🔥چهار نقش حیاتی در دنیای داده‌ها :

۱. مهندس داده (Data Engineer)؛ کسی که داده‌ها را آماده می‌کند

تصور کنید اطلاعات هزاران دانش‌آموز از چند مدرسه مختلف در اختیار یک سازمان قرار گرفته است. این اطلاعات ممکن است در فایل‌ها و پایگاه‌های داده گوناگون ذخیره شده باشند و حتی بعضی از آن‌ها ناقص یا تکراری باشند. پیش از آنکه بتوانیم از این اطلاعات نتیجه‌ای بگیریم، باید آن‌ها را جمع‌آوری، مرتب و آماده کنیم.

این کار یکی از وظایف اصلی مهندس داده است. او ابزارها و سامانه‌هایی می‌سازد که اطلاعات را از منابع مختلف دریافت می‌کنند، به محل مناسب انتقال می‌دهند و برای استفاده آماده نگه می‌دارند.

به زبان ساده، مهندس داده کمک می‌کند اطلاعات درست، در زمان مناسب و به شکل قابل استفاده در اختیار دیگران قرار بگیرد.

۲. تحلیلگر داده (Data Analyst)؛ کسی که از اطلاعات نتیجه می‌گیرد

فرض کنید مدیر یک مدرسه می‌خواهد بداند میانگین نمرات دانش‌آموزان در درس‌های مختلف چقدر است یا چرا نتایج امتحانات یک کلاس نسبت به کلاس‌های دیگر ضعیف‌تر شده است.

تحلیلگر داده اطلاعات موجود را بررسی می‌کند، نمودار می‌سازد و نتایج را به زبانی روشن توضیح می‌دهد تا بتوان بر اساس آن‌ها تصمیم گرفت.

کار او فقط محاسبه اعداد نیست؛ مهم‌تر از آن، پیدا کردن پاسخ پرسش‌ها و نشان دادن نکاتی است که شاید در نگاه اول به چشم نیایند.

برای مثال، ممکن است بررسی داده‌ها نشان دهد که افت نمرات یک کلاس بیشتر در درس‌هایی اتفاق افتاده است که دانش‌آموزان در آن‌ها غیبت بیشتری داشته‌اند. چنین نتیجه‌ای می‌تواند به مدیر و معلم کمک کند تا موضوع را دقیق‌تر بررسی کنند.

۳. دانشمند داده (Data Scientist)؛ کسی که الگوها را کشف می‌کند

گاهی هدف ما فقط دانستن اتفاقات گذشته نیست؛ می‌خواهیم بفهمیم چه عواملی باعث وقوع یک اتفاق شده‌اند یا در آینده چه چیزی ممکن است رخ دهد.

در اینجا دانشمند داده وارد عمل می‌شود. او با کمک آمار، ریاضیات، برنامه‌نویسی و روش‌های یادگیری ماشین، داده‌ها را بررسی می‌کند تا الگوهای پنهان را پیدا کند و در صورت امکان، مدل‌هایی برای پیش‌بینی بسازد.

برای نمونه، دانشمند داده می‌تواند با بررسی اطلاعات گذشته، مدلی طراحی کند که به شناسایی دانش‌آموزانی کمک کند که احتمال دارد در یک درس با مشکل روبه‌رو شوند. البته چنین مدلی باید با دقت ارزیابی شود و نباید به‌تنهایی مبنای قضاوت درباره توانایی یا آینده دانش‌آموزان قرار بگیرد.

تفاوت مهم این شغل با تحلیلگری داده در نوع مسئله‌ای است که دنبال می‌کند؛ هرچند این دو حوزه هم‌پوشانی زیادی دارند. تحلیلگر معمولاً بیشتر بر فهم وضعیت موجود و پاسخ به پرسش‌های مشخص تمرکز دارد، در حالی که دانشمند داده ممکن است به سراغ ساخت مدل‌های پیش‌بینی و بررسی فرضیه‌های پیچیده‌تر برود.

۴. مهندس یادگیری ماشین (Machine Learning Engineer)؛ کسی که مدل را به مرحله اجرا می‌رساند

ساختن یک مدل هوشمند پایان کار نیست. تصور کنید دانشمندی مدلی ساخته است که می‌تواند پیام‌های ناخواسته را در یک سامانه ایمیل تشخیص دهد. حالا باید این مدل به شکلی در سامانه قرار بگیرد که بتواند پیام‌های جدید را سریع و درست بررسی کند.

این بخش از کار معمولاً بر عهده مهندس یادگیری ماشین است. او مدل را در نرم‌افزارها و سامانه‌های واقعی به کار می‌گیرد، سرعت و دقت آن را بررسی می‌کند و مراقب است که با تغییر شرایط، عملکردش افت نکند.

به بیان ساده، دانشمند داده ممکن است مدل را بسازد، اما مهندس یادگیری ماشین کمک می‌کند آن مدل به ابزاری کاربردی تبدیل شود. البته در پروژه‌های مختلف، این دو نفر ممکن است در هر دو بخش مشارکت داشته باشند.

🎭این چهار گروه چگونه با هم کار می‌کنند؟

برای درک بهتر تفاوت این شغل‌ها، یک فروشگاه اینترنتی را در نظر بگیرید که می‌خواهد محصولات مناسب هر مشتری را پیشنهاد دهد.

ابتدا مهندس داده اطلاعات مربوط به محصولات، خریدهای قبلی و رفتار کاربران را جمع‌آوری و آماده می‌کند. سپس تحلیلگر داده بررسی می‌کند که مشتریان بیشتر چه محصولاتی می‌خرند و کدام پیشنهادها نتیجه بهتری دارند. دانشمند داده با استفاده از این اطلاعات، روش یا مدلی برای پیشنهاد محصولات طراحی می‌کند. در نهایت، مهندس یادگیری ماشین مدل را در سامانه فروشگاه قرار می‌دهد تا هنگام استفاده مشتریان، پیشنهادهای مناسب نمایش داده شوند.

البته این فرایند همیشه دقیقاً به همین ترتیب پیش نمی‌رود و در بسیاری از پروژه‌ها، اعضای تیم هم‌زمان با یکدیگر همکاری می‌کنند.

📜اگر به این حوزه علاقه داریم، از کجا شروع کنیم؟