هندسة البيانات مقابل علم البيانات

مع تزايد الطلب على هندسة البيانات وعلوم البيانات، قد يتساءل الكثيرون عن الاختلافات بين المجالين. في حين أن كلاهما مرتبطان بمعالجة البيانات وتحليلها، إلا أن هناك اختلافات رئيسية تميز بين هذين المجالين. سوف تستكشف هذه المقالة الفروق الدقيقة بين هندسة البيانات وعلوم البيانات. سنغطي المهارات والمسارات الوظيفية وآفاق العمل والرواتب في كل مجال.
ما هي هندسة البيانات؟
هندسة البيانات هي تصميم وبناء أنظمة لجمع البيانات وتخزينها ومعالجتها. يقوم مهندسو البيانات ببناء خطوط أنابيب البيانات وعمليات الاستخراج والتحويل والتحميل (ETL). كما يقومون بنمذجة البيانات وتنظيفها. ويعملون عن كثب مع علماء البيانات والمحللين لضمان سهولة الوصول إلى البيانات وبالتنسيق الصحيح للتحليل.
المهارات المطلوبة لهندسة البيانات
1. مهارات البرمجة
لغة بايثون: تُستخدم على نطاق واسع لمعالجة البيانات والبرمجة النصية والأتمتة.
جافا/سكالا: غالبًا ما تكون مطلوبة للعمل مع أطر عمل البيانات الضخمة مثل Apache Spark و Hadoop.
SQL: أساسي للاستعلام عن قواعد البيانات العلائقية ومعالجتها.
2. فهم بنية البيانات ونمذجة البيانات
نمذجة البيانات: تصميم مخططات البيانات التي تدعم احتياجات العمل والتحليلات بكفاءة.
تخزين البيانات: معرفة تصميم مستودعات البيانات، ومخططات النجوم وندفة الثلج، ونمذجة الأبعاد.
ETL (الاستخراج والتحويل والتحميل): هي عملية نقل وتحويل البيانات من مصادر مختلفة إلى نظام مستهدف.
3. تقنيات البيانات الضخمة
أباتشي هادوب: لتخزين البيانات ومعالجتها على نطاق واسع.
أباتشي سبارك: شائع لمعالجة البيانات في الوقت الحقيقي والتحليلات.
كافكا: لتدفق البيانات في الوقت الحقيقي ومعالجة تدفقات البيانات الكبيرة.
قواعد بيانات NoSQL: معرفة MongoDB أو Cassandra أو HBase للبيانات غير المنظمة.
4. حلول تخزين البيانات
AWS Redshift، وGoogle BigQuery، وSnowflake، وAzure Synapse هي مستودعات بيانات سحابية شائعة.
مستودعات البيانات التقليدية: لا تزال أنظمة Teradata وOracle والأنظمة المماثلة شائعة في المؤسسات.
5. أدوات خط أنابيب البيانات
Apache Airflow: لجدولة سير العمل وتنسيق مهام ETL المعقدة.
لويجي، بريفيكت: بدائل لـ Airflow، ولكل منها مزايا فريدة لإدارة سير عمل البيانات.
أدوات ETL: غالبًا ما يتم استخدام Talend وInformatica وMicrosoft SSIS في المؤسسات الكبيرة لمهام ETL.
6. أنظمة إدارة قواعد البيانات (DBMS)
قواعد البيانات العلائقية: الكفاءة في MySQL و PostgreSQL و SQL Server.
قواعد البيانات العمودية: الإلمام بقواعد البيانات مثل Amazon Redshift وBigQuery للمعالجة التحليلية.
7. بحيرات البيانات وحلول التخزين
إدارة بحيرة البيانات: معرفة أدوات تخزين البيانات الخام الرخيصة والواسعة النطاق.
حلول التخزين السحابي: تخزين AWS S3، تخزين جوجل السحابي، تخزين Azure Blob Storage.
بحيرة دلتا ليك/أباتشي هودي: يتم وضع طبقات فوق بحيرات البيانات لضمان تكامل البيانات ودعم معاملات ACID.
8. مهارات تنظيف البيانات وتحويلها
تنظيف البيانات: القدرة على استخدام الأدوات لإصلاح القيم المفقودة والتكرارات والتناقضات.
تحويل البيانات: فهم كيفية إعادة تشكيل وتجميع وهيكلة البيانات لتحليلها.
9. المنصات والخدمات السحابية
خدمات أمازون ويب سيرفيسز (AWS): Redshift وRedshift وGlue وEMR وS3 وLambda.
منصة جوجل السحابية (GCP): BigQuery، Dataflow، التخزين السحابي، Dataproc.
مايكروسوفت أزور: Azure Data Factory, Synapse Analytics, Blob Storage.
أساسيات الحوسبة السحابية: مفاهيم السحابة الرئيسية، وتحسين التكلفة، والأمان.
10. معالجة التدفق
معالجة البيانات في الوقت الحقيقي: استخدام أدوات مثل Apache Kafka و Apache Flink و Spark Streaming. فهي تتعامل مع تدفقات البيانات المستمرة.
قوائم انتظار الرسائل: تعرف على قوائم انتظار الرسائل مثل RabbitMQ أو Amazon Kinesis. وهي مخصصة لاستيعاب البيانات والتحليلات في الوقت الفعلي.
