یکی از سوال‌هایی که خیلی از افرادی که وارد دنیای دیتا می‌شن می‌پرسن اینه که تفاوت بین Data Scientist، Data Analyst، Product Analyst، BI Engineer، Data Engineer و ده‌ها عنوان شغلی مشابه چیه؟

واقعیت اینه که جواب مشخص و یکسانی برای این سوال وجود نداره.

شاید عجیب به نظر برسه، اما در صنعت داده، عنوان شغلی همیشه بیانگر کاری که واقعاً انجام می‌دی نیست. خیلی وقت‌ها دو نفر با یک عنوان شغلی مشابه، در دو شرکت مختلف، وظایف کاملاً متفاوتی دارن.

مثلاً در یک شرکت، Data Engineer بیشتر زمانش رو صرف ساخت زیرساخت‌های داده، طراحی Data Pipelineها و مدیریت انبارهای داده می‌کنه. اما در یک شرکت دیگه، ممکنه بخش قابل توجهی از کارش ساخت داشبوردها و گزارش‌های مدیریتی باشه.

یا یک Data Analyst در بعضی سازمان‌ها صرفاً روی تحلیل داده، تهیه گزارش و پاسخ به سوالات کسب‌وکار تمرکز داره؛ در حالی که در شرکت‌های دیگه ازش انتظار میره SQL پیشرفته بنویسه، Pipeline بسازه، آزمایش‌های A/B طراحی کنه و حتی در تصمیم‌گیری‌های محصول نقش کلیدی داشته باشه.

به طور کلی می‌شه این نقش‌ها رو این‌طور توصیف کرد:
موقعیت Data Analyst بیشتر روی استخراج بینش از داده‌ها، تحلیل روندها، تهیه گزارش و پاسخ به سوالات کسب‌وکار تمرکز داره.
موقعیت Product Analyst روی رفتار کاربران، عملکرد محصول، رشد، نگهداشت کاربران و تصمیم‌گیری‌های مرتبط با محصول کار می‌کنه.
موقعیت Data Scientist معمولاً علاوه بر تحلیل داده، از مدل‌های آماری و یادگیری ماشین برای پیش‌بینی، دسته‌بندی و حل مسائل پیچیده استفاده می‌کنه.
موقعیت BI Engineer زیرساخت گزارش‌گیری، داشبوردها، لایه‌های تحلیلی و سیستم‌های Business Intelligence رو توسعه می‌ده.
موقعیت Data Engineer مسئول ساخت و نگهداری زیرساخت انتقال، ذخیره‌سازی و پردازش داده‌هاست تا داده‌های قابل اعتماد در اختیار تیم‌های مختلف قرار بگیره.

اما این تعریف‌ها فقط یک چارچوب کلی هستن. در عمل، مرز بین این نقش‌ها هر روز کم‌رنگ‌تر می‌شه.

امروزه بسیاری از شرکت‌ها به دنبال افرادی هستن که ترکیبی از مهارت‌های تحلیل داده، مهندسی داده، آمار، برنامه‌نویسی و شناخت کسب‌وکار رو داشته باشن. به همین دلیل ممکنه یک نفر با عنوان Data Analyst کارهایی انجام بده که در شرکت دیگری وظیفه Data Scientist محسوب می‌شه، یا یک Data Scientist بخش زیادی از وقتش رو صرف مهندسی داده کنه.

به همین خاطر هنگام بررسی فرصت‌های شغلی، مهم‌ترین نکته اینه که روی عنوان شغل تمرکز نکنید؛ بلکه شرح وظایف، انتظارات شرکت، ابزارهای مورد استفاده و مشکلاتی که قراره حل کنید رو با دقت بررسی کنید.
در سال‌های آینده احتمالاً این روند حتی پررنگ‌تر هم خواهد شد. با رشد هوش مصنوعی، اتوماسیون و ابزارهای مبتنی بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)، بسیاری از وظایف سنتی بین نقش‌های مختلف ادغام می‌شن و اهمیت عنوان‌های شغلی کمتر از قبل خواهد بود.

شاید در ۲ تا ۳ سال آینده، به جای اینکه خودمون رو Data Analyst، Data Scientist یا Data Engineer معرفی کنیم، بیشتر به سمت نقش‌های عمومی‌تر و منعطف‌تری حرکت کنیم؛ عنوان‌هایی مثل «Member of Technical Staff» که روی توانایی حل مسئله، درک سیستم‌ها و ایجاد ارزش تمرکز دارن، نه روی مرزبندی‌های سنتی بین نقش‌های مختلف.

در نهایت چیزی که آینده شغلی افراد رو تعیین می‌کنه، عنوان شغلی روی پروفایل لینکدین نیست؛ بلکه توانایی یادگیری، سازگاری با فناوری‌های جدید و حل مسائل واقعی کسب‌وکار با استفاده از داده‌هاست.

@DevTwitter | <Reza Jafari/>