مشاغل در حوزه علم داده در سال های اخیر شاهد افزایش تقاضا بوده اند، به طوری که اداره آمار کار افزایش 22 درصدی در رشد مشاغل را از سال 2020 تا 2030 پیش بینی کرده است - بسیار بالاتر از میانگین رشد سایر مشاغل. از آنجایی که شرکت‌ها همچنان بر تولید، جمع‌آوری و تجزیه و تحلیل کلان داده‌ها برای کمک به اجرای کسب‌وکارشان تمرکز می‌کنند، این تقاضا هیچ نشانه‌ای از کاهش را نشان نمی‌دهد.
راهنمای زیر بینشی در مورد تفاوت‌های کلیدی بین دو حرفه برجسته‌تر در علم داده - دانشمند داده و مهندس داده - ارائه می‌کند و همه چیزهایی را که برای تصمیم‌گیری آگاهانه در مورد شغلی که برای شما بهترین است، از نقش‌ها و مسئولیت‌ها، باید بدانید. به میانگین حقوق، الزامات تحصیلی، و مسیرهای مختلفی که می تواند منجر به یک شغل رویایی کار با داده ها شود.
زمانی بود که از دانشمندان داده انتظار می رفت نقش مهندسان داده را ایفا کنند. اما با رشد و تکامل حوزه داده‌ها، با پیچیده‌تر و سخت‌تر شدن جمع‌آوری و مدیریت داده‌ها، و سازمان‌ها انتظار پاسخ‌ها و بینش‌های بیشتری از داده‌های جمع‌آوری شده دارند، این کار به دو بخش تقسیم شده است.
امروزه، تفاوت اصلی بین این دو متخصص داده این است که مهندسان داده، سیستم‌ها و ساختارهایی را می‌سازند که داده‌ها را ذخیره، استخراج و سازماندهی می‌کنند، در حالی که دانشمندان داده آن داده‌ها را برای پیش‌بینی روندها، جمع‌آوری بینش‌های تجاری و پاسخ به سؤالات مرتبط به سازمان ها تجزیه و تحلیل می‌کنند.
اگرچه در مهارت‌ها بین مهندسان داده و دانشمندان داده همپوشانی وجود دارد، و در گذشته از دانشمندان داده انتظار می‌رفت که برخی از وظایف مهندسان داده را انجام دهند، این دو نقش کاملاً مجزا و متفاوت هستند.
این کمک می کند که مهندسان داده و دانشمندان داده نقش های مکمل را داشته باشند. مهندسان داده سیستم هایی را می سازند و بهینه می کنند که به دانشمندان داده اجازه می دهد کار خود را انجام دهند. در همین حال، دانشمندان داده در انبار داده هایی که مهندسان داده مدیریت می کنند، معنی پیدا می کنند.
مهندس داده یک متخصص داده است که زیرساخت داده را برای تجزیه و تحلیل آماده می کند. آنها بر آمادگی تولید داده های خام و عناصری مانند فرمت ها، انعطاف پذیری، مقیاس بندی، ذخیره سازی داده ها و امنیت متمرکز هستند. مهندسان داده وظیفه طراحی، ساخت، آزمایش، یکپارچه سازی، مدیریت و بهینه سازی داده ها از منابع مختلف را بر عهده دارند. آنها همچنین زیرساخت‌ها و معماری‌هایی را ایجاد می‌کنند که امکان تولید داده‌ها را فراهم می‌کند.
تمرکز اصلی آنها ایجاد خطوط لوله داده با جریان آزاد با ترکیب انواع فناوری های کلان داده است که امکان تجزیه و تحلیل بلادرنگ را فراهم می کند. مهندسان داده همچنین برای اطمینان از دسترسی آسان به داده ها، پرس و جوهای پیچیده می نویسند.
