10 تفاوت مهندس داده با دانشمند داده+ آمار و نکات جالب

در عصر دیجیتال که داده‌ها به‌عنوان هسته اصلی تصمیم‌گیری‌های تجاری شناخته می‌شوند، دو نقش حرفه‌ای برجسته در حوزه داده‌ها وجود دارند: مهندس داده و دانشمند داده. این دو نقش، اگرچه در نگاه اول مشابه به نظر می‌رسند، اما از نظر وظایف، مهارت‌ها و اهداف کاملاً متمایز هستند. در این مقاله 10 تفاوت کلیدی بین این دو حرفه را بررسی می‌کنیم، آمارهای به‌روز، نکات جذاب و یک جدول مقایسه‌ای منحصربه‌فرد ارائه می‌دهیم.

1. تمرکز اصلی: زیرساخت در مقابل تحلیل

مهندس داده بر طراحی و مدیریت زیرساخت‌های داده‌ای تمرکز دارد که امکان جمع‌آوری، ذخیره و پردازش حجم عظیمی از داده‌ها را فراهم می‌کند. او مانند معمار و نگهبان سیستمی است که داده‌ها در آن جریان دارند. در مقابل، دانشمند داده بر تحلیل داده‌های آماده‌شده تمرکز دارد تا بینش‌های ارزشمند و قابل‌اجرا برای کسب‌وکار استخراج کند.

نکته جالب: گزارش لینکدین در سال 2024 نشان می‌دهد که تقاضا برای مهندسان داده در شرکت‌های فناوری اطلاعات 22٪ بیشتر از دانشمندان داده است، زیرا زیرساخت‌های داده‌ای قوی پیش‌نیاز هر پروژه داده‌محور است.

نکته اضافی: مهندسان داده اغلب با داده‌های خام و بدون ساختار سروکار دارند، در حالی که دانشمندان داده معمولاً با داده‌های پاک‌سازی‌شده و ساختارمند کار می‌کنند.

2. مهارت‌های فنی: برنامه‌نویسی پیشرفته در مقابل تحلیل آماری

مهندسان داده باید در برنامه‌نویسی، مدیریت پایگاه‌های داده و ابزارهای مدیریت داده مهارت داشته باشند. آن‌ها از فناوری‌هایی مانند SQL، Apache Spark، Hadoop و زبان‌های برنامه‌نویسی مانند Python و Java برای ساخت خطوط داده (Data Pipelines) استفاده می‌کنند. دانشمندان داده اما به مهارت‌های آماری، یادگیری ماشین و تحلیل پیشرفته مسلط هستند و از کتابخانه‌هایی مانند TensorFlow، Scikit-Learn و Pandas برای مدل‌سازی داده‌ها بهره می‌برند.

آمار: بر اساس گزارش Glassdoor در سال 2025، 78٪ آگهی‌های شغلی مهندس داده به مهارت‌های پایگاه داده (مانند MongoDB و Cassandra) اشاره دارند، در حالی که 65٪ آگهی‌های دانشمند داده بر تسلط بر الگوریتم‌های یادگیری ماشین تأکید می‌کنند.

نکته اضافی: مهندسان داده گاهی اوقات باید سیستم‌های بلادرنگ (Real-Time) را مدیریت کنند، در حالی که دانشمندان داده بیشتر بر تحلیل‌های دسته‌ای (Batch Processing) تمرکز دارند.

3. وظایف روزانه: آماده‌سازی داده در مقابل تفسیر داده

وظایف روزانه مهندس داده شامل یکپارچه‌سازی داده‌ها از منابع مختلف، پاک‌سازی داده‌ها، بهینه‌سازی پایگاه‌های داده و اطمینان از دسترسی‌پذیری و کیفیت داده‌هاست. دانشمند داده اما داده‌های آماده‌شده را تحلیل می‌کند، مدل‌های پیش‌بینی می‌سازد و گزارش‌های بصری مانند داشبوردهای Power BI یا Tableau ارائه می‌دهد.

نکته جالب: یک مهندس داده ممکن است 60٪ از وقت خود را صرف رفع مشکلات کیفیت داده کند، در حالی که دانشمند داده زمان خود را بین تحلیل داده‌ها و ارائه نتایج به ذینفعان تقسیم می‌کند.

نکته اضافی: مهندسان داده گاهی باید با حجم عظیمی از داده‌های غیرساختاریافته (مانند فایل‌های JSON یا ویدئوها) کار کنند، در حالی که دانشمندان داده معمولاً با داده‌های جدولی و منظم سروکار دارند.

