Vuosien hypetyksen ja lupausten jälkeen tekoäly (AI) on vihdoin saapunut. Kaikentyyppiset ja -kokoiset organisaatiot kilpailevat integroidakseen tekoälyn liiketoimintaprosesseihinsa tehdäkseen toiminnoistaan tehokkaampia, tehokkaampia ja kannattavampia. A tietojen tutkija ja koneoppimisinsinööri ovat kaksi jännittävintä ja huippuluokan ammattia tekniikassa. Vaikka molempiin liittyy tekoälyn lupausten toteuttaminen liiketoiminnassa, valinta koneoppimisinsinöörin ja datatieteilijän välillä edellyttää, että ymmärrät, miten nämä kaksi roolia eroavat toisistaan ja miten ne täydentävät toisiaan.
Koneoppimisen insinöörit ja datatieteilijät ovat yrityksen takana olevan tiimin jäseniä koneoppimisalusta (ML).. Jokainen tehtävä täyttää kriittiset tehtävät koneoppimissovellusten kehittämisessä, toteutuksessa ja ylläpidossa.
Koneoppimisen insinöörin ja datatieteilijän roolit, taidot ja vastuut eroavat kuitenkin merkittävillä tavoilla. Kahden aseman erojen ja yhtäläisyyksien ymmärtäminen auttaa sinua päättämään, kumpi rooli sopii paremmin uratavoitteisiisi.
Koneoppimisinsinöörin rooli vs. datatieteilijä
Koneoppimisen ja muiden tekoälyyn perustuvien toimintojen tavoitteena on luoda ohjelmistosovelluksia, jotka parantavat elämäämme, olipa kyse sitten liiketoiminnasta tai jokapäiväisistä toiminnoistamme työn ulkopuolella. Koneoppimisen insinöörit ja datatieteilijät ovat elintärkeitä älykkäiden järjestelmien suunnittelussa ja käytössä, jotka luonnollisesti paranevat ajan myötä, joko ihmisten avustuksella tai ilman.
Yksi tapa erottaa koneoppimisen insinöörien ja datatieteilijöiden roolit älykkäässä järjestelmäsuunnittelussa on nähdä datatieteilijät rakenteen arkkitehteinä ja koneoppimisinsinöörit rakentajina, jotka muuntavat piirustuksia ja malleja toimivaksi järjestelmäksi.
Nämä ovat datatieteilijöiden ensisijaiset tehtävät älykkäiden järjestelmien luomisessa:
- Selvitä, mitkä liiketoimintaongelmat sopivat ML-ratkaisuille
- Visualisoi sen monet vaiheet ML:n elinkaari (tiedonkeruu, tietojen valmistelu, tietojen kiertely, data-analyysi, mallinnuskoulutus, mallin testaus, käyttöönotto)
- Suunnittele mukautettuja algoritmeja ja tietomalleja
- Tunnista täydentävät tietojoukot ja luo synteettinen data syväoppimismallit (DL) vaativat
- Määritä järjestelmän tietomerkintävaatimukset
- Ylläpidä jatkuvaa yhteydenpitoa kaikkien sidosryhmien kanssa
- Luo mukautettuja työkaluja mallinnuksen työnkulun optimoimiseksi
Sitä vastoin koneoppimisinsinöörien rooli korostaa ML- ja DL-mallien käyttöönottoa ja toimintaa:
- Ota käyttöön ja optimoi ML- ja DL-malleja tuotantoasetuksissa
- Tarkkaile mallien suorituskykyä latenssin, muistin, suorituskyvyn ja muiden toimintaparametrien osalta
- Suorita johtopäätöstestaukset suorittimilla, grafiikkasuorittimilla, reunalaitteilla ja muilla laitteistoilla
- Ylläpidä ja korjaa ML- ja DL-malleja
- Hallitse mallien, metatietojen ja kokeilujen versionhallintaa
- Optimoi mallin työnkulkuja mukautetuilla työkaluilla
Tietotieteilijät ovat suoraan mukana oivallusten analysointi ja tulkinta poimittu ML- ja DL-malleista käyttämällä tilastollisia ja matemaattisia tekniikoita mallien, trendien ja suhteiden tunnistamiseksi tiedoista.
Koneoppimisinsinöörit luottavat enemmän ohjelmointi- ja suunnittelutaustaansa muuttaakseen datatieteen konseptit toiminnallisiksi järjestelmiksi, jotka ovat joustavia, skaalautuvia ja läpinäkyviä.
