ممکن است شما پس از فارغ‌التحصیلی، برحسب رشته و علاقه‌ی خود به‌دنبال شغلی مرتبط با دیتا باشید، اما وقتی لینکدین را جست‌وجو می‌کنید با عناوین شغلی مختلفی مانند تحلیلگر داده، تحلیلگر کسب‌و‌کار، مهندس داده، دانشمند داده (Data Scientist)، مهندس یادگیری ماشینی و مانند این‌ها روبه‌رو شوید. پس از آن، قطعا سعی خواهید کرد با تفاوت این عناوین با یک‌دیگر آشنا شوید تا مناسب‌ترین موقعیت را برای خود پیدا کنید.
در این مطلب ما به شما کمک خواهیم کرد تا با بعضی از تفاوت‌های کلیدی این رشته‌ها با یک‌دیگر آشنا شوید. تمرکز ما در این مطلب بر دو عنوان تحلیلگر داده (Data Analyst) و دانشمند داده (Data Scientist) خواهد بود. اما پیش از پرداختن به این‌ها، باید بدانید که مطالبی که در ادامه می‌خوانید قرار نیست تمامی نقش‌های یک تحلیلگر داده یا دانشمند داده را پوشش دهند و همچنین، قرار نیست با یک فهرست طولانی و خسته‌کننده از مسؤولیت‌های آن‌ها آشنا شوید.
در واقع، کمپانی‌ها و صنایع مختلف ممکن است نقش‌های مختلفی را برای این دو عنوان شغلی در نظر بگیرند و قطعا بهترین راه پیدا کردن یک جایگاه شغلی مناسب در این حوزه این است که زمان بیشتری صرف کنید و شخصا درباره‌ی این عناوین مطالعه کنید.
لورم ایپسوم متن ساختگی با تولید سادگی نامفهوم از صنعت چاپ و با استفاده از طراحان گرافیک است. چاپگرها و متون بلکه روزنامه و مجله در ستون و سطرآنچنان که لازم است و برای شرایط فعلی تکنولوژی مورد نیاز و کاربردهای متنوع با هدف بهبود ابزارهای کاربردی می باشد. کتابهای زیادی در شصت و سه درصد گذشته، حال و آینده شناخت فراوان جامعه و متخصصان را می طلبد تا با نرم افزارها شناخت بیشتری را برای طراحان رایانه ای علی الخصوص طراحان خلاقی و فرهنگ پیشرو در زبان فارسی ایجاد کرد. در این صورت می توان امید داشت که تمام و دشواری موجود در ارائه راهکارها و شرایط سخت تایپ به پایان رسد وزمان مورد نیاز شامل حروفچینی دستاوردهای اصلی و جوابگوی سوالات پیوسته اهل دنیای موجود طراحی اساسا مورد استفاده قرار گیرد.
طراحی و توسعه توسط گروه نرم افزاری آدلان وب