4. ابزارهای مورد استفاده: زیرساختی در مقابل تحلیلی

مهندسان داده از ابزارهای زیرساختی مانند Apache Kafka، Airflow، Snowflake و سرویس‌های ابری مانند AWS و Google Cloud برای مدیریت جریان داده‌ها استفاده می‌کنند. دانشمندان داده اما بیشتر با ابزارهای تحلیلی مانند Jupyter Notebook، RStudio، Matplotlib و Power BI کار می‌کنند.

آمار: طبق نظرسنجی Stack Overflow در سال 2024، 82٪ مهندسان داده SQL را به‌عنوان ابزار اصلی خود معرفی کردند، در حالی که 67٪ دانشمندان داده Python را ترجیح دادند.

نکته اضافی: ابزارهای مورد استفاده مهندسان داده معمولاً برای مقیاس‌پذیری و عملکرد بهینه طراحی شده‌اند، در حالی که ابزارهای دانشمندان داده برای انعطاف‌پذیری و تحلیل عمیق مناسب‌تر هستند.

5. سطح تعامل با کسب‌وکار

دانشمندان داده به دلیل ارائه نتایج تحلیل و پیشنهاد راهکارهای تجاری، تعامل بیشتری با مدیران و ذینفعان غیرفنی دارند. مهندسان داده اما بیشتر با تیم‌های فنی مانند توسعه‌دهندگان نرم‌افزار و معماران سیستم همکاری می‌کنند و کمتر در جلسات استراتژیک شرکت می‌کنند.

نکته جالب: یک دانشمند داده ممکن است در هفته چندین ارائه برای مدیران ارشد داشته باشد، در حالی که مهندس داده بیشتر در پشت صحنه فعالیت می‌کند و نتایج کارش به‌صورت غیرمستقیم در موفقیت پروژه‌ها دیده می‌شود.

نکته اضافی: دانشمندان داده گاهی باید مهارت‌های داستان‌گویی داده (Data Storytelling) را به کار گیرند تا تحلیل‌های پیچیده را برای مخاطبان غیرفنی قابل‌فهم کنند.

6. پیش‌نیازهای تحصیلی

هر دو نقش معمولاً به مدرک دانشگاهی در رشته‌های مرتبط مانند علوم کامپیوتر، مهندسی نرم‌افزار یا ریاضیات نیاز دارند. با این حال، مهندسان داده بیشتر به دانش مهندسی نرم‌افزار و مدیریت سیستم‌های داده وابسته‌اند، در حالی که دانشمندان داده به آموخته‌های عمیق در آمار، احتمال و یادگیری ماشین نیاز دارند.

آمار: گزارش PayScale در سال 2025 نشان می‌دهد که 55٪ مهندسان داده دارای مدرک کارشناسی ارشد در مهندسی نرم‌افزار یا رشته‌های مرتبط هستند، در حالی که 62٪ دانشمندان داده مدرک کارشناسی ارشد در علم داده، آمار یا ریاضیات دارند.

نکته اضافی: دوره‌های آنلاین مانند Coursera و Udemy به هر دو گروه کمک کرده‌اند تا مهارت‌های تخصصی را بدون نیاز به مدرک رسمی کسب کنند.

7. درآمد و بازار کار

هر دو حرفه از نظر درآمد و تقاضا در بازار کار بسیار جذاب هستند، اما مهندسان داده به دلیل تخصص در زیرساخت‌های پیچیده معمولاً درآمد کمی بالاتر دارند. طبق داده‌های Glassdoor در سال 2025، میانگین حقوق سالانه مهندس داده در آمریکا حدود 125,000 دلار و دانشمند داده حدود 120,000 دلار است.

نکته جالب: بازار کار مهندسان داده در حوزه‌های ابری (مانند AWS و Azure) به‌سرعت در حال رشد است، در حالی که دانشمندان داده در صنایع مالی، بازاریابی دیجیتال و سلامت تقاضای بیشتری دارند.

نکته اضافی: در برخی مناطق مانند سیلیکون‌ولی، مهندسان داده با تجربه می‌توانند تا 200,000 دلار در سال درآمد داشته باشند.

8. پیچیدگی پروژه‌ها

پروژه‌های مهندس داده معمولاً شامل مقیاس‌پذیری، بهینه‌سازی سیستم‌ها و مدیریت داده‌های کلان است که پیچیدگی فنی بالایی دارند. دانشمندان داده اما با پروژه‌هایی سروکار دارند که نیازمند خلاقیت در مدل‌سازی، تفسیر داده‌ها و حل مسائل تجاری است.

آمار: گزارش McKinsey در سال 2024 نشان می‌دهد که 70٪ پروژه‌های داده‌ای به دلیل مشکلات زیرساختی (وظیفه مهندس داده) با تأخیر مواجه می‌شوند، که اهمیت نقش آن‌ها را برجسته می‌کند.