Machine Learning Engineer vs. Data Scientist: taidot, koulutus ja vastuut
Koneoppimistekniikan ja datatieteen uran edellyttämissä tutkinnoissa on huomattava määrä päällekkäisyyksiä. Molemmat alat vaativat esimerkiksi teknistä taitoa, analyyttistä ajattelua ja ongelmanratkaisutaitoja. He luottavat myös ohjelmointikokemukseen, joka sisältää tyypillisesti Python- ja R-ohjelmoinnin, pilvijärjestelmät (AWS, Microsoft Azure ja Google Cloud Platform tai GPC) ja metatietojen tallennus ja optimointi.
Koneoppimisen insinöörien ja datatieteilijöiden koulutuksen ja taitojen yhtäläisyyksiä tärkeämpiä ovat kuitenkin erot heidän teknisessä ja koulutuksellisessa taustassa:
- Datatieteilijöiden on oltava taitavia tilastoissa, data-analytiikassa, datan visualisoinnissa, kirjallisessa ja suullisessa viestinnässä ja esityksissä.
- Koneoppimisen insinööreillä tulee olla syvällinen tietämys tietorakenteista, tiedon mallintamisesta, ohjelmistosuunnittelusta sekä ML- ja DL-mallien taustalla olevista käsitteistä.
Datatieteilijöillä on yleensä laajempi joukko kovat taidot kuin koneoppimisen insinöörit, mukaan lukien kokemus tilasto- ja matemaattisista ohjelmistoista, kyselykielistä, tietojen visualisointityökaluista, tietokantojen hallinnasta, Microsoft Excelistä ja tietojen kiistasta.
- tärkeimmät kriteerit koneoppimisen insinööreille kuuluvat tiedot ML-kehykset ja ML-kirjastot, tietorakenteet, tiedon mallinnustekniikat ja ohjelmistoarkkitehtuurit.
Nämä ovat niitä taitoja, joita tarvitaan a ura koneoppimisinsinöörinä:
- Linux/Unix käyttöjärjestelmät
- Java, C ja C++ ohjelmointikielet
- GPU-arkkitehtuurit ja CUDA-ohjelmointi
- Tiedon mallinnus ja arviointi
- Neuraaliverkkoarkkitehtuurit
- Luonnollinen kielenkäsittely (NLP)
- Hajautettu tietojenkäsittely
- Vahvistusoppiminen
- Spark ja Hadoop ohjelmointi
- tietotieteilijöiden taitoja kattaa nämä alueet:
- SQL- ja Python-koodaus
- Tietokannan suunnittelu ja ohjelmointi, mukaan lukien NoSQL- ja pilvitietokannat
- Tiedonkeruu- ja puhdistustyökalut, mukaan lukien Business Intelligence (BI) -työkalut
- Tilastolliset analyysityökalut, kuten SPSS, Matlab ja SAS
- Kuvailevat, diagnostiset, ennustavat ja määräävät tilastolliset analyysit
- Lineaarinen algebra ja laskenta
- ML-mallin rakentaminen
- Mallin validointi- ja käyttöönottotyökalut (SAS, Neptune, Kubeflow ja Google AI)
- API-kehitystyökalut, kuten Amazon AWS (Amazon API Gateway) ja IBM Cloud (IBM API Connect)
US Bureau of Labor Statistics (BLS) huomauttaa, että useimmat datatieteilijät omistaa maisterin tutkinnon tai tohtorin tutkinto matematiikan, tilastotieteen, tietojenkäsittelytieteen, liiketalouden tai tekniikan alalta. (BLS-ryhmät koneoppimisinsinöörit Datatieteilijöiden kategoriassa.) Ohjelmointikielet Tietotieteilijöille välttämättöminä pidettyjä Python, R, SQL, Git ja GitHub.
Koneoppimisen insinöörejä odotetaan olevan hallitsee Java, R, Python ja C++, sekä käytettäessä ML-kirjastoja, kuten Microsoftin CNTK, Apache Sparkin MLlib ja Googlen TensorFlow. Heidän odotetaan myös ymmärtävän vahvasti verkkosovellusliittymiä sekä dynaamisia ja staattisia API-kirjastoja.
Outlook koneoppimisen insinööreille ja tietotieteilijöille
BLS ennustaa, että datatieteilijöiden käytettävissä olevien työpaikkojen määrä tulee olemaan kasvaa 36% vuosien 2021 ja 2031 välillä, mikä on paljon nopeampaa kuin keskimääräinen kasvu kaikissa ammateissa.
