غالبًا ما يكون لدى الطلاب في السنة الأولى من تجاربهم الجامعية فكرة قليلة جدًا عن المهنة التي يرغبون في اختيارها. قد يكون هذا محبطًا إذا لم يكن هناك وضوح كافٍ متاح للطلاب لاتخاذ خيارات مستنيرة. أحد المجالات المحددة التي يبحث فيها الطلاب غالبًا عن الوضوح هو عند محاولة فهم الفرق بين تطوير البرامج ومحلل البيانات كخيارات مهنية. غالبًا ما ينشأ الارتباك من حقيقة وجود تداخل فيما يتعلق بمهارات البرمجة. المدرجة أدناه هي بعض الاختلافات الرئيسية بين تطوير البرمجيات وتحليلات البيانات:
1. نطاق – تطوير البرمجيات كخدمة ينشئ برنامجًا لشركة بينما تحليل البيانات أكثر أكاديمية بطبيعته بهدف الإجابة على الأسئلة بناءً على البيانات التي تم جمعها من الميدان. في واقع الأمر ، يمكن تطبيق هاتين المهارتين على جوانب مختلفة من مشكلة مماثلة. ضع في اعتبارك الحالة التي قد تكون هناك حاجة لأتمتة مهام معينة في عملية معينة في المؤسسة. في مثل هذا السيناريو ، سيتم إحضار مطوري البرامج لإنشاء الأداة ذات الصلة لتحقيق الأهداف ، ومع ذلك ، يمكن أن تساعد البيانات حول الاستخدام الحالي في توضيح الحاجة الملحة لكل مهمة من المهام التي تحتاج إلى أتمتة والإشارة إلى الكفاءات التي قد لكل مهمة. مع الجمع بين هذه المهارات والمعلومات ، يمكن للشركات إعطاء الأولوية لانتقالها إلى الأتمتة.
2. المنهجية – تم تصميم نماذج تطوير البرمجيات وهي ثابتة جدًا في التنفيذ. بالنسبة لمحللي البيانات ، غالبًا ما تكون المنهجيات تجريبية وتتغير كثيرًا اعتمادًا على نطاق الفرضية. غالبًا ما يستخدم الاقتصاديون وعلماء الرياضيات هذه المنهجيات. تم إدخال هذه في مجال تحليلات البيانات.
3. مهارات – هذا هو المجال الذي يثير الشكوك بين الطلاب الصغار. المهارات التقنية المطلوبة لهذه المهن متداخلة بشكل كبير. على الرغم من أن كلاهما يتطلب تدريبًا متخصصًا في جوانب معينة. على سبيل المثال ، سيحتاج مطور البرامج إلى خبرة متخصصة في عناصر التصميم مثل تصميم واجهة المستخدم وتخطيط مخطط قاعدة البيانات. بالنسبة إلى متخصص تحليل البيانات ، سيكون أكثر تركيزًا على إنشاء حالات اختبار لـ “الفرضية” التي يتم فحصها ، الأمر الذي يتطلب فهم استعلام قاعدة البيانات على الأكثر.
في الختام ، سيكون من العدل أن نقول إن تطوير البرمجيات هو مهنة إنشاء برمجيات من الصفر ، بينما في ملف تعريف محلل البيانات ، أداة برمجية مثل SAS أو تدقيق برامج لغة الأوامر غالبًا ما تستخدم لإنشاء تقارير تحليلية. لن تكون تحليلات البيانات موجودة كمهنة بدون تطوير برمجيات مما أتاح إنشاء أدوات برمجية تسمح بتكرار أو إنشاء نماذج رياضية لأداء التحليلات.