دانشمندان داده بر روی یافتن بینش های جدید از داده هایی که توسط مهندسان داده برای آنها تهیه شده است تمرکز می کنند. آنها به عنوان بخشی از کار خود، آزمایش‌های آنلاین انجام می‌دهند، فرضیه‌ها را توسعه می‌دهند و از دانش خود در مورد آمار، تجزیه و تحلیل داده‌ها، تجسم داده‌ها و الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای شناسایی روندها و ایجاد پیش‌بینی برای کسب‌وکار استفاده می‌کنند.
آنها همچنین با رهبران کسب و کار برای درک نیازهای خاص خود و ارائه یافته های پیچیده، هم به صورت شفاهی و هم به صورت بصری، به شیوه ای که می تواند توسط مخاطبان تجاری عمومی دنبال شود، درگیر می شوند.
بسیاری از مهندسان داده و دانشمندان داده دارای مدرک لیسانس در علوم کامپیوتر یا رشته های مرتبط مانند ریاضیات، آمار، اقتصاد یا فناوری اطلاعات هستند. و در حالی که کارفرمایان اغلب به دنبال داوطلبانی با مدارک پیشرفته هستند، می‌توان بدون مدرک در رشته علوم داده یا مهندسی داده نقشی را ایفا کرد.
مهندسان داده معمولاً از پیشینه مهندسی نرم افزار هستند و در زبان های برنامه نویسی مانند جاوا، پایتون، SQL و اسکالا مهارت دارند. از طرف دیگر، آنها ممکن است مدرکی در ریاضیات یا آمار داشته باشند که به آنها کمک می کند رویکردهای تحلیلی مختلفی را برای حل مشکلات تجاری به کار ببرند.
برای استخدام به عنوان مهندس داده، اکثر شرکت ها به دنبال داوطلبانی هستند که دارای مدرک لیسانس در علوم کامپیوتر، ریاضی کاربردی یا فناوری اطلاعات باشند. همچنین ممکن است از کاندیداها خواسته شود که دارای چند گواهی مهندسی داده مانند مهندس حرفه ای داده Google یا مهندس داده خبره IBM باشند. همچنین اگر آنها در ساخت انبارهای کلان داده تجربه داشته باشند که می توانند مقداری Extract، Transform و Load یا ETL را در بالای مجموعه داده های بزرگ اجرا کنند، کمک می کند.
دانشمندان داده معمولا با حجم زیادی از داده ها بدون هیچ راه حل خاصی برای حل مشکل تجاری رو به رو می شوند. در این سناریو، از دانشمند داده انتظار می رود که داده ها را بررسی کند، سؤالات درست را فرموله کند و یافته های خود را ارائه دهند. این امر، داشتن دانش گسترده ای از تکنیک های مختلف در زیرساخت های کلان داده، داده کاوی، الگوریتم های یادگیری ماشین و آمار را برای دانشمندان داده ضروری می کند. از آنجایی که آنها همچنین باید با مجموعه داده‌هایی که به اشکال مختلف برای اجرای مؤثر و کارآمد الگوریتم‌های خود ارائه می‌شوند، کار کنند، همچنین باید با آخرین فناوری‌ها به‌روز باشند.
انتظار می رود دانشمندان داده در زبان های برنامه نویسی مانند SQL، Python، R و Java مهارت داشته باشند و با ابزارهایی مانند Hive، Hadoop، Cassandra و MongoDB آشنا باشند.
برای ذهن تحلیلی، هر دو موقعیت شغلی بسیار سودمند و پردرآمد را ارائه می دهند.
دستمزد مهندسان داده به متغیرهایی مانند نوع نقش، تجربه مرتبط و محل کار بستگی دارد. طبق گفته Glassdoor، متوسط حقوق یک مهندس داده حدود 142000 دلار در سال است.
باز هم، آنچه دانشمندان داده به دست می‌آورند به نوع شغل، مهارت‌ها، صلاحیت‌ها و محل قرارگیری آن بستگی دارد. طبق گفته Glassdoor، به طور متوسط، یک دانشمند داده حدود 139000 دلار در سال درآمد دارد.
