בעולם הביג דאטה, לעתים קרובות תתקלו בשני דיסציפלינות: מדע נתונים וניתוח נתונים. שניהם דורשים כישורים ומערך כישורים שונים (אך חופפים בתחומים מסוימים).
אף על פי כן, שני תחומי הלימוד משתלמים ביותר ומציעים הזדמנויות טובות למי שמעוניין לעשות את הקילומטר הנוסף.
אם אתה מחפש לקבל כמה החלטות חשובות בקריירה, אבל אינך בטוח באיזו אפשרות לבחור, המשך לקרוא על נקודות הבידול המובילות.
1. רקע חינוכי
תחומי ניתוח הנתונים ומדעי הנתונים מעשירים ומתמחים. המשמעות היא שאם אתם נכנסים לאחד משני המקצועות, עליכם להיות ערוכים היטב להתמודדות עם האתגרים החינוכיים שעלולים לצוץ בדרככם.
ניתוח נתונים
נדרש תואר ראשון בסיסי כדי להתחיל קריירה כמנתח נתונים. כדי לצאת למסלול קריירה זה, עליך לבחור בתוכנית לתואר ראשון שתיתן לך א הבנה עבודה של SQL ופיתוח שאילתות עבור RDBMS ופעולות סכימת מבנה נתונים.
תצטרך גם ידע בתכנות סטטיסטי באמצעות R או Python. בנוסף, ידע בלמידת מכונה (ML), בינה מלאכותית (AI), פיתוח אלגוריתמים מותאם אישית, ניהול נתונים סביב איסוף מידע ואחסון הם יתרונות נוספים.
בקיצור, אתה צריך תואר ראשון ב-IT, מדעי המחשב, מתמטיקה או סטטיסטיקה כדי להניע את הקריירה שלך בניתוח נתונים.
מדע נתונים
ההימור הבטוח ביותר של מדען נתונים שואף הוא לחפש תואר ראשון ושני במדעי המחשב, טכנולוגיית מידע, מתמטיקה או סטטיסטיקה. אם אתה רוצה לשנות את מסלול הקריירה שלך ולאמץ קריירה כמדען נתונים, אתה צריך תואר משני בכל אחד מהזרמים הללו.
ידע הליבה הנדרש לתפקידי מדעי הנתונים אמור להכין אותך להקצאה, איסוף, ארגון, עיבוד ומודלים של נתונים עסקיים.
בנוסף, אתה יכול לצבור מומחיות בהדמיית נתונים, איסוף נתונים מבוסס API והכנה. תואר במתמטיקה יישומית וסטטיסטיקה יעזור לך עוד יותר בניתוח נתונים חקרני, מה שמאפשר לך לעקוב ולבסס דפוסים, להמציא מודלים של בדיקה עבור אתגרים מותאמים, ועוד יותר.
לבסוף, מערך מיומנויות נוסף ב-ML ובינה מלאכותית שימושי בעת הקמת מודלים לחיזוי מבוסס בינה מלאכותית. לפיכך, תואר ראשון במדעי נתונים, מדעי המחשב או הנדסת מחשבים אמור להוביל אותך למסלול הקריירה של מדען נתונים.
2. תפקידי עבודה ואחריות עבודה
כמנתח נתונים, תפקידי העבודה והאחריות שלך ישתנו כאשר תתחיל את המסע שלך בתחומים אלה. בהתאם לרמת המומחיות שלך, ייתכן שתבחין בשינויים מסוימים שיעזרו לך להתמודד עם מצבים קשים בתפקידך בעבודה.
ניתוח נתונים
בניתוח נתונים, תבצע ניתוח, הדמיה וכרייה של נתונים ספציפיים לעסק.
בסך הכל, תפקידי ניתוח נתונים יצטרכו אותך להתמודד עם אחריות כמו:
- ניקוי, עיבוד, אימות והדגמת שלמות הנתונים
- בצע ניתוח נתונים חקרני של מערכי נתונים גדולים
- הטמעת צינורות ETL ולבצע כריית נתונים
- בצע ניתוח סטטיסטי באמצעות רגרסיה לוגיסטית, KNN, יער אקראי ועצי החלטה
- בנה ונהל ספריות למידת מכונה (ML) תוך כתיבת קודי אוטומציה
- רכשו תובנות חדשות עם כלים ואלגוריתמים של ML
- זהה דפוסי נתונים כדי ליצור תחזיות מושכלות מגובות נתונים
מדע נתונים
מדעי הנתונים כוללים יצירת תובנות והסקת מסקנות מנתונים הקשריים בתוך העסק.
כמה תחומי אחריות נוספים עשויים לכלול:
- איסוף ופירוש נתונים
- זיהוי דפוסים רלוונטיים במערך נתונים
- מְבַצֵעַ שאילתות נתונים ותתי שאילתות מבוססי SQL
- שאילתת נתונים באמצעות כלי RDBMS כמו SQL, Python, SAS ועוד רבים אחרים
- השגת שטף בכלים לניתוח חיזוי, מרשם, תיאורי ואבחון
- רכישת מיומנויות בכלי ויזואליזציה כגון Tableau, IBM Cognos Analytics ואחרים
3. ערכות מיומנויות חיוניות
מכיוון ששני התפקידים הם מיוחדים, הם דורשים מערכי מיומנויות ספציפיים לפני שתוכל להצטיין בכל אחד מהתחומים. כדי להפיק את המרב מכל אחד מהמקצועות, עליך לקדם את מערכי הכישורים שלך ולהפיק את המרב ממה שאתה יכול.
