Después de años de exageraciones y promesas, la inteligencia artificial (IA) finalmente ha llegado. Organizaciones de todo tipo y tamaño compiten por integrar la IA en sus procesos comerciales para hacer que sus operaciones sean más poderosas, más eficientes y más rentables. A científico de datos y ingeniero de aprendizaje automático son dos de las profesiones más apasionantes y de vanguardia en tecnología. Si bien ambos implican hacer realidad la promesa de la IA en los negocios, elegir entre convertirse en ingeniero de aprendizaje automático o científico de datos requiere comprender en qué se diferencian los dos roles y cómo se complementan entre sí.
Los ingenieros de aprendizaje automático y los científicos de datos son miembros del equipo detrás de una empresa. plataforma de aprendizaje automático (ML). Cada puesto cumple tareas críticas en el desarrollo, implementación y mantenimiento de aplicaciones de aprendizaje automático.
Sin embargo, las funciones, las habilidades y las responsabilidades de un ingeniero de aprendizaje automático y de un científico de datos difieren en aspectos importantes. Comprender las diferencias y similitudes de los dos puestos le ayudará a decidir qué puesto se adapta mejor a sus objetivos profesionales.
El papel de un ingeniero de aprendizaje automático versus un científico de datos
El objetivo del aprendizaje automático y otras actividades basadas en IA es crear aplicaciones de software que mejoren nuestras vidas, ya sea en entornos comerciales o en nuestras actividades diarias fuera del trabajo. Los ingenieros de aprendizaje automático y los científicos de datos son vitales para el diseño y uso de sistemas inteligentes que mejoran naturalmente con el tiempo, con o sin la ayuda de humanos.
Una forma de distinguir los roles de los ingenieros de aprendizaje automático y los científicos de datos en el diseño de sistemas inteligentes es ver a los científicos de datos como los arquitectos de una estructura y a los ingenieros de aprendizaje automático como los constructores que convierten planos y modelos en un sistema funcional.
Estos se encuentran entre los deberes principales de los científicos de datos en la creación de sistemas inteligentes:
- Determinar qué problemas comerciales son adecuados para soluciones de ML
- Visualice las muchas etapas de la ciclo de vida de aprendizaje automático (recopilación de datos, preparación de datos, manipulación de datos, análisis de datos, capacitación en modelado, prueba de modelos, implementación)
- Diseñar algoritmos y modelos de datos personalizados
- Identificar conjuntos de datos complementarios y generar la datos sintéticos que los modelos de aprendizaje profundo (DL) requieren
- Determinar los requisitos de anotación de datos del sistema.
- Mantener una comunicación continua con todas las partes interesadas.
- Cree herramientas personalizadas para optimizar el flujo de trabajo de modelado.
Por el contrario, el papel de los ingenieros de aprendizaje automático enfatiza la implementación y operación de modelos ML y DL:
- Implemente y optimice modelos ML y DL en entornos de producción
- Supervise el rendimiento de los modelos para abordar la latencia, la memoria, el rendimiento y otros parámetros operativos.
- Realice pruebas de inferencia en CPU, GPU, dispositivos periféricos y otro hardware.
- Mantener y depurar los modelos ML y DL.
- Administrar el control de versiones para modelos, metadatos y experimentos.
- Optimice los flujos de trabajo del modelo utilizando herramientas personalizadas
Los científicos de datos están directamente involucrados en la Análisis e interpretación de los insights. extraído de modelos ML y DL aplicando técnicas estadísticas y matemáticas para identificar patrones, tendencias y relaciones en los datos.
Los ingenieros de aprendizaje automático confían más en su experiencia en programación e ingeniería para transformar conceptos de ciencia de datos en sistemas funcionales que sean flexibles, escalables y transparentes.
Ingeniero de aprendizaje automático versus científico de datos: habilidades, educación y responsabilidades
Existe una considerable superposición en las calificaciones necesarias para las carreras de ingeniería de aprendizaje automático y ciencia de datos. Por ejemplo, ambos campos requieren perspicacia técnica, pensamiento analítico y habilidades para resolver problemas. También dependen de una experiencia en programación que normalmente incluye programación en Python y R, sistemas en la nube (AWS, Microsoft Azure y Google Cloud Platform, o GPC) y almacenamiento de metadatos y optimización.
Sin embargo, más importantes que las similitudes en la educación y las habilidades de los ingenieros de aprendizaje automático y los científicos de datos son las diferencias en sus antecedentes técnicos y educativos:
- Los científicos de datos deben ser expertos en estadística, análisis de datos, visualización de datos, comunicaciones escritas y verbales y presentaciones.
- Los ingenieros de aprendizaje automático deben poseer un conocimiento profundo de las estructuras de datos, el modelado de datos, la ingeniería de software y los conceptos subyacentes a los modelos ML y DL.
Los científicos de datos tienden a tener un conjunto más amplio de habilidades duras que los ingenieros de aprendizaje automático, incluida la experiencia con software estadístico y matemático, lenguajes de consulta, herramientas de visualización de datos, gestión de bases de datos, Microsoft Excel y manipulación de datos.
La criterios más importantes para los ingenieros de aprendizaje automático incluyen el conocimiento de Marcos de aprendizaje automático y Bibliotecas de aprendizaje automático, estructuras de datos, técnicas de modelado de datos y arquitecturas de software.
