Name: تفاوت مهندس داده با دانشمند داده – حقوق، مهارتها و وظایف (رایگان)
Uploaded: 2025-03-14T13:21:07.000000Z
Duration: 21 min 30 s
Description: تفاوت مهندس داده با دانشمند داده – حقوق، مهارتها و وظایف (رایگان)

زبان انگلیسی

فتوشاپ

عکاسی

اکسل

فن بیان

طراحی سایت

متلب

روانشناسی

خیاطی

پایتون

حسابداری

پریمیر

هوش مصنوعی

fara_dars_guest_shopping_cart_04a036a898e2a750d91742f88b2d8599

طرح یادگیری

تفاوت مهندس داده با دانشمند داده – حقوق، مهارت‌ها و وظایف (رایگان)

چکیده

تعاریف

نقش مهندس داده

نقش دانشمند داده

حقوق، وظایف و مسئولیت ها

جمع‌بندی و ادامه یادگیری

در دنیای داده&zwnj;محور امروز، دو نقش کلیدی در حوزه علم داده وجود دارد که اغلب با یکدیگر اشتباه گرفته می&zwnj;شوند: مهندس داده و دانشمند داده. هرچند هر دو نقش بر تحلیل و پردازش داده&zwnj;ها تمرکز دارند، اما تفاوت&zwnj;های بنیادینی در مسئولیت&zwnj;ها، مهارت&zwnj;های مورد نیاز و سطح درآمد آن&zwnj;ها وجود دارد. مهندس داده بیشتر بر جمع&zwnj;آوری، ذخیره&zwnj;سازی و بهینه&zwnj;سازی زیرساخت&zwnj;های داده&zwnj;ای تمرکز دارد، درحالی&zwnj;که دانشمند داده بر تحلیل عمیق داده&zwnj;ها، کشف الگوها و ارائه راه&zwnj;حل&zwnj;های مبتنی بر یادگیری ماشین و هوش مصنوعی متمرکز است. این تفاوت در نقش&zwnj;ها نه تنها بر مجموعه مهارت&zwnj;های مورد نیاز تأثیرگذار است، بلکه در میزان درآمد و مسیر حرفه&zwnj;ای این دو شغل نیز تأثیر دارد.

مهندس داده وظیفه طراحی و پیاده&zwnj;سازی پایگاه&zwnj;های داده، سیستم&zwnj;های پردازش داده و زیرساخت&zwnj;های لازم برای جمع&zwnj;آوری، انتقال و ذخیره داده&zwnj;ها را بر عهده دارد. وی معمولاً با فناوری&zwnj;هایی مانند SQL، Hadoop، Spark و ابزارهای پردازش داده کار می&zwnj;کند و نقش مهمی در تضمین کیفیت و در دسترس&zwnj;پذیری داده&zwnj;ها برای دانشمندان داده ایفا می&zwnj;کند.

از سوی دیگر، دانشمند داده داده&zwnj;های پردازش&zwnj;شده را تحلیل کرده و با استفاده از روش&zwnj;های آماری و الگوریتم&zwnj;های یادگیری ماشین به استخراج بینش&zwnj;های ارزشمند می&zwnj;پردازد. مهارت&zwnj;های مورد نیاز برای دانشمند داده شامل برنامه&zwnj;نویسی در زبان&zwnj;هایی مانند Python و R، آشنایی با مدل&zwnj;های پیش&zwnj;بینی و یادگیری ماشین و درک عمیق از آمار و ریاضیات است.

از نظر درآمد، هر دو نقش جایگاه مناسبی در بازار کار دارند، اما دانشمندان داده به دلیل تخصص در تحلیل&zwnj;های پیشرفته و الگوریتم&zwnj;های پیچیده معمولاً حقوق بالاتری دریافت می&zwnj;کنند. بااین&zwnj;حال، مهندسان داده نیز به دلیل نیاز روزافزون سازمان&zwnj;ها به زیرساخت&zwnj;های داده&zwnj;ای قوی، موقعیت&zwnj;های شغلی پایدار و درآمد قابل توجهی دارند. یادگیری هر یک از این حوزه&zwnj;ها می&zwnj;تواند به توسعه مسیر حرفه&zwnj;ای در علم داده منجر شود و فرصت&zwnj;های شغلی گسترده&zwnj;ای را در صنایع مختلف ایجاد کند.

مهندس داده و دانشمند داده

راهنمایی ادامه مسیر

دسترسی به آموزش‌های «ادامه یادگیری»

تفاوت مهندس داده با دانشمند داده – حقوق، مهارت ها و وظایف (رایگان) | فرادرس

Data Engineer vs. Data Scientist Roles