7 الاختلافات بين علماء البيانات ومهندسي البرمجيات

هناك العديد من الاختلافات بين وظيفة عالم البيانات ومهندس البرمجيات ، بما في ذلك متوسط راتبهم السنوي. تقوم كلتا المهنتين بمعظم عملهما باستخدام أجهزة الكمبيوتر ولكن قد يستخدمان أدوات وعمليات مختلفة لتوليد نتائج مختلفة لأصحاب العمل. يمكن أن يساعدك فهم هذه الاختلافات في تحديد ما إذا كانت أي من هذه المهن هي الخيار الصحيح لك. في هذه المقالة ، نناقش تعريف علوم البيانات وهندسة البرمجيات والعديد من الاختلافات الشائعة بين هذه الوظائف ، بما في ذلك الواجبات والمهارات والخلفيات التعليمية والشهادات.

 في هذا المقال سوف نتعرف على أهم 7 الاختلافات بين علماء البيانات ومهندسي البرمجيات

ما هو علم البيانات؟

علم البيانات هو مجال يستخدم الخوارزميات والإحصاءات لإجراء تحليل على البيانات ، وإنتاج استنتاجات ورؤى من هذا التحليل. تستخدم العديد من الشركات علماء البيانات للمساعدة في تحديد أفضل القرارات التي يجب اتخاذها فيما يتعلق بمواردها المالية وإنتاجيتها. على سبيل المثال ، قد يقوم عالم البيانات بتحليل بيانات المبيعات لمجموعة من المنتجات ، وتحديد المنتجات التي قد تنتج أفضل هوامش ربح في المستقبل.

ما هي هندسة البرمجيات؟

هندسة البرمجيات هي مجال يستخدم فيه المحترفون لغات البرمجة لإنشاء مواقع الويب والتطبيقات. قد يعمل مهندسو البرمجيات بمفردهم أو في فرق لإنشاء موقع ويب أو تطبيقات للمؤسسة لها وظائف محددة للعملاء. على سبيل المثال ، قد يقوم مهندس البرمجيات بإنشاء تطبيق يسمح للعملاء بشراء منتجات وخدمات المؤسسة.

راتب علم البيانات مقابل هندسة البرمجيات

متوسط الراتب السنوي لعلماء البيانات هو 120,103 دولار.. متوسط الراتب السنوي لمهندسي البرمجيات هو 102,234 دولار.. يتلقى مهندسو البرمجيات أيضا ما معدله 4000 دولار من المكافآت كل عام. قد يختلف راتبك اعتمادا على خبرتك ومهاراتك وتدريبك وشهاداتك وصاحب العمل.

الاختلافات بين عالم البيانات ومهندس البرمجيات

فيما يلي قائمة بسبعة اختلافات شائعة بين علماء البيانات ومهندسي البرمجيات

الواجبات

تتضمن واجبات علماء البيانات جمع البيانات وتحليلها لأصحاب العمل. قد يستخدمون عملية اكتشاف لتحديد الاستعلامات لتحليل البيانات. بعد ذلك ، لحل هذه الاستعلامات ، يمكنهم دمج البيانات وتخزينها ، واختيار الخوارزميات ، واستخدام التعلم الآلي ، وإنشاء نماذج إحصائية واستخدام الذكاء الاصطناعي.

غالبا ما تتضمن واجبات مهندسي البرمجيات كتابة التعليمات البرمجية باستخدام لغات البرمجة لإنشاء البرامج. قد يختبرون رموزهم ، في محاولة لتحديد الأخطاء والمناطق التي قد يقومون بتحسينها. يمكنهم أيضا تعديل البرامج الحالية وإضافة الميزات وإجراء التحسينات.

المهارات

غالبا ما يكون لدى علماء البيانات مهارات صعبة تتعلق بالتحليل الإحصائي والتفكير النقدي والرياضيات وعلوم الكمبيوتر ورواية قصص البيانات. قد يكون لديهم مهارات ناعمة تتعلق بالعمل الجماعي والتواصل والقيادة والقدرة على التكيف والتنظيم. على الرغم من أن مهندسي البرمجيات قد يكون لديهم العديد من المهارات الشخصية نفسها ، إلا أنهم قد يكون لديهم أيضا مهارات صعبة في البرمجة وتصحيح الأخطاء واستكشاف الأخطاء وإصلاحها والاختبار وتصميم البرمجيات.

