تحلیلگر داده در مقابل مهندس یادگیری ماشین: تفاوت در درآمد و مسئولیت‌ها

بازار کار علم داده مملو از عناوین شغلی متنوع است که اغلب با یکدیگر اشتباه گرفته می‌شوند، اما برای تصمیم‌گیری آگاهانه درباره مسیر یادگیری و کسب درآمد، درک تفاوت‌های بنیادین میان دو نقش کلیدی: تحلیلگر داده (Data Analyst) و مهندس یادگیری ماشین (ML Engineer) حیاتی است. هرچند هر دو با داده‌ها سروکار دارند، اما اهداف، ابزارها و سطح تخصص مورد نیاز آن‌ها کاملاً متفاوت است.

برای دستیابی به فرصت‌های شغلی علم داده ، باید در نظر داشت که این دو نقش در چرخه حیات داده، وظایف مجزایی را بر عهده دارند.

۱. تحلیلگر داده: تمرکز بر گذشته و ابزارهای بصری

تحلیلگر داده عمدتاً بر روی داده‌های گذشته (Descriptive Analysis) تمرکز دارد؛ مسئولیت اصلی او پاسخ به این سؤال است: “چه اتفاقی افتاده است؟” ابزارهای اصلی تحلیلگر شامل SQL برای پرس‌وجو از پایگاه‌های داده، استفاده از پایتون/R مقدماتی برای تمیزکاری داده‌ها، و مهم‌تر از همه، ابزارهای بصری‌سازی (مانند Tableau یا Power BI) برای گزارش‌دهی و ایجاد داشبوردهای عملیاتی است. تحلیلگر، پلی میان داده‌های خام و تصمیم‌گیرندگان کسب‌وکار است و مهارت‌های نرم مانند ارتباط مؤثر برای او بسیار حیاتی است.

۲. مهندس یادگیری ماشین: تمرکز بر آینده و زیرساخت

در مقابل، مهندس یادگیری ماشین به ساخت، آموزش و استقرار مدل‌های پیش‌بینی‌کننده (Predictive Models) می‌پردازد و به سؤال “چه اتفاقی خواهد افتاد؟” پاسخ می‌دهد. این نقش نیازمند تسلط عمیق‌تر بر برنامه‌نویسی پایتون، جبر خطی و حسابان، استفاده از فریم‌ورک‌های پیچیده مانند TensorFlow/PyTorch و درک کامل الگوریتم‌های DL است. مهندس ML مسئولیت دارد که مدل‌های ساخته شده را در محیط عملیاتی (Production) مستقر کرده و از کارایی مداوم آن‌ها مطمئن شود. به دلیل پیچیدگی فنی بالاتر، نیاز به تخصص‌های پیشرفته و تأثیر مستقیم بر محصولات فناورانه، مهندس یادگیری ماشین معمولاً در رده‌های بالاتر درآمدی قرار می‌گیرد.

انتخاب مسیر باید بر اساس تمایل فرد به کار با مدل‌های پیچیده (ML Engineer) یا تمرکز بر بینش‌های کسب‌وکاری و گزارش‌دهی (Data Analyst) باشد.