Maailman talousfoorumin "Työn tulevaisuusraportti 2023” sijoittaa tekoälyn ja koneoppimisen asiantuntijat nopeimmin kasvaviin työpaikkoihin, joiden keskimääräinen vuotuinen kasvu on 30 % vuoteen 2027 mennessä. Raportti huomauttaa, että 42 % kyselyyn vastanneista yrityksistä aikoo ensisijalla kouluttaa työntekijöitä soveltamaan tekoälyä ja suurdataa. viisi vuotta.
Datatutkijoiden palkkaarvioihin sisältyy BLS-raportointi keskimääräinen vuosipalkka 100,910 XNUMX dollaria toukokuussa 2021, ja PayScalen kysely, joka osoitti datatieteilijöiden keskimääräinen peruspalkka 99,344 XNUMX dollaria vuonna 2023, välillä 71,000 138,000–XNUMX XNUMX dollaria vuodessa.
Sitä vastoin PayScale asettaa koneoppimisinsinöörien keskimääräinen peruspalkka 115,243 80,000 dollarilla välillä noin 157,000 XNUMX - XNUMX XNUMX dollaria vuodessa.
PayScalen mukaan koneoppimisen insinöörien palkkoihin eniten vaikuttavia taitoja ovat kuvankäsittely (26 % keskimääräistä korkeampi), vahvistusoppiminen (22 % korkeampi), DevOps (22 % korkeampi) ja Scala (20 % korkeampi). korkeampi).
Datatieteilijöiden palkkoja nostavat C++-ohjelmoinnin (42 % keskimääräistä korkeampi), kyberturvallisuuden (39 % korkeampi), tutkimusanalyysin (26 % korkeampi), PyTorch-ohjelmistokirjaston (24 % korkeampi) ja ennustamisen (22 % korkeampi) taidot. ).
Tietotieteilijöiden kasvava ala on kvanttilaskenta – erityisesti kvanttitietotiede – joka edellyttää kvanttimekaniikan tuntemusta ja kvanttialgoritmien käyttöä ongelmanratkaisusovelluksissa.
Samoin koneoppimisen insinöörit voivat odottaa työllistymisnäkymiensä parantuvan tulevina vuosina generatiivinen tekoäly, jonka odotetaan lisäävän jopa 4.4 biljoonaa dollaria taloudellisena arvona lisäämällä yleistä tuottavuutta McKinseyn "Technology Trends Outlook 2023" -raportin mukaan.
Koneoppimisen insinööri ja tietotieteilijä: seuraavan tekniikan aallon harjalla
Tekoälyteknologialla tulee olemaan tulevina vuosina valtava vaikutus talouksiin ja työmarkkinoihin maailmanlaajuisesti, mutta kuten jokaisella pelin muuttavalla tekniikalla, on voittajia ja häviäjiä. Talouspolitiikan tutkimuskeskus (CEPR) arvioi, että tekoäly tekee kasvattaa maailmanlaajuista kasvua 4–6 prosenttia vuosittain, verrattuna keskimäärin 4 prosentin vuotuiseen kasvuun muutaman viime vuosikymmenen aikana.
Tekoälyn vaikutus työllisyyteen on epävarma, mutta Maailman talousfoorumi arvioi, että vaikka tekoäly korvaa 85 miljoonaa työpaikkaa ympäri maailmaa vuosina 2020–2025, se myös luoda 97 miljoonaa työpaikkaa, pääasiassa sellaisilla aloilla kuin big data, koneoppiminen ja digitaalinen markkinointi. Kuten nämä luvut osoittavat, koneoppimisinsinöörien ja datatieteilijöiden kysyntä säilyy todennäköisesti vahvana tulevina vuosina.
Kuvaa käytetty Shutterstockin lisenssillä
- SEO-pohjainen sisällön ja PR-jakelu. Vahvista jo tänään.
- PlatoData.Network Vertical Generatiivinen Ai. Vahvista itseäsi. Pääsy tästä.
- PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Tietoa laajennettu. Pääsy tästä.
- PlatoESG. hiili, CleanTech, energia, ympäristö, Aurinko, Jätehuolto. Pääsy tästä.
- PlatonHealth. Biotekniikan ja kliinisten kokeiden älykkyys. Pääsy tästä.
