الفرق مابين Software Engineer, Data Scientist / ML Engineer ؟

وعليكم السلام ورحمة الله تعالى وبركاته،

مهندس البرمجيات Software Engineer يركز أساسا على تصميم وبناء وصيانة الأنظمة والخدمات البرمجية القابلة للتوسع ومن مهامه اليومية:

• كتابة وتصميم بنية التطبيق
• إدارة قواعد البيانات
• واجهات برمجة التطبيقات
• اختبارات الوحدة
• CI/CD
• تحسين الأداء

والمهارات الأساسية الخاصة به تتضمن معرفة جيدة بهياكل البيانات والخوارزميات، هندسة الأنظمة، لغات البرمجة  وأدوات DevOps.

أما عالم البيانات (Data Scientist) فهو يهتم بتحليل البيانات لاستخراج رؤى ونماذج إحصائية بحيث يجمع وينظف البيانات ويستكشفها بصريا، ويبني النماذج التنبؤية أو الوصفية باستخدام الإحصاء وطرق التعلم الآلي ويقدّم تقارير ولوحات معلومات لاتخاذ القرار ومن مهاراته الأساسية:

• الإحصاء
• تحليل البيانات
• Python/R
• مكتبات مثل pandas/scikit-learn
• تقنيات التصور

وأخيرا مهندس التعلم الآلي (ML Engineer) فهو يجمع بينهما لكنه يميل أكثر إلى جانب الإنتاج بحيث يأخذ نماذج العالم التي يبنيها Data Scientist ويعيد كتابتها أو يحسّنها لتعمل في بيئة إنتاجية ويبني أنابيب بيانات ونماذج قابلة للتدرج ويهتم أكثر ب:

• التغليف (containerization)
• المراقبة
• إدارة نماذج (model versioning)
• وMLOps من خلال تدفق CI/CD للنماذج، تتبع drift، latency، scaling وذلك باستخدام أدوات مثل TensorFlow/PyTorch، Docker, Kubernetes, MLflow

وعليكم السلام ورحمة الله،

Software Engineer يركز على بناء وتطوير أنظمة البرمجيات والتطبيقات من خلال كتابة أكواد نظيفة وتصميم الأنظمة واستخدام مفاهيم هندسة البرمجيات مثل DevOps والحوسبة السحابية بينما Data Scientist فهو الذي يستخرج الرؤى من البيانات ويبني النماذج التنبؤية باستخدام الإحصائيات والتعلم الآلي مع التركيز على التحليل والتجريب وتصور البيانات أما ال ML Engineer فيأخذ النماذج التي يطورها Data Scientist ويحولها إلى أنظمة إنتاجية قابلة للتوسع من خلال دمج مهارات هندسة البرمجيات مع التعلم الآلي حيث يركز على نشر النماذج وتحسين الأداء والاهتمام بالصيانة المستمرة.

الف شكراا جدا جدا لحضرتكم

جزاكم الله كل خير