ما الفرق بين Data Analyst وData Scientist؟
ما الفرق بين Data Analyst وData Scientist؟ تسمع كثيراً عن وظائف Data Analyst وData Scientist، وقد تبدو المهام بينهما متشابهة للوهلة الأولى. لكن الفرق بينهما أكبر مما يوحي به تشابه المسمّيين، من حيث المهارات والأدوات وطبيعة العمل. تابع القراءة لتكتشف الفرق بين المسارين، وما الذي تحتاجه لتبدأ في كل واحد منهما. ما هو عمل Data Analyst؟ تبدأ مهمته عادةً بجمع البيانات وتنظيمها وتنظيفها، ثم تحليلها واستخراج الأنماط والمؤشرات المهمة منها. وقد يستخدم أدوات مثل Excel وSQL وأدوات تصور البيانات لإنشاء التقارير ولوحات المعلومات التي تساعد الفرق على فهم النتائج. بحسب IBM، يركز محلل البيانات بصورة أكبر على المهام العملية المباشرة، مثل تحليل البيانات والإجابة عن أسئلة الأعمال واستخراج رؤى يمكن استخدامها في القرارات اليومية. ما هو عمل Data Scientist؟ يتعامل Data Scientist مع نطاق أوسع من البيانات والمشكلات، ويستخدم أساليب إحصائية وبرمجية متقدمة لبناء النماذج واكتشاف الأنماط والتنبؤ بالنتائج. وقد يعمل عالم البيانات باستخدام Python أو R، إلى جانب الإحصاء والتعلم الآلي، لبناء نماذج تساعد المؤسسات على التنبؤ بالسلوك أو اكتشاف الأنماط في مجموعات بيانات كبيرة. وتشير IBM إلى أن علم البيانات يجمع بين مجالات مثل الرياضيات وعلوم الحاسوب والإحصاء وهندسة البرمجيات، بينما تتضمن مهام عالم البيانات بناء النماذج والخوارزميات وتدريب نماذج التعلم الآلي. أيهما يحتاج إلى البرمجة أكثر؟ إذا كنت تتساءل عن الفرق بين Data Analyst وData Scientist من ناحية البرمجة، فغالباً يحتاج Data Scientist إلى مستوى أعمق من البرمجة والإحصاء. يمكن لمحلل البيانات العمل بأدوات تحليلية مثل Excel وSQL ومنصات تصور البيانات، بينما يعتمد عالم البيانات بصورة أكبر على لغات البرمجة لبناء النماذج وتحليل البيانات المعقدة. لكن هذا لا يعني أن محلل البيانات لا يحتاج إلى مهارات تقنية، فكلما توسعت مهاراته في SQL والبرمجة وتحليل البيانات، أصبح قادراً على التعامل مع مشكلات أكثر تعقيداً. هل Data Analyst خطوة نحو Data Scientist؟ ليس هناك مسار واحد إلزامي للانتقال بين المجالين، لكن اكتساب أساس قوي في تحليل البيانات يمكن أن يكون نقطة انطلاق مفيدة لمن يريد التوسع لاحقاً في علم البيانات. والسبب أن المجالين يشتركان في أساسيات مثل التعامل مع…