Nach Jahren des Hypes und der Versprechungen ist die künstliche Intelligenz (KI) endlich da. Unternehmen jeder Art und Größe bemühen sich darum, KI in ihre Geschäftsprozesse zu integrieren, um ihre Abläufe leistungsfähiger, effizienter und profitabler zu machen. A Datenwissenschaftler und Ingenieur für maschinelles Lernen sind zwei der spannendsten und innovativsten Berufe in der Technologiebranche. Während es bei beiden darum geht, das Potenzial von KI in der Wirtschaft zu erkennen, muss man bei der Entscheidung, Ingenieur für maschinelles Lernen oder Datenwissenschaftler zu werden, verstehen, wie sich die beiden Rollen unterscheiden und wie sie sich gegenseitig ergänzen.
Ingenieure für maschinelles Lernen und Datenwissenschaftler sind Mitglieder des Teams hinter einem Unternehmen Plattform für maschinelles Lernen (ML).. Jede Position erfüllt wichtige Aufgaben bei der Entwicklung, Implementierung und Wartung von Anwendungen für maschinelles Lernen.
Dennoch unterscheiden sich die Rollen, Fähigkeiten und Verantwortlichkeiten eines Ingenieurs für maschinelles Lernen im Vergleich zu einem Datenwissenschaftler in wichtigen Punkten. Das Verständnis der Unterschiede und Gemeinsamkeiten der beiden Positionen hilft Ihnen bei der Entscheidung, welche Rolle besser zu Ihren Karrierezielen passt.
Die Rolle eines Machine-Learning-Ingenieurs im Vergleich zu einem Datenwissenschaftler
Das Ziel des maschinellen Lernens und anderer KI-basierter Aktivitäten besteht darin, Softwareanwendungen zu entwickeln, die unser Leben verbessern, sei es im Geschäftsumfeld oder bei unseren täglichen Aktivitäten außerhalb der Arbeit. Ingenieure für maschinelles Lernen und Datenwissenschaftler sind von entscheidender Bedeutung für die Entwicklung und Nutzung intelligenter Systeme, die sich im Laufe der Zeit auf natürliche Weise verbessern, mit oder ohne die Hilfe von Menschen.
Eine Möglichkeit, die Rollen von Ingenieuren für maschinelles Lernen und Datenwissenschaftlern beim Entwurf intelligenter Systeme zu unterscheiden, besteht darin, Datenwissenschaftler als Architekten einer Struktur und Ingenieure für maschinelles Lernen als Erbauer zu betrachten, die Blaupausen und Modelle in ein funktionierendes System umwandeln.
Diese gehören zu den Hauptaufgaben von Datenwissenschaftlern bei der Schaffung intelligenter Systeme:
- Bestimmen Sie, welche Geschäftsprobleme für ML-Lösungen geeignet sind
- Visualisieren Sie die vielen Phasen des ML-Lebenszyklus (Datenerfassung, Datenaufbereitung, Datenverarbeitung, Datenanalyse, Modellierungsschulung, Modelltests, Bereitstellung)
- Entwerfen Sie benutzerdefinierte Algorithmen und Datenmodelle
- Identifizieren Sie ergänzende Datensätze und generieren Sie diese synthetische Daten die Deep-Learning-Modelle (DL) erfordern
- Bestimmen Sie die Datenanmerkungsanforderungen des Systems
- Pflegen Sie die kontinuierliche Kommunikation mit allen Stakeholdern
- Erstellen Sie benutzerdefinierte Tools zur Optimierung des Modellierungsworkflows
Im Gegensatz dazu liegt der Schwerpunkt der Rolle der Ingenieure für maschinelles Lernen auf der Bereitstellung und dem Betrieb von ML- und DL-Modellen:
- Stellen Sie ML- und DL-Modelle in Produktionsumgebungen bereit und optimieren Sie sie
- Überwachen Sie die Leistung der Modelle, um Latenz, Speicher, Durchsatz und andere Betriebsparameter zu berücksichtigen
- Führen Sie Inferenztests für CPUs, GPUs, Edge-Geräte und andere Hardware durch
- Pflegen und debuggen Sie die ML- und DL-Modelle
- Verwalten Sie die Versionskontrolle für Modelle, Metadaten und Experimente
- Optimieren Sie Modellworkflows mit benutzerdefinierten Tools
Datenwissenschaftler sind direkt daran beteiligt Analyse und Interpretation der Erkenntnisse werden aus ML- und DL-Modellen extrahiert, indem statistische und mathematische Techniken angewendet werden, um Muster, Trends und Beziehungen in den Daten zu identifizieren.
