الفرق بين محلل البيانات وعالم البيانات
في عالم البيانات الذي يتطور بسرعة، غالبًا ما يتم الخلط بين دور محلل البيانات (Data Analyst) ودور عالم البيانات (Data Scientist). يوضح الرسم البياني الذي يعتمد على مخطط فين (Venn Diagram) الاختلافات والتشابهات بين الدورين بشكل واضح. يركز الرسم على المهام الفريدة لكل دور، بالإضافة إلى المهام المشتركة. في هذه المقالة، سنستعرض هذه النقاط بالتفصيل، مع دعم كل جزء برابط يوتيوب تعليمي مباشر.
### المهام المشتركة بين الدورين
المنطقة المتداخلة في الرسم البياني تبرز المهام الأساسية التي يشترك فيها كلا الدورين، حيث تشكل أساس عملية التعامل مع البيانات.
- **جمع البيانات (Data Gathering)**: يبدأ العمل بجمع البيانات من مصادر مختلفة.
https://www.youtube.com/watch?v=cd_jj0IRmaA
- **تنظيف البيانات (Data Cleaning)**: تنظيف البيانات من الأخطاء والقيم المفقودة لجعلها صالحة للاستخدام.
https://www.youtube.com/watch?v=WpX2F2BS3Qc
- **تحليل البيانات (Data Analysis)**: استكشاف البيانات لاستخراج رؤى مفيدة.
https://www.youtube.com/watch?v=lgCNTuLBMK4
### مهام محلل البيانات (Data Analyst)
يركز محلل البيانات على فهم الأداء الحالي للأعمال وتقديم رؤى مباشرة تساعد في اتخاذ القرارات.
- **تقديم رؤى حول أداء الأعمال (Provide Insights into Business Performance)**: تحليل البيانات لفهم أداء الشركة.
https://www.youtube.com/watch?v=xlyLxvUfTzc
- **تطوير أنظمة تحليلية كمصدر وحيد للحقيقة (Develop Analytical Systems to Act as a Single Source of Truth)**: بناء أنظمة توحيد البيانات.
https://www.youtube.com/watch?v=URmYs3pcq6w
- **شرح النتائج من خلال تحديد الاتجاهات، إنشاء التصورات، ومراقبة مؤشرات الأداء الرئيسية (Explain the Outcome by Identifying Trends, Creating Visualizations, and Monitoring KPIs)**: استخدام الرسوم والمؤشرات لتوضيح النتائج.
https://www.youtube.com/watch?v=s5AYuFPlTUw
### مهام عالم البيانات (Data Scientist)
يتجاوز عالم البيانات التحليل الحالي إلى التنبؤ بالمستقبل باستخدام النماذج المتقدمة والخوارزميات.
- **تطوير نماذج وخوارزميات للتنبؤ بأداء الأعمال المستقبلي (Develop Models and Algorithms to Predict the Future Performance)**: بناء نماذج تنبؤية.
https://www.youtube.com/watch?v=0K1ESOC8CXg
- **إنشاء الفرضيات وتحديد البيانات المقابلة لحل المشكلة (Generate Hypotheses and Identify Corresponding Data)**: صياغة فرضيات وتحديد البيانات اللازمة.
https://www.youtube.com/watch?v=U5vt3_dfKys
- **نشر نماذج التعلم الآلي وإنشاء منتجات برمجية لتقديم التوصيات (Deploy Machine Learning Models and Create Software Products)**: نشر النماذج في بيئات إنتاجية.
https://www.youtube.com/watch?v=oyYur3uVl4w
في الختام، يركز محلل البيانات على فهم "الآن"، بينما ينظر عالم البيانات إلى "المستقبل". كلا الدورين أساسيان في عصر البيانات، واختيار المسار المهني يعتمد على اهتماماتك الشخصية. ابدأ بالمهام المشتركة ثم تخصص حسب رغبتك.