Efter mange års hype og løfter er kunstig intelligens (AI) endelig ankommet. Organisationer af alle typer og størrelser ræser om at integrere AI i deres forretningsprocesser for at gøre deres operationer mere kraftfulde, mere effektive og mere rentable. EN dataforsker , maskinlæringsingeniør er to af de mest spændende og banebrydende erhverv inden for teknologi. Selvom begge involverer at realisere løftet om kunstig intelligens i erhvervslivet, kræver valget mellem at blive maskinlæringsingeniør versus en dataforsker forståelse for, hvordan de to roller adskiller sig, og hvordan de supplerer hinanden.
Maskinlæringsingeniører og dataforskere er medlemmer af teamet bag en virksomheds maskinlæringsplatform (ML).. Hver stilling opfylder kritiske opgaver i udvikling, implementering og vedligeholdelse af maskinlæringsapplikationer.
Alligevel er roller, færdigheder og ansvar for en maskinlæringsingeniør vs. dataforsker forskellige på vigtige måder. At forstå forskellene og lighederne mellem de to positioner hjælper dig med at beslutte, hvilken rolle der passer bedre til dine karrieremål.
Rollen af en maskinlæringsingeniør vs. dataforsker
Målet med maskinlæring og andre AI-baserede aktiviteter er at skabe softwareapplikationer, der forbedrer vores liv, uanset om det er i forretningsmiljøer eller i vores daglige aktiviteter uden for arbejdet. Maskinlæringsingeniører og dataforskere er afgørende for design og brug af intelligente systemer, der naturligt forbedres over tid, med eller uden hjælp fra mennesker.
En måde at skelne mellem maskinlæringsingeniørers og dataforskeres roller i intelligent systemdesign er ved at se dataforskere som arkitekterne bag en struktur og maskinlæringsingeniører som bygherrerne, der konverterer tegninger og modeller til et fungerende system.
Disse er blandt de data scientists primære opgaver i skabelsen af intelligente systemer:
- Bestem, hvilke forretningsproblemer der egner sig til ML-løsninger
- Visualiser de mange stadier af ML livscyklus (dataindsamling, dataforberedelse, datastrid, dataanalyse, modelleringstræning, modeltest, implementering)
- Design tilpassede algoritmer og datamodeller
- Identificer komplementære datasæt og generer syntetiske data som deep learning (DL) modeller kræver
- Bestem systemets dataanmærkningskrav
- Oprethold en løbende kommunikation med alle interessenter
- Opret brugerdefinerede værktøjer til optimering af modelleringsarbejdsgangen
Derimod understreger rollen som maskinlæringsingeniører implementeringen og driften af ML- og DL-modeller:
- Implementer og optimer ML- og DL-modeller i produktionsindstillinger
- Overvåg modellernes ydeevne for at adressere latenstid, hukommelse, gennemløb og andre driftsparametre
- Udfør inferenstest på CPU'er, GPU'er, edge-enheder og anden hardware
- Vedligehold og fejlfind ML- og DL-modellerne
- Administrer versionskontrol for modeller, metadata og eksperimenter
- Optimer modelarbejdsgange ved hjælp af brugerdefinerede værktøjer
Dataforskere er direkte involveret i analyse og fortolkning af indsigterne ekstraheret fra ML- og DL-modeller ved at anvende statistiske og matematiske teknikker til at identificere mønstre, tendenser og sammenhænge i dataene.
Maskinlæringsingeniører stoler mere på deres baggrund inden for programmering og teknik for at transformere datavidenskabskoncepter til funktionelle systemer, der er fleksible, skalerbare og gennemsigtige.
Machine Learning Engineer vs. Data Scientist: Færdigheder, uddannelse og ansvar
Der er en betydelig mængde overlap i de kvalifikationer, der er nødvendige for karrierer inden for maskinlæringsteknik og datavidenskab. For eksempel kræver begge områder teknisk skarpsindighed, analytisk tænkning og problemløsningsevner. De er også afhængige af programmeringserfaring, der typisk inkluderer Python- og R-programmering, cloud-systemer (AWS, Microsoft Azure og Google Cloud Platform eller GPC) og metadata lagring og optimering.
Endnu vigtigere end lighederne i uddannelse og færdigheder hos maskinlæringsingeniører og dataforskere er forskellene i deres tekniske og uddannelsesmæssige baggrunde:
- Dataforskere skal være dygtige til statistik, dataanalyse, datavisualisering, skriftlig og verbal kommunikation og præsentationer.
