثر تعقيداً، فهو لا يكتفى فقط بتحليل البيانات، وإنما يقوم ببناء النماذج التنبؤية وخوارزميات التى تعتمد على الذكاء الإصطناعى والتعلم الآلى.
وتتمثل مهام عالم البيانات فى الآتى:
- تصميم النماذج التنبؤية المتقدمة.
- وإستخدام لغات البرمجة مثل: Python وR.
- كما يقوم بالتعامل مع البيانات الضخمة والمعقدة.
لذلك وظيفة عالم البيانات تناسب الأشخاص الذين لديهم معرفة جداً قوية فى الرياضيات والبرمجة عن التعمق فى الإبتكار وتحليل البيانات بشكل متقدم.
ما هو الفرق بين Data Analyst و Data Scientist وأيهما الذى يناسبك:
عند المقارنة بين Data Analyst و Data Scientist تجد أن الإختلاف يظهر فى مستوى التعمق والأدوات التى تستخدم فى كل مجال.
- مجال Data Analyst يركز على ماذا حدث.
- ومجال Data Scientist يركز على ما سوف يحدث فى المستقبل.
لذلك أن محلل البيانات يقوم بالتحليل الوصفى، بينما يقوم عالم البيانات يعتمد بشكل كامل على التوقعات المستقبلية والنمذجة.
فى النهاية إختيارك للمجال يعتمد على أهدافك وميولك، فهل تفضل فى التحليل البسيط والتقارير، أم ترغب فى التعمق فى البرمجة والذكاء الإصطناعى؟
ما هى المهارات والأدوات المطلوبة لكل مجال:
كل وظيفة تتطلب مجموعة من المهارات المختلفة التى تميزها عن غيرها مثل:
- تحليل البيانات بإستخدام الأكسل، وPower BI، وايضا SQL.
- وعلم البيانات بإستخدام Python، Machine Learning، الإحصاء المتقدم.
وذلك لأن كل أداة تمكنك من تحديد المسار المناسب لك بكل سهولة ويسر.
أقرأ ايضاً /الفرق بين Data Analyst و Data Scientist
كيف تختار المسار المهني المناسب لك:
يعتمد إختيار المسار المهنى المناسب لك على طبيعة مهاراتك وطبيعة العمل الذى ترغب فيه،
فإذا كنت ترغب فى العمل التحليلى السريع والتقارير فData Analyst هى الخيار المثالى.
أما إذا كنت ترغب فى تعلم البرمجة والتعمق فى حل المشكلات المعقدة، فمجال Data Scientist خيار جداً مثالى لك.
فى النهاية معرفة الفرق بين Data Analyst و Data Scientist يمكنك من إختيار المسار المهنى الذى يناسبك فى عالم البيانات.
وبشكل عام فكلا المجالين مطلوبان فى سوق العمل وبقوة، فالقرار يعتمد على مهاراتك وشغفك وطموحاتك المستقبلية.
أسئلة شائعة عن الفرق بين Data Analyst و Data Scientist:
ما الفرق الأساسي بين محلل البيانات وعالم البيانات:
محلل البيانات هو الشخص الذى يقوم بالتركيز على تحليل البيانات الحالية، إنما عالم البيانات هو الشخص الذى يقوم بالتنبؤ بالمستقبل عن طريق إستخدام النماذج.
هل يحتاج Data Scientist إلى مهارات برمجة:
بكل تأكيد وتحديدا يحتاج إلى تعلم أساسيات Python وR.
أيهما أسهل في البداية:
مجال تحليل البيانات أسهل نسبياً مقارنة بعلم البيانات تحديداً للمبتدئين.
أقرأ ايضاً /أفضل شهادات الـ Data Science المجانية اللي يعترف بيها سوق العمل