ניתוח נתונים
אנליטיקה דורשת ידע מתקדם בסטטיסטיקה בינונית עם כישורי פתרון בעיות.
בנוסף, עדיף אם תוכל לשפר את הכישורים הבאים:
- מסדי נתונים של MS Excel ו-SQL כדי לחתוך ולחתוך נתונים
- כלי בינה עסקית לשליטה בדיווח
- למד כלים כמו Python, R ו-SAS לניהול, מניפולציה ועבודה עם מערכי נתונים
למרות היותו תפקיד מוכוון IT, הפיכתך למנתח נתונים לא מצריך ממך רקע הנדסי.
במקום זאת, כדאי ללמוד סטטיסטיקות, ניהול מסדי נתונים ומודלים של נתונים, יחד עם ניתוח חזוי, כדי לשלוט בטריקים של המקצוע.
מדע נתונים
במדעי הנתונים, אתה צריך להיות בקיא במתמטיקה, סטטיסטיקה מתקדמת, מודלים חזויים, למידת מכונה ותכנות בתחומים הבאים:
- מומחיות בכלי Big Data ב-Hadoop ו-Spark
- מומחיות ב-SQL, NoSQL, ו-PostgreSQL מסדי נתונים
- ידע בכלים להדמיית נתונים וכמה שפות כמו Scala ו-Python
אחד או יותר מהכלים הללו חיוניים לשליטה בניתוח נתונים ובתפקידי מדעי הנתונים. כדי להיות הטוב ביותר במה שאתה עושה, אנו ממליצים לך ללמוד כמה שיותר מאלה.
ניתוח נתונים
- הדמיית נתונים: Splunk, QlikView, Power BI ו-Tableau
- ETL: טאלנד
- עיבוד ביג דאטה: Spark, RapidMiner
- ניתוח נתונים: Microsoft Excel, R ו-Python
מדע נתונים
- מדע נתונים יישומי: SAS, KNIME, RapidMiner, PowerBI, DataRobot
- ETL: אפאצ'י קפקא
- עיבוד ביג דאטה: Apache Hadoop, Spark
- הדמיית נתונים: Tableau, BigML, Trifacta, QlikView, MicroStrategy ו-Google Analytics
- ניתוח נתונים: Microsoft Excel, Apache Flink, SAP Hana, MongoDB, MiniTab ו-SPSS
- תכנות: R, Julia ו- Python
- ספריות תכנות: TensorFlow למידול נתונים מבוסס Python
5. אפשרויות קריירה
לא משנה באיזה תחום תבחרו, הרעיון הוא להשיג עבודה טובה ומשתלמת. בהתאם לתפקיד שתבחר, גם תפקידי התפקיד ישתנו בהתאם.
להלן כמה אפשרויות קריירה פופולריות שכדאי לצפות להן בניתוח נתונים ובמדעי הנתונים.
ניתוח נתונים
- אנליסט בינה עסקית
- אנליסט מידע
- אנליסט כמותי
- יועץ ניתוח נתונים
- מנתח תפעול
- אנליסט שיווקי
- מנהל פרוייקט
- מנתח מערכות IT
- מומחה לוגיסטיקת תחבורה
מדע נתונים
- אנליסט מידע
- מהנדסי נתונים
- מנהל מסד נתונים
- מהנדס למידת מכונה
- מדען נתונים
- ארכיטקט נתונים
- סטָטִיסטִיקָן
- מנתח עסקי
- מנהל נתונים ואנליטיקס
מדע נתונים לעומת ניתוח נתונים: פסק הדין הסופי
בסך הכל, למדעני נתונים יש מערך מיומנויות מתקדם יותר. כתוצאה מכך, מדען הנתונים הממוצע מרוויח יותר ממנתח הנתונים הממוצע. אבל אתה תמיד יכול להתחיל את הקריירה שלך כמנתח נתונים ואז להישען לכיוון מדע הנתונים בהמשך.
מלבד ניתוח נתונים ומדעי נתונים, כמה תחומים אחרים זמינים אם אתה מעוניין בתפקידים ממוקדי נתונים. בתור התחלה, אתה יכול להסתכל על עמדות ארכיטקטורת נתונים והנדסת נתונים. יש הרבה קורסים זמינים בשוק, שיכולים לעזור לך לחדד את כישוריך בתחומים אלה.
הישאר בפסגת המשחק שלך עם האישורים האלה ממוקדי נתונים.
קרא הבא
- תִכנוּת
- עבודה וקריירה
- ניתוח נתונים
- ביג דאטה
- שימוש בנתונים
לגאורב סיאל ניסיון של שנתיים בכתיבה, כתיבה עבור שורה של חברות שיווק דיגיטלי ומסמכי מחזור חיים של תוכנה.
הירשם לניוזלטר שלנו
הצטרף לניוזלטר שלנו לקבלת טיפים טכניים, ביקורות, ספרים אלקטרוניים בחינם ומבצעים בלעדיים!
לחץ כאן כדי להירשם