- Maskinlæringsingeniører skal have indgående kendskab til datastrukturer, datamodellering, software engineering og de begreber, der ligger til grund for ML- og DL-modeller.
Data videnskabsmænd har tendens til at have et bredere sæt af hårde færdigheder end maskinlæringsingeniører, herunder erfaring med statistisk og matematisk software, forespørgselssprog, datavisualiseringsværktøjer, databasestyring, Microsoft Excel og datastrid.
vigtigste kriterier for maskinlæringsingeniører omfatter viden om ML rammer , ML biblioteker, datastrukturer, datamodelleringsteknikker og softwarearkitekturer.
Disse er blandt de færdigheder, der er nødvendige for en karriere som maskinlæringsingeniør:
- Linux/Unix styresystemer
- Programmeringssprogene Java, C og C++
- GPU-arkitekturer og CUDA-programmering
- Datamodellering og evaluering
- Neurale netværksarkitekturer
- Naturlig sprogbehandling (NLP)
- Distribueret computing
- Forstærkning læring
- Gnist og Hadoop programmering
færdighedssæt af dataforskere omfatter disse områder:
- SQL og Python kodning
- Database design og programmering, herunder NoSQL og cloud databaser
- Dataindsamlings- og rengøringsværktøjer, herunder business intelligence (BI) værktøjer
- Statistiske analyseværktøjer såsom SPSS, Matlab og SAS
- Deskriptive, diagnostiske, prædiktive og præskriptive statistiske analyser
- Lineær algebra og calculus
- ML modelbygning
- Modelvaliderings- og implementeringsværktøjer (SAS, Neptune, Kubeflow og Google AI)
- API-udviklingsværktøjer såsom Amazon AWS (Amazon API Gateway) og IBM Cloud (IBM API Connect)
US Bureau of Labor Statistics (BLS) påpeger, at de fleste dataforskere har en kandidatgrad eller doktorgrad i matematik, statistik, datalogi, forretning eller teknik. (BLS-grupperne maskinlæringsingeniører under kategorien data scientists.) Programmeringssprog der anses for at være essentielle for dataforskere er Python, R, SQL, Git og GitHub.
Maskinlæringsingeniører forventes at være dygtig til Java, R, Python og C++, samt ved at bruge ML-biblioteker som Microsofts CNTK, Apache Sparks MLlib og Googles TensorFlow. De forventes også at have en stærk forståelse af web-API'er og dynamiske og statiske API-biblioteker.
Outlook for maskinlæringsingeniører og dataforskere
BLS forudser, at antallet af ledige job for dataforskere vil stigning med 36% mellem 2021 og 2031, hvilket er meget hurtigere end den gennemsnitlige vækst i alle erhverv.
World Economic Forums "Rapporten Fremtiden for job 2023” placerer AI- og maskinlæringsspecialister blandt de hurtigst voksende job med en gennemsnitlig årlig vækst på 30 % frem til 2027. Rapporten påpeger, at 42 % af de adspurgte virksomheder har til hensigt at prioritere at uddanne medarbejdere til at anvende AI og big data i den næste tid. fem år.
Lønvurderinger for dataforskere inkluderer BLS-rapportering en gennemsnitlig årsløn på $100,910 maj 2021, og PayScales undersøgelse, der viser dataforskernes gennemsnitlig grundløn på $99,344 i 2023 inden for et interval på $71,000 og $138,000 om året.
Derimod sætter PayScale gennemsnitlig grundløn for maskinlæringsingeniører til $115,243 i et interval fra omkring $80,000 til $157,000 om året.
Ifølge PayScale er de færdigheder, der har den største indflydelse på lønningerne for maskinlæringsingeniører, billedbehandling (26 % højere end gennemsnittet), forstærkningslæring (22 % højere), DevOps (22 % højere) og Scala (20 %). højere).
Data scientists lønninger øges ved at besidde færdigheder i C++ programmering (42 % højere end gennemsnittet), cybersikkerhed (39 % højere), forskningsanalyse (26 % højere), PyTorch softwarebibliotek (24 % højere) og prognoser (22 % højere) ).
Et spirende felt for datavidenskabsfolk er kvanteberegning – specifikt kvanteinformationsvidenskab – som kræver viden om kvantemekanik og brug af kvantealgoritmer i problemløsningsapplikationer.
