Data Scientist vs Data Engineer: Which Career is Right for You?

Summary

في هذا الفيديو، نقدم مقارنة شاملة بين مساري عالم البيانات ومهندس البيانات في عام 2024. نستعرض المسؤوليات الأساسية لكل دور، الأدوات والمهارات الضرورية، ومتطلبات التعليم، بالإضافة إلى الفرص الوظيفية والتوقعات المستقبلية. يناقش الفيديو أهمية الذكاء الاصطناعي، المهارات السحابية، وأدوات البيانات الكبيرة في كلا الدورين. كما نتناول الرواتب المتوقعة ومعدلات النمو في الوظائف، مع تسليط الضوء على دور 365 Data Science في تقديم الدورات التي تدعم تعلم مهارات وتقنيات متقدمة في علوم البيانات والهندسة. هذه المعلومات تساعدك على اتخاذ القرار بشأن المسار المهني الأنسب لك.

Takeaways

• 😀 يجب أن يعرف الأشخاص المهتمون بمجال البيانات الفرق بين دور عالم البيانات ومهندس البيانات في عام 2024.
• 😀 علماء البيانات يستخدمون الطرق الإحصائية والتعلم الآلي لإنشاء نماذج تنبؤية واكتشاف الأنماط المخفية في البيانات.
• 😀 مهندسو البيانات يركزون على بناء وصيانة بنية تحتية لتخزين البيانات ومعالجتها وتوزيعها.
• 😀 يجب على مهندسي البيانات إتقان لغات البرمجة مثل SQL و Python، وكذلك أدوات كبيرة مثل Apache Hadoop و Spark.
• 😀 علماء البيانات يفضلون استخدام Python و R للأعمال التحليلية والإحصائية، ويحتاجون أيضًا إلى مهارات في التعلم الآلي.
• 😀 كل من علماء البيانات ومهندسي البيانات بحاجة إلى إتقان أدوات تصور البيانات مثل Tableau و Power BI لتوصيل الرؤى بفعالية.
• 😀 المهارات المشتركة بين علماء البيانات ومهندسي البيانات تشمل فهم أدوات AI والتعلم الآلي وكيفية دمجها في تدفق العمل.
• 😀 المهارات السحابية مثل استخدام Microsoft Azure و AWS تعد ضرورية لمهندسي البيانات الذين يديرون البنية التحتية القابلة للتوسع.
• 😀 في عام 2024، من المتوقع أن يشهد الطلب على علماء البيانات زيادة بنسبة 35%، بينما سيتوسع الطلب على مهندسي البيانات بنسبة 8%.
• 😀 متوسط الراتب السنوي لعلماء البيانات في الولايات المتحدة هو حوالي 154,755 دولارًا، بينما يكسب مهندسو البيانات 152,982 دولارًا سنويًا.

Q & A

ما هي المسؤوليات الرئيسية لعلماء البيانات ومهندسي البيانات؟

علماء البيانات يركزون على تحليل البيانات باستخدام الأساليب الإحصائية وتعلم الآلة لإنشاء نماذج تنبؤية واكتشاف الأنماط المخفية التي تؤثر على القرارات الاستراتيجية. أما مهندسو البيانات فيعملون على إنشاء وصيانة البنية التحتية اللازمة لتخزين البيانات ومعالجتها وتسليمها، ويصممون خطوط أنابيب البيانات لضمان أن البيانات متاحة وجاهزة للتحليل.

ما هي المهارات والأدوات الأساسية لمهندسي البيانات؟

يحتاج مهندسو البيانات إلى مهارات برمجة قوية، مثل SQL وPython وJava وScala. كما يجب عليهم التفاعل مع أدوات البيانات الكبيرة مثل Apache Hadoop وApache Spark. ومن المهارات الأخرى التي يجب إتقانها: إدارة قواعد البيانات، أدوات البيانات الكبيرة، وأدوات مثل Apache Kafka وApache Airflow.

ما هي المهارات التي يحتاجها علماء البيانات؟

يحتاج علماء البيانات إلى مهارات في لغات البرمجة مثل Python وR للتحليل الإحصائي وتعلم الآلة، وكذلك SQL لمعالجة البيانات. كما يجب عليهم إتقان تقنيات تعلم الآلة مثل TensorFlow وscikit-learn بالإضافة إلى تقنيات الإحصاء المتقدمة والتصور البياني للبيانات.

هل توجد مهارات مشتركة بين علماء البيانات ومهندسي البيانات؟

نعم، كلا الدورين يتطلبان مهارات في التصور البياني للبيانات باستخدام أدوات مثل Tableau وPower BI لتوصيل الرؤى بشكل فعال. كما أن أدوات Microsoft Office، مثل Excel وPowerPoint، مفيدة لكلا الدورين في التحليل وعرض البيانات.

كيف يتعامل علماء البيانات مع الذكاء الاصطناعي؟

علماء البيانات يستخدمون تقنيات تعلم الآلة مثل المعالجة الطبيعية للغات والتعلم العميق لتحليل البيانات المعقدة واكتشاف الأنماط. كما يتم استخدام الذكاء الاصطناعي في تحليل المشاعر والنمذجة التنبؤية.

ما هو دور الذكاء الاصطناعي في عمل مهندسي البيانات؟

بالنسبة لمهندسي البيانات، يعتبر الذكاء الاصطناعي مهماً بشكل رئيسي لتحسين أنظمة البيانات وأداءها. يتم التركيز على استخدام تقنيات تعلم الآلة لتحسين كفاءة أنظمة البيانات.

كيف تؤثر المهارات السحابية على أدوار البيانات في 2024؟

مع تزايد عمليات البيانات السحابية، أصبح من الضروري لمهندسي البيانات معرفة منصات السحابة مثل Microsoft Azure وAWS لبناء وإدارة بنى تحتية قابلة للتوسع. أما علماء البيانات، فالمهارات السحابية تتيح لهم الوصول إلى قوة حوسبية قابلة للتوسيع وأدوات متقدمة لمعالجة مجموعات البيانات الكبيرة ونشر النماذج المعقدة.

ما هي المهارات التي يحتاجها مهندسو البيانات في العمل مع البيانات الكبيرة؟

يحتاج مهندسو البيانات إلى مهارات في التعامل مع أدوات البيانات الكبيرة مثل Apache Hadoop وSpark. كما يتعين عليهم معرفة منصات الحوسبة السحابية مثل Google Cloud وDocker، التي تساعد في تطوير أنظمة بيانات مرنة وقابلة للتوسع.

ما هي متطلبات التعليم لمهندسي البيانات وعلماء البيانات؟

عادةً ما يحتاج مهندسو البيانات إلى درجة بكالوريوس في الهندسة أو علوم الكمبيوتر أو تخصصات مشابهة، بينما يتطلب علماء البيانات درجات متقدمة مثل الماجستير أو الدكتوراه في علم البيانات أو الرياضيات أو الإحصاء.

كيف هي آفاق العمل لمهندسي البيانات وعلماء البيانات في 2024؟

تتوقع وزارة العمل الأمريكية زيادة بنسبة 35% في الطلب على علماء البيانات من 2022 إلى 2032، بينما يُتوقع زيادة بنسبة 8% لمهندسي البيانات. هذا النمو يعكس أهمية البيانات في اتخاذ القرارات عبر الصناعات المختلفة.