فرق "مهندس داده data scientist" و دانشمند داده data engineer" چیه ؟

مهندس بیشتر با اطلاعاتی که قبلا ثبت و تایید و تست شده سر و کار داره و با اون اطلاعات + توانایی و تجربه خودش کاری رو جلو میبره.
دانشمند اونیه که اون اطلاعات رو در میاره ،کشف میکنه ، اختراع میکنه و .... و  در نهایت اگر از فیلتر های علمی و ... بگذره اون موضوع هم به اطلاعات اضافه می شه و مهندس ها ازش استفاده میکنن.

البته این به این معنی نیست که مهندس هیچ کشف و اختراعی نمیکنه و یا دانشمند هیچ استفاده ای از اطلاعات ثبت شده نمیکنه.منظورمون عمومیت  موضوعاته.

❌اگر   ایرادی بود ممنون میشم نقد صحیح بشه پاسخم.💚🙏🏻

تعریف: مهندس داده فردی است که زیرساخت‌های لازم برای پردازش، ذخیره‌سازی و تحلیل داده‌ها را طراحی، توسعه، آزمایش و نگهداری می‌کند.

• توسعه و نگهداری معماری داده‌ها مانند پایگاه‌های داده و سیستم‌های پردازش بزرگ‌مقیاس.
• اطمینان از کیفیت، کارایی و قابلیت اطمینان داده‌ها.
• استفاده از فرآیندهای ETL (استخراج، تبدیل، بارگذاری) برای یکپارچه‌سازی داده‌ها از منابع مختلف.
• ایجاد و مدیریت پایپ‌لاین‌های داده برای تسهیل دسترسی به داده‌ها برای تحلیل‌گران و دانشمندان داده.

• برنامه‌نویسی (Python، Java، Scala)
• سیستم‌های پایگاه داده و انبار داده (SQL)
• ابزارهای مدیریت داده (Hadoop، Spark)

1. مهندس داده زیرساخت‌های لازم برای پردازش داده‌های بزرگ را طراحی و پیاده‌سازی می‌کند.
2. او از فرآیندهای ETL برای یکپارچه‌سازی داده‌ها از منابع مختلف استفاده می‌کند.
3. مهندس داده کیفیت و کارایی داده‌ها را برای استفاده در تحلیل‌های بعدی تضمین می‌کند.

تعریف: دانشمند داده فردی است که داده‌ها را تحلیل، تمیز و سازماندهی می‌کند تا الگوها و بینش‌های مفیدی را استخراج کند.

• تحلیل داده‌ها و ساخت مدل‌های آماری برای استخراج بینش‌ها.
• تمیز کردن و آماده‌سازی داده‌ها برای تحلیل.
• استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای پیش‌بینی و تحلیل داده‌ها.
• همکاری با مهندسان داده برای اطمینان از دسترسی به داده‌های با کیفیت.

• تحلیل داده‌ها و آمار
• برنامه‌نویسی (Python، R)
• الگوریتم‌های یادگیری ماشین و ابزارهای تحلیل داده (TensorFlow، Scikit-learn)

1. دانشمند داده مدل‌های آماری برای پیش‌بینی روندهای آینده ایجاد می‌کند.
2. او داده‌ها را تمیز و آماده‌سازی می‌کند تا برای تحلیل‌های بعدی قابل استفاده باشند.
3. دانشمند داده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای تحلیل داده‌ها و استخراج بینش‌های مفید استفاده می‌کند.

• تمرکز: مهندس داده بر روی زیرساخت‌ها و معماری داده‌ها تمرکز دارد، در حالی که دانشمند داده بر تحلیل و استخراج بینش‌ها از داده‌ها تمرکز می‌کند.
• مهارت‌ها: مهارت‌های مهندس داده بیشتر در زمینه برنامه‌نویسی و مدیریت داده‌ها است، در حالی که مهارت‌های دانشمند داده بیشتر در زمینه تحلیل داده‌ها و یادگیری ماشین است.
• وظایف: مهندس داده زیرساخت‌های لازم برای پردازش داده‌ها را ایجاد و نگهداری می‌کند، در حالی که دانشمند داده داده‌ها را تحلیل و مدل‌های آماری ایجاد می‌کند.

🙏🙏🙏🙏🙏🙏

تفاوت‌های اصلی بین مهندس داده (Data Engineer) و دانشمند داده (Data Scientist) در نقش‌ها و مسئولیت‌های آن‌هاست:

مهندس داده (Data Engineer)

• نقش اصلی: ساخت و نگهداری زیرساخت‌های داده.
• مسئولیت‌ها: طراحی، ساخت، آزمایش، یکپارچه‌سازی، مدیریت و بهینه‌سازی سیستم‌هایی که داده‌ها را ذخیره، پردازش و انتقال می‌دهند.

• مهارت‌ها: مهارت‌های IT مانند کدنویسی، طراحی سیستم، مدیریت پایگاه‌داده، نظارت و بهینه‌سازی. همچنین درک ریاضیات و آمار برای توسعه الگوریتم‌ها.