På samme måde kan maskinlæringsingeniører forvente et løft i deres jobudsigter i de kommende år som følge af fremkomsten af generativ AI, hvilket forventes at tilføje så meget som 4.4 billioner dollars i økonomisk værdi ved at øge den samlede produktivitet, ifølge McKinseys "Technology Trends Outlook 2023"-rapport.
Machine Learning Engineer og Data Scientist: On the Crest of the Next Tech Wave
AI-teknologier vil have en enorm indflydelse på økonomier og arbejdsmarkeder verden over i de kommende år, men som med enhver teknologi, der ændrer spil, vil der være vindere og tabere. Center for Economic Policy Research (CEPR) vurderer, at AI vil øge den globale vækst med 4% til 6% hvert årsammenlignet med en gennemsnitlig årlig stigning på 4 % over de seneste årtier.
Effekten af kunstig intelligens på beskæftigelsen er mindre sikker, men World Economic Forum vurderer, at mens kunstig intelligens vil erstatte 85 millioner job rundt om i verden mellem 2020 og 2025, vil det også skabe 97 millioner job, primært inden for områder som big data, machine learning og digital marketing. Som disse tal indikerer, vil efterspørgslen efter maskinlæringsingeniører og dataforskere sandsynligvis forblive stærk i mange år fremover.
Billede brugt under licens fra Shutterstock
- SEO Powered Content & PR Distribution. Bliv forstærket i dag.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Styrk dig selv. Adgang her.
- PlatoAiStream. Web3 intelligens. Viden forstærket. Adgang her.
- PlatoESG. Kulstof, CleanTech, Energi, Miljø, Solenergi, Affaldshåndtering. Adgang her.
- PlatoHealth. Bioteknologiske og kliniske forsøgs intelligens. Adgang her.
- Kilde: https://www.dataversity.net/machine-learning-engineer-vs-data-scientist/
- :har
- :er
- 000
- 2020
- 2021
- 2023
- 2025
- 2031
- 224
- 300
- 97
- a
- Om
- Ifølge
- aktiviteter
- købmandskab
- adresse
- dygtig
- advent
- AI
- AI i erhvervslivet
- algoritmer
- Alle
- også
- Amazon
- Amazon API Gateway
- blandt
- beløb
- an
- analyse
- Analytisk
- analytics
- ,
- årligt
- Apache
- api
- API'er
- applikationer
- Indløs
- Anvendelse
- arkitekter
- ER
- områder
- omkring
- ankom
- kunstig
- kunstig intelligens
- Kunstig intelligens (AI)
- AS
- Assistance
- At
- til rådighed
- gennemsnit
- AWS
- Azure
- baggrund
- baggrunde
- bund
- BE
- blive
- bag
- Bedre
- mellem
- Big
- Big data
- boost
- Hjulpet
- både
- bredere
- bygherrer
- kontor
- kontor for arbejdsstatistik
- spirende
- virksomhed
- business intelligence
- forretningsprocesser
- men
- by
- C + +
- CAN
- Karriere
- karriere
- Boligtype
- center
- vis
- vælge
- Rengøring
- Cloud
- Cloud platform
- samling
- Kom
- kommer
- Kommunikation
- Kommunikation
- Virksomheder
- sammenlignet
- komplement
- komplementære
- computer
- Datalogi
- computing
- begreber
- Tilslut
- betydelig
- betragtes
- kontrast
- kontrol
- konvertere
- skabe
- skabelse
- kritisk
- skik
- banebrydende
- Cybersecurity
- data
- dataanalyse
- Dataanalyse
- Dataforberedelse
- datalogi
- dataforsker
- datasæt
- datavisualisering
- Database
- DATAVERSITET
- dag til dag
- årtier
- beslutte
- dyb
- dyb læring
- Efterspørgsel
- implementering
- Design
- Udvikling
- udviklingsværktøjer
- Enheder
- DevOps
- diagnostisk
- afvige
- forskelle
- digital
- digital markedsføring
- direkte
- skelne
- dynamisk
- hver
- Økonomisk
- Økonomisk Forum
- Økonomisk politik
- økonomier
- Edge
- Uddannelse
- uddannelsesmæssige
- effekt