Estas son algunas de las habilidades necesarias para un carrera como ingeniero de aprendizaje automático:
- Sistemas operativos Linux/Unix
- Lenguajes de programación Java, C y C++
- Arquitecturas GPU y programación CUDA
- Modelado y evaluación de datos
- Arquitecturas de redes neuronales
- Procesamiento del lenguaje natural (NLP)
- Computación distribuída
- Aprendizaje reforzado
- chispa y Hadoop programación
La conjuntos de habilidades de los científicos de datos abarcar estas áreas:
- Codificación SQL y Python
- Diseño y programación de bases de datos, incluidas bases de datos NoSQL y en la nube.
- Herramientas de recopilación y limpieza de datos, incluidas herramientas de inteligencia empresarial (BI)
- Herramientas de análisis estadístico como SPSS, Matlab y SAS.
- Análisis estadísticos descriptivos, diagnósticos, predictivos y prescriptivos.
- Álgebra lineal y cálculo
- Construcción de modelos de aprendizaje automático
- Herramientas de implementación y validación de modelos (SAS, Neptune, Kubeflow y Google AI)
- Herramientas de desarrollo de API como Amazon AWS (Amazon API Gateway) e IBM Cloud (IBM API Connect)
La Oficina de Estadísticas Laborales de EE. UU. (BLS) señala que la mayoría de los científicos de datos poseer una maestría o doctorado en matemáticas, estadística, informática, negocios o ingeniería. (Los grupos BLS ingenieros de aprendizaje automático en la categoría de científicos de datos). Lenguajes de programación Los que se consideran esenciales para los científicos de datos son Python, R, SQL, Git y GitHub.
Se espera que los ingenieros de aprendizaje automático sean competente en Java, R, Python y C++, así como en el uso de bibliotecas de aprendizaje automático como CNTK de Microsoft, MLlib de Apache Spark y TensorFlow de Google. También se espera que tengan un sólido conocimiento de las API web y de las bibliotecas de API dinámicas y estáticas.
La perspectiva para los ingenieros de aprendizaje automático y los científicos de datos
El BLS pronostica que la cantidad de trabajos disponibles para los científicos de datos aumentará aumentar en un 36% entre 2021 y 2031, que es mucho más rápido que el crecimiento promedio en todas las ocupaciones.
El Foro Económico Mundial “Informe sobre el futuro del empleo 2023” sitúa a los especialistas en IA y aprendizaje automático entre los empleos de más rápido crecimiento, con un crecimiento anual promedio del 30% hasta 2027. El informe señala que el 42% de las empresas encuestadas pretenden priorizar la formación de trabajadores para aplicar la IA y el big data en los próximos años. cinco años.
Las estimaciones salariales para los científicos de datos incluyen el BLS que informa un salario anual promedio de $ 100,910 a mayo de 2021, y la encuesta de PayScale que indica que los científicos de datos salario base promedio de $ 99,344 en 2023, dentro de un rango de $71,000 y $138,000 por año.
Por el contrario, PayScale pone el salario base promedio de los ingenieros de aprendizaje automático a $115,243 en un rango de aproximadamente $80,000 a $157,000 por año.
Según PayScale, las habilidades que tienen mayor impacto en los salarios de los ingenieros de aprendizaje automático son el procesamiento de imágenes (26% más que el promedio), el aprendizaje por refuerzo (22% más), DevOps (22% más alto) y Scala (20% más). más alto).
Los salarios de los científicos de datos se ven impulsados por poseer habilidades en programación C++ (42% más que el promedio), ciberseguridad (39% más alto), análisis de investigación (26% más alto), biblioteca de software PyTorch (24% más alto) y pronóstico (22% más alto). ).
Un campo floreciente para los científicos de datos es la computación cuántica, específicamente ciencia de la información cuántica – que requiere conocimientos de mecánica cuántica y el uso de algoritmos cuánticos en aplicaciones de resolución de problemas.
De manera similar, los ingenieros de aprendizaje automático pueden esperar un aumento en sus perspectivas laborales en los próximos años como resultado de la llegada de IA generativa, que se espera que agregue hasta 4.4 billones de dólares en valor económico aumentando la productividad general, según el informe “Technology Trends Outlook 2023” de McKinsey.
Ingeniero de aprendizaje automático y científico de datos: en la cima de la próxima ola tecnológica
Las tecnologías de inteligencia artificial tendrán un tremendo impacto en las economías y los mercados laborales de todo el mundo en los próximos años, pero como ocurre con toda tecnología innovadora, habrá ganadores y perdedores. El Centro de Investigación de Política Económica (CEPR) estima que la IA aumentar el crecimiento global entre un 4% y un 6% cada año, en comparación con un aumento promedio anual del 4% en las últimas décadas.
El efecto de la IA en el empleo es menos seguro, pero el Foro Económico Mundial estima que, si bien la IA sustituirá 85 millones de puestos de trabajo en todo el mundo entre 2020 y 2025, también crear 97 millones de puestos de trabajo, principalmente en áreas como big data, aprendizaje automático y marketing digital. Como indican estas cifras, la demanda de ingenieros de aprendizaje automático y científicos de datos probablemente se mantendrá fuerte durante muchos años más.
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- Fuente: https://www.dataversity.net/machine-learning-engineer-vs-data-scientist/
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- También soy miembro del cuerpo docente de World Extreme Medicine (WEM) y embajadora europea de igualdad para The Transformational Travel Council (TTC). En mi tiempo libre, soy una incansable aventurera, escaladora, patrona de día, buceadora y defensora de la igualdad de género en el deporte y la aventura. En XNUMX, fundé Almas Libres, una ONG nacida para involucrar, educar y empoderar a mujeres y niñas a través del deporte urbano, la cultura y la tecnología.
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