نقشهای کلیدی در تیمهای علم داده
این تصویر سه نقش اصلی در تیمهای علم داده را نشان میدهد:
🛠 مهندس داده (Data Engineer):
مسئولیت جمعآوری، ذخیرهسازی و مدیریت زیرساختهای دادهای را بر عهده دارد. مهارتهایی مانند طراحی پایگاه داده (Database Design)، مدیریت اکوسیستم هادوپ (Hadoop Ecosystem)، و مدلسازی داده (Data Modelling) از جمله مهارتهای کلیدی این نقش هستند.
📊 دانشمند داده (Data Scientist):
دانشمند داده بر تحلیل و مدلسازی دادهها تمرکز دارد. از ابزارهایی مانند پایتون (Python)، یادگیری ماشین (Machine Learning) و مدلسازی پیشبینی (Predictive Modelling) برای استخراج ارزش از دادهها استفاده میکند و نتایج را با بصریسازی دادهها (Data Visualization) ارائه میدهد.
💼 ذینفعان کسبوکار (Business Stakeholders):
این گروه به تبیین نیازها و اهداف کسبوکار پرداخته و با استفاده از تفکر انتقادی (Critical Thinking) و هوش تجاری (Business Intelligence)، تصمیمات مبتنی بر داده میگیرند و یافتهها را به دیگران منتقل میکنند.
#مهندسی_داده #دانشمند_داده #کسب_و_کار #علم_داده
📊👨🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science
این تصویر سه نقش اصلی در تیمهای علم داده را نشان میدهد:
🛠 مهندس داده (Data Engineer):
مسئولیت جمعآوری، ذخیرهسازی و مدیریت زیرساختهای دادهای را بر عهده دارد. مهارتهایی مانند طراحی پایگاه داده (Database Design)، مدیریت اکوسیستم هادوپ (Hadoop Ecosystem)، و مدلسازی داده (Data Modelling) از جمله مهارتهای کلیدی این نقش هستند.
📊 دانشمند داده (Data Scientist):
دانشمند داده بر تحلیل و مدلسازی دادهها تمرکز دارد. از ابزارهایی مانند پایتون (Python)، یادگیری ماشین (Machine Learning) و مدلسازی پیشبینی (Predictive Modelling) برای استخراج ارزش از دادهها استفاده میکند و نتایج را با بصریسازی دادهها (Data Visualization) ارائه میدهد.
💼 ذینفعان کسبوکار (Business Stakeholders):
این گروه به تبیین نیازها و اهداف کسبوکار پرداخته و با استفاده از تفکر انتقادی (Critical Thinking) و هوش تجاری (Business Intelligence)، تصمیمات مبتنی بر داده میگیرند و یافتهها را به دیگران منتقل میکنند.
#مهندسی_داده #دانشمند_داده #کسب_و_کار #علم_داده
📊👨🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science