تحليلات البيانات وعلم البيانات هي العناوين الطنانة لهذا العام. بالنسبة للأشخاص الذين يبحثون عن إمكانات مهنية طويلة الأجل ، كانت وظائف البيانات الضخمة وعلوم البيانات رهانًا آمنًا منذ فترة طويلة.

من المرجح أن يستمر هذا الاتجاه حيث يتم دمج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي بشكل كبير في حياتنا اليومية واقتصادنا. اليوم ، البيانات هي الزيت الجديد للشركات لجمع رؤى مهمة وتحسين أداء الأعمال للنمو في السوق. ولكن من الذي سيجمع الأفكار؟ من الذي سيعالج جميع البيانات الأولية المجمعة؟ كل شيء يتم بواسطة محلل بيانات أو عالم بيانات. هذان هما أكثر الأدوار الوظيفية شيوعًا في هذا المجال حيث تسعى الشركات في جميع أنحاء العالم إلى تحقيق أقصى استفادة من البيانات. علم البيانات وتحليل البيانات عبارة عن مزيج من المصطلحات التي تتشابك وتتداخل مع بعضها البعض ولكنها لا تزال مختلفة تمامًا.

تهدف هذه المقالة إلى مساعدتك على فهم الفرق بين علوم البيانات وتحليل البيانات بشكل أفضل حتى تتمكن من اتخاذ قرار بشأن المسار الوظيفي الذي يناسب تطلعاتك المهنية بشكل أفضل.

علم البيانات – اكتشف الأسئلة في قطاع الأعمال واعثر على إجابات

يتضمن تحليل البيانات الإجابة على الأسئلة التي تم طرحها لتحسين اتخاذ القرارات المتعلقة بقطاع الأعمال.

يستخدم المعلومات الموجودة للكشف عن البيانات القابلة للتنفيذ. تركز تحليلات البيانات على مناطق محددة ذات أهداف محددة.

بينما يركز علم البيانات على اكتشاف أسئلة جديدة ربما لم تكن قد أدركت الحاجة إلى الإجابة عليها لدفع عجلة الابتكار. على عكس تحليلات البيانات التي تتضمن التحقق من الفرضية ، يحاول علم البيانات بناء اتصالات وتشكيل الأسئلة للإجابة عليها في المستقبل.

تركز تحليلات البيانات بشكل أكبر على عرض البيانات التاريخية في السياق بينما يركز علم البيانات بشكل أكبر على التعلم الآلي والنمذجة التنبؤية. علم البيانات هو مزيج متعدد التخصصات يتضمن تطوير الخوارزمية واستدلال البيانات والنمذجة التنبؤية لحل مشاكل الأعمال المعقدة من الناحية التحليلية. من ناحية أخرى ، تتضمن تحليلات البيانات عددًا قليلاً من الفروع المختلفة للإحصاءات والتحليلات الأوسع.

المهارات اللازمة في تحليل البيانات

يتطلب علم تحليل معرفة متوسطة في علم الإحصاء ومهارات حل المشكلات، بالاضافة الى:

• البراعة في قاعدة بيانات Excel و SQL لتقطيع البيانات وفصلها.
• خبرة في العمل باستخدام أدوات BI مثل Power BI لإعداد التقارير.
• معرفة أدوات الإحصاء مثل Python أو R أو SAS.

لكي تصبح محلل بيانات ، لا تحتاج بالضرورة أن تأتي من خلفية هندسية ولكن امتلاك مهارات قوية في الإحصاء وقواعد البيانات والنمذجة والتحليلات التنبؤية تأتي كميزة إضافية.

المهارات اللازمة لعلوم البيانات

علم البيانات يشمل كل ما ذكرنها في تحليل البيانات، بالاضافة الى ذلك خبرة في الرياضيات ، الإحصاء المتقدم ، النمذجة التنبؤية ، التعلم الآلي ، البرمجة و:

• الكفاءة في استخدام أدوات البيانات الضخمة مثل Hadoop و Spark
• خبرة في قواعد بيانات SQL و NoSQL مثل Cassandra و MongoDB
• تجربة مع أدوات تصور البيانات مثل QlikView و D3.js و Tableau.
• البراعة في لغات البرمجة مثل Python و R و Scala.

خلاصة

على الرغم من وجود اختلافات ، يعد كل من محلل البيانات وعالم البيانات من بين الأدوار الوظيفية الأكثر طلبًا في سوق العمل اليوم حيث تتبنى المنظمات هؤلاء المهنيين لقيادة المسار نحو التغيير التكنولوجي والبقاء في المنافسة. إذا كنت تحب التحديات ، ومبدعًا ، وتتوق إلى عمليات التحليل والبرمجة ، فقد حان الوقت للتفكير في هذه الخيارات المهنية.