Ingenieure für maschinelles Lernen verlassen sich stärker auf ihren Hintergrund in Programmierung und Technik, um datenwissenschaftliche Konzepte in funktionale Systeme umzuwandeln, die flexibel, skalierbar und transparent sind.
Ingenieur für maschinelles Lernen vs. Datenwissenschaftler: Fähigkeiten, Ausbildung und Verantwortlichkeiten
Es gibt erhebliche Überschneidungen bei den Qualifikationen, die für Karrieren im Bereich Machine Learning Engineering und Data Science erforderlich sind. In beiden Bereichen sind beispielsweise technisches Verständnis, analytisches Denken und Problemlösungsfähigkeiten erforderlich. Sie verlassen sich auch auf Programmiererfahrung, die typischerweise Python- und R-Programmierung, Cloud-Systeme (AWS, Microsoft Azure und Google Cloud Platform oder GPC) umfasst Metadatenspeicherung und Optimierung.
Noch wichtiger als die Ähnlichkeiten in der Ausbildung und den Fähigkeiten von Ingenieuren für maschinelles Lernen und Datenwissenschaftlern sind die Unterschiede in ihrem technischen und pädagogischen Hintergrund:
- Datenwissenschaftler müssen sich mit Statistik, Datenanalyse, Datenvisualisierung, schriftlicher und mündlicher Kommunikation sowie Präsentationen auskennen.
- Ingenieure für maschinelles Lernen müssen über fundierte Kenntnisse über Datenstrukturen, Datenmodellierung, Softwareentwicklung und die Konzepte verfügen, die ML- und DL-Modellen zugrunde liegen.
Datenwissenschaftler verfügen in der Regel über ein breiteres Spektrum Schwierige Fähigkeiten als Ingenieure für maschinelles Lernen, einschließlich Erfahrung mit statistischer und mathematischer Software, Abfragesprachen, Datenvisualisierungstools, Datenbankverwaltung, Microsoft Excel und Datenverarbeitung.
Das wichtigsten Kriterien Für Ingenieure des maschinellen Lernens sind Kenntnisse erforderlich ML-Frameworks und ML-Bibliotheken, Datenstrukturen, Datenmodellierungstechniken und Softwarearchitekturen.
Dies gehören zu den Fähigkeiten, die für a erforderlich sind Karriere als Ingenieur für maschinelles Lernen:
- Linux/Unix-Betriebssysteme
- Programmiersprachen Java, C und C++
- GPU-Architekturen und CUDA-Programmierung
- Datenmodellierung und Auswertung
- Neuronale Netzwerkarchitekturen
- Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)
- Distributed Computing
- Verstärkung lernen
- Funke und Hadoop Programmierung
Das Fähigkeiten von Datenwissenschaftlern umfassen diese Bereiche:
- SQL- und Python-Codierung
- Datenbankdesign und -programmierung, einschließlich NoSQL- und Cloud-Datenbanken
- Tools zur Datenerfassung und -bereinigung, einschließlich Business Intelligence (BI)-Tools
- Statistische Analysetools wie SPSS, Matlab und SAS
- Beschreibende, diagnostische, prädiktive und präskriptive statistische Analysen
- Lineare Algebra und Analysis
- ML-Modellbau
- Modellvalidierungs- und Bereitstellungstools (SAS, Neptune, Kubeflow und Google AI)
- API-Entwicklungstools wie Amazon AWS (Amazon API Gateway) und IBM Cloud (IBM API Connect)
Das US Bureau of Labor Statistics (BLS) weist darauf hin, dass die meisten Datenwissenschaftler einen Master-Abschluss besitzen oder Doktortitel in Mathematik, Statistik, Informatik, Wirtschaft oder Ingenieurwesen. (Die BLS-Gruppen Ingenieure für maschinelles Lernen unter der Kategorie der Datenwissenschaftler.) Programmiersprachen die für Datenwissenschaftler als wesentlich gelten, sind Python, R, SQL, Git und GitHub.
Von Ingenieuren für maschinelles Lernen wird erwartet, dass sie es sind Beherrscht Java, R, Python und C++sowie bei der Verwendung von ML-Bibliotheken wie CNTK von Microsoft, MLlib von Apache Spark und TensorFlow von Google. Von ihnen wird außerdem ein ausgeprägtes Verständnis von Web-APIs sowie dynamischen und statischen API-Bibliotheken erwartet.