دانشمند داده (Data Scientist)

• نقش اصلی: تحلیل و تفسیر داده‌ها برای استخراج بینش‌های تجاری.
• مسئولیت‌ها: استفاده از تکنیک‌های آماری و یادگیری ماشینی برای تحلیل داده‌ها و پیش‌بینی روندها. ایجاد مدل‌های یادگیری ماشینی و الگوریتم‌ها برای خودکارسازی فرآیندهای جمع‌آوری و تمیز کردن داده‌ها.

• مهارت‌ها: برنامه‌نویسی با زبان‌هایی مانند Python، R و SAS، تحلیل آماری، و مهارت‌های ارتباطی برای ارائه یافته‌ها به ذینفعان.

به طور خلاصه، مهندس داده زیرساخت‌های لازم برای ذخیره و پردازش داده‌ها را فراهم می‌کند، در حالی که دانشمند داده از این داده‌ها برای استخراج بینش‌ها و تصمیم‌گیری‌های تجاری استفاده می‌کند.

 ▼وظایف اصلی:
◄تحلیل و مدل‌سازی داده‌ها: ایجاد و تست مدل‌های آماری و یادگیری ماشین برای استخراج اطلاعات مفید از داده‌ها.
◄تحلیل پیش‌بینی‌کننده: استفاده از مدل‌ها برای پیش‌بینی روندها و رفتارهای آینده.
◄تحلیل اکتشافی داده‌ها: شناسایی الگوها و روابط در داده‌ها برای استخراج اطلاعات مفید.
◄ویژوالیزاسیون داده‌ها: ارائه نتایج تحلیل‌ها به صورت گرافیکی برای تسهیل درک و تصمیم‌گیری.
 

▼مهارت‌های اصلی:
◄برنامه‌نویسی: مهارت در زبان‌های برنامه‌نویسی مثل Python و R.
◄آمار و یادگیری ماشین: تسلط بر تکنیک‌های آماری و الگوریتم‌های یادگیری ماشین.
◄ویژوالیزاسیون داده‌ها: توانایی استفاده از ابزارهایی مثل Matplotlib، Seaborn، Tableau.
◄مهارت‌های ارتباطی: توانایی توضیح دادن نتایج پیچیده به مخاطبان غیر فنی.
 

▼تمرکز کاری:
◄تمرکز بر تحلیل و تفسیر داده‌ها برای استخراج اطلاعات مفید و ارائه آن به ذی‌نفعان کسب و کار.
◄ایجاد مدل‌های پیش‌بینی‌کننده و بهینه‌سازی فرآیندها بر اساس داده‌ها.

• مهندس داده (Data Engineer)
▼وظایف اصلی:
◄طراحی و ساخت زیرساخت‌های داده: ایجاد و نگهداری از پایگاه‌های داده و سیستم‌های مدیریت داده.
◄استخراج، تبدیل و بارگذاری(ETL ): توسعه فرآیندهای ETL برای جمع‌آوری، تبدیل و بارگذاری داده‌ها از منابع مختلف.
◄مدیریت داده‌ها: نظارت بر کیفیت داده‌ها، یکپارچگی داده‌ها و بهینه‌سازی عملکرد سیستم‌های داده.
◄ادغام داده‌ها: یکپارچه‌سازی داده‌ها از منابع مختلف برای استفاده در تحلیل‌های بعدی.

▼مهارت‌های اصلی:
◄برنامه‌نویسی: مهارت در زبان‌های برنامه‌نویسی مثل Python، Java، Scala.
◄پایگاه داده‌ها: تسلط بر SQL و NoSQL، و مدیریت پایگاه‌های داده مانند MySQL، PostgreSQL، MongoDB.
◄سیستم‌های بزرگ داده: آشنایی با تکنولوژی‌هایی مثل Hadoop، Spark.
◄مهندسی نرم‌افزار: مهارت‌های طراحی و توسعه نرم‌افزار و سیستم‌های توزیع‌شده.

▼تمرکز کاری:
◄تمرکز بر ایجاد و نگهداری زیرساخت‌های داده‌ای که دانشمندان داده بتوانند از آن‌ها برای تحلیل‌های خود استفاده کنند.
◄بهینه‌سازی جریان داده‌ها و اطمینان از دسترسی سریع و مطمئن به داده‌ها.
 

• مقایسه کلی:
دانشمند داده بیشتر بر تحلیل داده‌ها و استخراج دانش از داده‌ها تمرکز دارد، در حالی که مهندس داده بیشتر بر ایجاد زیرساخت‌ها و فرآیندهای لازم برای جمع‌آوری، ذخیره‌سازی و پردازش داده‌ها تمرکز دارد.
مهارت‌های آماری و یادگیری ماشین در دانشمندان داده بیشتر مورد تأکید است، در حالی که مهارت‌های مهندسی نرم‌افزار و مدیریت پایگاه داده‌ها در مهندسین داده بیشتر اهمیت دارد.