نکته اضافی: مهندسان داده اغلب باید با چالش‌های مقیاس‌پذیری در سیستم‌های توزیع‌شده (مانند Hadoop یا Spark) مقابله کنند، در حالی که دانشمندان داده با چالش‌های تفسیر نتایج مدل‌های پیچیده مواجه هستند.

9. نقش در چرخه داده

مهندس داده در ابتدای چرخه داده قرار دارد و مسئولیت آماده‌سازی، پاک‌سازی و انتقال داده‌ها را بر عهده دارد. دانشمند داده اما در انتهای این چرخه فعالیت می‌کند و از داده‌های آماده‌شده برای تحلیل و تصمیم‌گیری استفاده می‌کند.

نکته جالب: تشبیه رایج در صنعت داده این است که مهندس داده مانند آشپزی است که مواد اولیه را آماده می‌کند، و دانشمند داده مانند سرآشپزی است که با این مواد غذای لذیذی طبخ می‌کند.

نکته اضافی: کیفیت کار مهندس داده مستقیماً بر دقت تحلیل‌های دانشمند داده تأثیر می‌گذارد، بنابراین همکاری نزدیک بین این دو نقش حیاتی است.

10. مسیر شغلی

مهندسان داده می‌توانند به سمت نقش‌هایی مانند معمار داده، مهندس کلان‌داده یا مدیر زیرساخت‌های داده پیشرفت کنند. دانشمندان داده اما ممکن است به نقش‌های ارشد علم داده، مدیر تحلیل داده یا حتی مدیر ارشد داده (Chief Data Officer) ارتقا یابند.

آمار: طبق گزارش Indeed در سال 2025، 40٪ مهندسان داده پس از 5 سال به نقش‌های مدیریتی در زیرساخت داده می‌رسند، در حالی که 35٪ دانشمندان داده به نقش‌های استراتژیک در تحلیل داده منتقل می‌شوند.

نکته اضافی: برخی مهندسان داده به سمت نقش‌های DevOps یا مهندسی ابری حرکت می‌کنند، در حالی که دانشمندان داده ممکن است به سمت مشاوره استراتژیک یا توسعه محصول متمایل شوند.

جدول مقایسه‌ای مهندس داده و دانشمند داده

جدول زیر تفاوت‌های این دو نقش را از زوایای جدید مقایسه می‌کند:

نکات جالب

• رشد شغلی: اداره آمار کار ایالات متحده پیش‌بینی می‌کند که مشاغل مرتبط با داده تا سال 2030 با نرخ 31٪ رشد خواهد کرد، که بسیار بالاتر از میانگین سایر مشاغل است.
• هم‌پوشانی مهارت‌ها: یادگیری مهارت‌های یکدیگر می‌تواند به حرفه‌ای‌تر شدن کمک کند. برای مثال، یک مهندس داده با دانش یادگیری ماشین می‌تواند در پروژه‌های پیشرفته‌تر مشارکت کند، و یک دانشمند داده با درک زیرساخت داده می‌تواند تحلیل‌های دقیق‌تری انجام دهد.
• فرهنگ سازمانی: در استارتاپ‌ها، ممکن است یک نفر هر دو نقش را ایفا کند، اما در شرکت‌های بزرگ، این نقش‌ها کاملاً تخصصی و جدا از هم هستند.
• چالش‌های جدید: با رشد فناوری‌هایی مانند هوش مصنوعی مولد، مهندسان داده باید سیستم‌هایی برای مدیریت داده‌های تولیدشده توسط AI طراحی کنند، در حالی که دانشمندان داده از این داده‌ها برای بهبود مدل‌های هوش مصنوعی استفاده می‌کنند.
• تأثیر جهانی: طبق گزارش World Economic Forum در سال 2024، 85٪ شرکت‌های بزرگ تا سال 2027 به مهندسان داده و دانشمندان داده برای رقابت در بازار جهانی نیاز خواهند داشت.

در پایان، مهندس داده و دانشمند داده مکمل یکدیگر هستند و هر دو برای موفقیت یک سازمان داده‌محور ضروری‌اند. مهندسان داده پایه‌های محکمی برای داده‌ها فراهم می‌کنند، در حالی که دانشمندان داده این داده‌ها را به بینش‌های ارزشمند تبدیل می‌کنند. اگر به حل چالش‌های فنی و ساخت سیستم‌های مقیاس‌پذیر علاقه دارید، مهندسی داده مسیر شماست. اما اگر تحلیل داده‌ها و تأثیرگذاری مستقیم بر تصمیمات تجاری برایتان جذاب است، علم داده انتخاب بهتری خواهد بود.