Der Ausblick für Machine-Learning-Ingenieure und Datenwissenschaftler
Die BLS prognostiziert, dass die Zahl der verfügbaren Stellen für Datenwissenschaftler steigen wird Anstieg um 36% zwischen 2021 und 2031, was deutlich schneller ist als das durchschnittliche Wachstum in allen Berufen.
Das „Weltwirtschaftsforum“Der Bericht zur Zukunft der Arbeitsplätze 2023„Spezialisten für KI und maschinelles Lernen gehören mit einem durchschnittlichen jährlichen Wachstum von 30 % bis 2027 zu den am schnellsten wachsenden Berufen. Der Bericht weist darauf hin, dass 42 % der befragten Unternehmen in Zukunft der Schulung von Arbeitnehmern für die Anwendung von KI und Big Data Priorität einräumen wollen XNUMX Jahre.
Gehaltsschätzungen für Datenwissenschaftler umfassen die BLS-Berichterstattung durchschnittlicher Jahreslohn von 100,910 $ Stand: Mai 2021, und die Umfrage von PayScale zeigt, dass Datenwissenschaftler durchschnittliches Grundgehalt von $99,344 im Jahr 2023 in einer Spanne von 71,000 bis 138,000 US-Dollar pro Jahr.
Im Gegensatz dazu stellt PayScale die durchschnittliches Grundgehalt von Ingenieuren für maschinelles Lernen bei 115,243 US-Dollar in einer Spanne von etwa 80,000 bis 157,000 US-Dollar pro Jahr.
Laut PayScale sind die Fähigkeiten, die den größten Einfluss auf die Gehälter von Ingenieuren für maschinelles Lernen haben, Bildverarbeitung (26 % höher als der Durchschnitt), Reinforcement Learning (22 % höher), DevOps (22 % höher) und Scala (20 % höher). höher).
Die Gehälter von Datenwissenschaftlern steigen durch Kenntnisse in C++-Programmierung (42 % höher als der Durchschnitt), Cybersicherheit (39 % höher), Forschungsanalyse (26 % höher), PyTorch-Softwarebibliothek (24 % höher) und Prognosen (22 % höher). ).
Ein aufstrebendes Feld für Datenwissenschaftler ist insbesondere das Quantencomputing Quanteninformatik – was Kenntnisse der Quantenmechanik und den Einsatz von Quantenalgorithmen in problemlösenden Anwendungen erfordert.
Ebenso können Ingenieure für maschinelles Lernen in den kommenden Jahren durch die Einführung von eine Verbesserung ihrer Berufsaussichten erwarten generative KI, was voraussichtlich hinzufügen wird ein wirtschaftlicher Wert von bis zu 4.4 Billionen US-Dollar durch Steigerung der Gesamtproduktivität, so der Bericht „Technology Trends Outlook 2023“ von McKinsey.
Ingenieur für maschinelles Lernen und Datenwissenschaftler: Auf dem Höhepunkt der nächsten Technologiewelle
KI-Technologien werden in den kommenden Jahren enorme Auswirkungen auf die Volkswirtschaften und Arbeitsmärkte weltweit haben, aber wie bei jeder bahnbrechenden Technologie wird es Gewinner und Verlierer geben. Das Center for Economic Policy Research (CEPR) schätzt, dass KI dies tun wird das globale Wachstum jedes Jahr um 4 bis 6 % steigern, verglichen mit einem durchschnittlichen jährlichen Anstieg von 4 % in den letzten Jahrzehnten.
Die Auswirkungen von KI auf die Beschäftigung sind weniger sicher, aber das Weltwirtschaftsforum schätzt, dass KI zwischen 85 und 2020 zwar weltweit 2025 Millionen Arbeitsplätze ersetzen wird, dies aber auch tun wird 97 Millionen Arbeitsplätze schaffen, vor allem in Bereichen wie Big Data, maschinelles Lernen und digitales Marketing. Wie diese Zahlen zeigen, wird die Nachfrage nach Ingenieuren und Datenwissenschaftlern für maschinelles Lernen wahrscheinlich noch viele Jahre lang stark bleiben.
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- Quelle: https://www.dataversity.net/machine-learning-engineer-vs-data-scientist/
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