تعليم

غالبا ما يكون علماء البيانات حاصلين على درجات علمية في الإحصاء أو الرياضيات أو الاقتصاد أو علوم الكمبيوتر. قد يكون لديهم درجة البكالوريوس أو الماجستير أو الدكتوراه في أي من هذه المجالات. قد يزيد متوسط راتب علماء البيانات إذا أكملوا درجات الدراسات العليا ذات الصلة.

غالبا ما يكون مهندسو البرمجيات حاصلين على درجات علمية في علوم الكمبيوتر أو الهندسة. قد يكون لديهم أيضا درجات جامعية أو دراسات عليا في هذه المجالات. قد يرتبط متوسط راتب مهندسي البرمجيات أيضا بمستوى تعليمهم.

الشهادات

بصفتك عالم بيانات ، هناك العديد من الشهادات التي يمكنك إكمالها من أجل اكتساب المزيد من المعرفة بالمهنة وزيادة متوسط توقعات راتبك. تعد شهادة IBM Data Science Professional وشهادة HarvardX Data Science Professional وشهادة تخصص تحليلات الأعمال أمثلة على الشهادات التي يمكنك إكمالها. غالبا ما تتضمن هذه الشهادات الدورات الدراسية والاختبارات لتحديد الأهلية.

بصفتك مهندس برمجيات ، هناك العديد من الشهادات التي قد تتبعها لتطوير قدراتك وزيادة توقعات الرواتب. تعد الشهادة الاحترافية لدورة حياة البرامج الآمنة والشهادة المهنية لتطوير البرمجيات والشهادة الاحترافية لتطوير الويب CIW أمثلة على الشهادات التي ترتبط ارتباطا وثيقا بهذه المهنة. توفر هذه الشهادات أيضا دورات دراسية واختبارات مكثفة.

أدوات

هناك العديد من أنواع الأدوات التي قد يستخدمها علماء البيانات يوميا لإكمال الواجبات الأساسية. SAS و Apache Spark و Big ML و Tableau و Data Robot كلها أمثلة على الأدوات الشائعة التي قد يستخدمها علماء البيانات. SAS هي أداة لإنشاء وتحليل النماذج الإحصائية. يوفر Apache spark للمستخدمين العديد من واجهات برمجة التطبيقات ، أو واجهات برمجة التطبيقات ، للتعلم الآلي أو تخزين البيانات. يستخدم علماء البيانات Big ML لتشغيل عمليات التعلم الآلي التي قد تساعد في تحليلات المخاطر والتنبؤ بالمبيعات. تابلو سوفتوير هي أداة لتصور البيانات.

هناك أيضا العديد من أنواع الأدوات التي يستخدمها مهندسو البرمجيات بشكل شائع. Github و IntelliJ IDEA و Docker و Jira و Jenkins كلها أدوات يمكنك استخدامها كمهندس برمجيات. Github هي منصة لتطوير البرمجيات حيث يمكن للمستخدمين التعاون بسهولة في المشاريع. يتضمن IntelliJ IDEA أدوات لتطوير البرامج ، مثل المترجم ومصحح الأخطاء ومحرر التعليمات البرمجية. يسمح Docker للمستخدمين بحزم البرامج في أنظمة الملفات. يستخدم مهندسو البرمجيات Jira لتحسين كفاءة عمليات التصميم الخاصة بهم من خلال استخدام العديد من أدوات إدارة المشاريع. Jenkins هو خادم تكامل مستمر.

توقعات الوظائف

وفقا لمكتب إحصاءات العمل ، قد يكون هناك 15% زيادة فرص العمل لعلماء البيانات خلال السنوات الثماني المقبلة. وهذا أعلى بكثير من المتوسط لنمو الوظائف في المستقبل. مشاريع مكتب إحصاءات العمل 22% زيادة فرص العمل لمهندسي البرمجيات في السنوات الثماني المقبلة ، وهو أيضا أعلى بكثير من المتوسط لأي مهنة.

افرقه

قد يعمل علماء البيانات في فريق من علماء البيانات الآخرين ومحللي البيانات وكبار المديرين. قد يعمل مهندسو البرمجيات في فرق من مهندسي البرمجيات الآخرين والمبرمجين ومصممي المنتجات والمديرين رفيعي المستوى. قد تنطوي كلتا المهنتين على قدر من العمل الفردي والمهام الجماعية. في بعض الفرق ، قد يعمل علماء البيانات ومهندسو البرمجيات معا. على سبيل المثال ، قد يعملون معا لتصميم برامج داخلية لتحليلات البيانات