این دو نقش معمولاً در کنار هم کار می‌کنند. مهندسان داده زیرساخت‌های لازم برای جمع‌آوری و پردازش داده‌ها را فراهم می‌کنند و دانشمندان داده از این زیرساخت‌ها برای انجام تحلیل‌ها و استخراج دانش استفاده می‌کنند.

همکاری مؤثر بین این دو نقش می‌تواند منجر به بهبود تصمیم‌گیری‌ها و افزایش بهره‌وری در سازمان‌ها شود.

سلام 

واژه مهندس برای کسانی به کار می رود که در آن رشته تخصصی، عملا،  به فعالیت مشغول اند ولی واژه دانشمند اینجا به افرادی گفته می شود که در آن رشته تخصصی دس در کار تحقیق و پژوهش علمی دارند، مقاله و رساله می نویسند و کار علمی می کنند. کار آنان بیشتر نظری است.

هر دو روی داده مطالعه دارن 

مهندس داده میاد جمع آوری می‌کنه و دانشمند داده اون رو تحلیل و بررسی می‌کنه

**مهندس داده (Data Engineer)** و **دانشمند داده (Data Scientist)** دو نقش مهم در حوزه داده هستند، اما هر یک مسئولیت‌ها و تخصص‌های متفاوتی دارند. در ادامه به تفاوت‌های کلیدی این دو نقش می‌پردازیم:

### 1. **مهندس داده (Data Engineer):**
  - **مسئولیت‌ها:**  
    مهندس داده بیشتر بر **ساخت و مدیریت زیرساخت‌های داده** متمرکز است. آن‌ها سیستم‌هایی ایجاد می‌کنند که بتواند داده‌ها را به‌طور کارآمد جمع‌آوری، ذخیره، و پردازش کند. وظایف شامل ایجاد پایپ‌لاین‌های داده (data pipelines)، طراحی پایگاه‌های داده، و اطمینان از دسترسی‌پذیری و کارآمدی داده‌ها است.
  - **مهارت‌ها:**  
    - تسلط به ابزارهای ذخیره‌سازی و مدیریت داده مانند SQL، NoSQL، Hadoop، و Spark.
    - تجربه در زمینه مهندسی نرم‌افزار و طراحی سیستم‌های توزیع‌شده.
    - مهارت در ابزارهای ETL (Extract, Transform, Load) و مدیریت داده‌های بزرگ.
  - **هدف:**  
    ایجاد یک زیرساخت قوی که داده‌ها را از منابع مختلف جمع‌آوری کند، تمیز کند، و برای استفاده در تحلیل و مدل‌سازی آماده کند.

### 2. **دانشمند داده (Data Scientist):**
  - **مسئولیت‌ها:**  
    دانشمند داده بیشتر روی **تحلیل داده‌ها** تمرکز دارد و با استفاده از مدل‌های آماری و یادگیری ماشین تلاش می‌کند تا از داده‌ها بینش‌هایی استخراج کند. آن‌ها از داده‌های پردازش‌شده توسط مهندس داده استفاده می‌کنند تا الگوها و پیش‌بینی‌هایی ارائه دهند که به تصمیم‌گیری‌های بهتر کمک کند.
  - **مهارت‌ها:**  
    - تسلط به زبان‌های برنامه‌نویسی مثل Python یا R برای تحلیل داده‌ها.
    - دانش قوی در یادگیری ماشین، آمار، و مدل‌سازی پیش‌بینی.
    - توانایی در مصورسازی داده‌ها و استفاده از ابزارهایی مانند Tableau یا Matplotlib برای نمایش نتایج.
  - **هدف:**  
    استفاده از داده‌ها برای حل مسائل پیچیده و پیش‌بینی نتایج با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین و تحلیل‌های آماری.

### **تفاوت‌ها در یک نگاه:**
  - **مهندس داده (Data Engineer)**:  
    - تمرکز بر **ساخت زیرساخت‌ها** و مدیریت داده‌ها.
    - ایجاد سیستم‌های جمع‌آوری و پردازش داده.
    - مهارت در پایگاه‌های داده، سیستم‌های توزیع‌شده، و ابزارهای مدیریت داده.

  - **دانشمند داده (Data Scientist)**:  
    - تمرکز بر **تحلیل داده‌ها** و ایجاد مدل‌های پیش‌بینی.
    - استفاده از یادگیری ماشین و آمار برای استخراج بینش‌ها.
    - مهارت در تحلیل داده، مدل‌سازی، و مصورسازی.

### **خلاصه:**
**مهندس داده** داده‌ها را آماده و زیرساخت‌های لازم را ایجاد می‌کند، در حالی که **دانشمند داده** با استفاده از این داده‌ها الگوها و پیش‌بینی‌های لازم را برای حل مسائل پیچیده ارائه می‌دهد.