- effektiv
- understreger
- beskæftigelse
- Encompass
- ingeniør
- Engineering
- Ingeniører
- forbedre
- væsentlig
- skøn
- Hver
- eksempel
- Excel
- spændende
- forvente
- forventet
- erfaring
- hurtigere
- få
- felt
- Fields
- tal
- Endelig
- fem
- fleksibel
- Til
- Forbes
- prognoser
- forum
- fra
- funktionel
- fungerer
- fremtiden
- gateway
- indsamling
- generere
- Git
- GitHub
- Global
- mål
- Mål
- du har google
- Google Cloud
- Google Cloud Platform
- Googles
- GPU'er
- størst
- Vækst
- Have
- hjælper
- Høj
- højere
- Hvordan
- HTTPS
- Mennesker
- Hype
- IBM
- IBM Cloud
- identificere
- billede
- KIMOs Succeshistorier
- implementering
- vigtigt
- Forbedre
- in
- dybdegående
- omfatter
- omfatter
- Herunder
- Forøg
- stigende
- angiver
- angiver
- oplysninger
- integrere
- Intelligens
- Intelligent
- hensigt
- fortolkning
- ind
- involvere
- involverede
- IT
- Java
- Job
- Karriere
- job rapport
- viden
- KubeFlow
- arbejdskraft
- Sprog
- Sprog
- Latency
- læring
- lærende ingeniører
- mindre
- biblioteker
- Bibliotek
- Licens
- Sandsynlig
- Lives
- Tabere
- maskine
- machine learning
- vedligeholdelse
- lave
- ledelse
- mange
- Marketing
- Markeder
- herres
- Match
- matematiske
- matematik
- max-bredde
- Kan..
- McKinsey
- mekanik
- Medlemmer
- Hukommelse
- Metadata
- microsoft
- Microsoft Azure
- Microsoft Excel
- million
- ML
- model
- Model test
- modellering
- modeller
- mere
- mere effektiv
- mest
- meget
- skal
- nødvendig
- behov
- Neptune
- netværk
- næste
- NLP
- nummer
- of
- on
- igangværende
- drift
- drift
- operationelle
- Produktion
- optimering
- Optimer
- optimering
- or
- organisationer
- Andet
- vores
- ud
- Outlook
- uden for
- i løbet af
- samlet
- forbi
- mønstre
- per
- ydeevne
- Steder
- perron
- plato
- Platon Data Intelligence
- PlatoData
- punkter
- politik
- position
- positioner
- have
- vigtigste
- forudsigende
- forberedelse
- Præsentationer
- primært
- Prioriter
- problemløsning
- problemer
- Processer
- forarbejdning
- produktion
- produktivitet
- rentabel
- Programmering
- løfte
- udsigter
- sætter
- Python
- pytorch
- kvalifikationer
- Quantum
- kvantealgoritmer
- quantum computing
- Kvantemekanik
- R
- Racing
- rækkevidde
- realisere
- forstærkning læring
- Relationer
- stole
- forblive
- erstatte
- indberette
- Rapportering
- kræver
- Kræver
- forskning
- ansvar
- resultere
- roller
- roller
- Kør
- s
- lønninger
- løn
- SAS
- Scala
- skalerbar
- Videnskab
- Videnskabsmand
- forskere
- se
- sæt
- sæt
- indstillinger
- ligheder
- størrelser
- dygtighed
- færdigheder
- Software
- software Engineering
- specialister
- SQL
- etaper
- statistiske
- statistik
- stærk
- struktur
- strukturer
- sådan
- egnede
- Kortlægge
- adspurgte
- systemet
- Systemer
- hold
- tech
- Teknisk
- teknikker
- Teknologier
- Teknologier
- tendens
- tensorflow
- Test
- end
- at
- verdenen
- deres
- Der.
- Disse
- de
- Tænker
- Gennem
- kapacitet
- tid
- til
- værktøjer
- Kurser
- Transform
- gennemsigtig
- enorm
- Tendenser
- trillion
- turering
- to
- typer
- typisk
- os
- under
- underliggende
- forståelse
- brug
- anvendte
- ved brug af
- validering
- udgave
- version kontrol
- visualisering
- afgørende
- vs
- løn
- Vej..
- måder
- web
- GODT
- hvorvidt
- som
- mens
- WHO
- vilje
- vindere
- med
- inden for
- uden
- Arbejde
- arbejdere
- arbejdsgange
- world
- World Economic Forum
- verdensplan
- skriftlig
- år
- år
- dig
- Din
- zephyrnet