ما هو علم البيانات؟
علم البيانات هو تحليل مجموعات البيانات المعقدة. ويهدف إلى استخراج الرؤى واتخاذ القرارات المستندة إلى البيانات. يستخدم علماء البيانات التقنيات الإحصائية والرياضية للعثور على الأنماط في البيانات. يؤدي هذا العمل إلى التحليلات التنبؤية وذكاء الأعمال. وهم ماهرون في التعلم الآلي والتنقيب عن البيانات وتصور البيانات. ويستخدمون هذه المهارات لتفسير النتائج ومشاركتها.
المهارات المطلوبة لعلوم البيانات
الكفاءة في لغات البرمجة مثل Python وR وSQL
خلفية قوية في الإحصاء والرياضيات
معرفة نماذج وخوارزميات التعلم الآلي
خبرة في أدوات وتقنيات تصور البيانات
القدرة على العمل مع البيانات المنظمة وغير المنظمة
الكفاءة في سرد قصص البيانات وتوصيل الرؤى إلى أصحاب المصلحة
المقارنة والمسارات الوظيفية
يركز مهندسو البيانات على البنية التحتية لأنظمة البيانات. يقوم علماء البيانات بتحليل البيانات للعثور على الرؤى. كلاهما أساسيان في دورة حياة البيانات. يبني مهندسو البيانات الأساس لعمل علم البيانات. عادةً ما يكسب مهندسو البيانات أكثر قليلاً من علماء البيانات. يتطلب عملهم مهارات متخصصة في تصميم البنية التحتية للبيانات وتطويرها. هناك طلب كبير على كل من وظائف هندسة البيانات وعلوم البيانات في مختلف الصناعات. تعتمد الشركات بشكل أكبر على الرؤى القائمة على البيانات لاتخاذ القرارات. وهذا يزيد من الطلب على المهنيين المهرة في هذه المجالات. قد يجد مهندسو البيانات عملاً في تخزين البيانات والهندسة المعمارية والتحويل. يمكن لعلماء البيانات استكشاف أدوار في التحليلات التنبؤية والتعلم الآلي وتصور البيانات.
الراتب وآفاق العمل
تُظهر الدراسات الاستقصائية أن مهندسي البيانات يكسبون 90,000 دولار إلى 130,000 دولار سنوياً، اعتماداً على الخبرة والموقع. يمكن لعلماء البيانات أن يتوقعوا كسب 100,000 دولار إلى 150,000 دولار سنوياً. وقد يحصلون أيضًا على مكافآت ومزايا لمهاراتهم في التعلم العميق والذكاء الاصطناعي. تقدم كل من هندسة البيانات وعلوم البيانات وظائف مجزية. ولديهم العديد من الفرص للنمو والتقدم. يمكن أن تكون مهنة هندسة البيانات أو علوم البيانات مجزية. ويمكن أن تؤدي إلى مستقبل مشرق في مجال تحليلات البيانات. يمكنك بناء حلول بيانات قابلة للتطوير أو الكشف عن رؤى من مجموعات البيانات المعقدة.
كيف تحصل على شهادة علوم البيانات؟
نحن شركة تكنولوجيا تعليمية تقدم دورات تدريبية معتمدة لتسريع المسيرة المهنية للمهنيين العاملين في جميع أنحاء العالم. نحن نقدم التدريب من خلال ورش عمل في الفصول الدراسية بقيادة مدرب، ودورات تدريبية افتراضية مباشرة بقيادة مدرب، ودورات التعلم الإلكتروني ذاتية التعلم.
لقد أجرينا بنجاح دورات تدريبية في 108 دول في جميع أنحاء العالم ومكّنا الآلاف من المهنيين العاملين من تعزيز نطاق حياتهم المهنية.
تشمل محفظتنا التدريبية للمؤسسات دورات تدريبية معتمدة ومعترف بها عالمياً ومطلوبة في إدارة المشاريع، وإدارة الجودة، وتحليل الأعمال، وإدارة خدمات تكنولوجيا المعلومات، و”أجايل” و”سكروم”، والأمن السيبراني، وعلوم البيانات، والتقنيات الناشئة. قم بتنزيل كتالوج تدريب المؤسسات من https://cciedump.spoto.net/ar/
تشمل الدورات الشائعة ما يلي:
إدارة المشاريع: PMP وAPP وCAPM وPMI RMP
إدارة الجودة: الحزام الأسود لستة سيجما، الحزام الأخضر لستة سيجما، إدارة اللين، إدارة اللين، Minitab، CMMI
تحليل الأعمال: CBCAP، CCCBA، ECBA
التدريب الرشيق: PMI ACP، CMS، CSPO، CSPO
تدريب سكروم: CSM
ديف أوبس
إدارة البرامج: PgMP
تكنولوجيا الحوسبة السحابية: الحوسبة السحابية: Exin الحوسبة السحابية
إدارة عميل سيتريكس: إدارة عميل سيتريكس إدارة سحابة سيتريكس: إدارة السحابة
الشهادات الـ 10 الأعلى أجراً المستهدفة في 2024 هي
محترف أمن نظم المعلومات المعتمد (CISSP)
الخاتمة
في الختام، يهدف كلا المجالين إلى استخدام البيانات لدفع الابتكار واتخاذ القرارات. ولكن، تختلف مهاراتهما وأدوارهما المحددة اختلافًا كبيرًا. يمكن أن تساعد معرفة الاختلافات بين هندسة البيانات وعلوم البيانات الأشخاص على اتخاذ قرار بشأن وظائفهم. ويمكنهم بعد ذلك متابعة الوظائف التي تتناسب مع اهتماماتهم ومهاراتهم.