- Lähde: https://www.dataversity.net/machine-learning-engineer-vs-data-scientist/
- :on
- :On
- 000
- 2020
- 2021
- 2023
- 2025
- 2031
- 224
- 300
- 97
- a
- Meistä
- Mukaan
- toiminta
- terävyys
- osoite
- mestari
- tulo
- AI
- AI liiketoiminnassa
- algoritmit
- Kaikki
- Myös
- Amazon
- Amazon API -yhdyskäytävä
- keskuudessa
- määrä
- an
- analyysi
- analyyttinen
- Analytics
- ja
- vuotuinen
- Apache
- api
- API
- sovellukset
- käyttää
- Hakeminen
- arkkitehdit
- OVAT
- alueet
- noin
- saapui
- keinotekoinen
- tekoäly
- Tekoäly (AI)
- AS
- Apu
- At
- saatavissa
- keskimäärin
- AWS
- Taivaansininen
- tausta
- taustat
- pohja
- BE
- tulossa
- takana
- Paremmin
- välillä
- Iso
- Big Data
- edistää
- Boostatut
- sekä
- laajempaa
- rakentajat
- toimisto
- työtilastovirasto
- orastavaa
- liiketoiminta
- bisnesvaisto
- liiketoimintaprosesseja
- mutta
- by
- C + +
- CAN
- Ura
- Työpaikat
- Kategoria
- keskus
- tietty
- valita
- Siivous
- pilvi
- Pilvialusta
- kokoelma
- Tulla
- tuleva
- Viestintä
- Yhteydenpito
- Yritykset
- verrattuna
- Täydentää
- täydentävä
- tietokone
- Tietojenkäsittelyoppi
- tietojenkäsittely
- käsitteet
- kytkeä
- huomattava
- harkittu
- kontrasti
- ohjaus
- muuntaa
- luoda
- luominen
- kriittinen
- asiakassuhde
- leikkaamisreuna
- tietoverkkojen
- tiedot
- tietojen analysointi
- Data Analytics
- Tietojen valmistelu
- tietojenkäsittely
- tietojen tutkija
- tietueita
- datan visualisointi
- tietokanta
- DATAVERSITEETTI
- päivästä päivään
- vuosikymmeninä
- päättää
- syvä
- syvä oppiminen
- Kysyntä
- käyttöönotto
- Malli
- Kehitys
- kehitystyökalut
- Laitteet
- DevOps
- diagnostinen
- erota
- erot
- digitaalinen
- digitaalinen markkinointi
- suoraan
- erottaa
- dynaaminen
- kukin
- Taloudellinen
- Talousfoorumi
- Talouspolitiikka
- talouksien
- reuna
- koulutus
- koulutus-
- vaikutus
- tehokas
- painottaa
- työllisyys
- käsittää
- insinööri
- Tekniikka
- Engineers
- parantaa
- olennainen
- arviot
- Joka
- esimerkki
- kunnostautua
- jännittävä
- odottaa
- odotettu
- experience
- nopeampi
- harvat
- ala
- Fields
- luvut
- Vihdoin
- viisi
- joustava
- varten
- Forbes
- ennusteet
- foorumit
- alkaen
- toiminnallinen
- toiminta
- tulevaisuutta
- portti
- keräys
- tuottaa
- mennä
- GitHub
- Global
- tavoite
- Tavoitteet
- google ai
- Google Cloud
- Google Cloud Platform
- Googlen
- GPU
- suurin
- Kasvu
- Olla
- auttaa
- Korkea
- korkeampi
- Miten
- HTTPS
- Ihmiset
- mainostemppu
- IBM
- IBM Cloud
- tunnistaa
- kuva
- Vaikutus
- täytäntöönpano
- tärkeä
- parantaa
- in
- perusteellinen
- sisältää
- sisältää
- Mukaan lukien
- Kasvaa
- lisää
- osoittaa
- ilmaisee
- tiedot
- yhdistää
- Älykkyys
- Älykäs
- aikovat
- tulkinta
- tulee
- aiheuttaa
- osallistuva
- IT
- Jaava
- Job
- Työpaikat
- työpaikat -raportti
- tuntemus
- KubeFlow
- työ
- Kieli
- kielet
- Viive
- oppiminen
- oppivat insinöörit
- vähemmän
- kirjastot
- Kirjasto
- Lisenssi
- Todennäköisesti
- Lives
- Laskijat
- kone
- koneoppiminen
- huolto
- tehdä
- johto
- monet
- Marketing
- markkinat
- maisterin
- ottelu
- matemaattinen
- matematiikka
- max-width
- Saattaa..
- McKinsey
- mekaniikka
- Jäsenet
- Muisti
- Metadata
- Microsoft
- Microsoft Azure
- Microsoft Excel
- miljoona
- ML
- malli
- Mallin testaus
- mallintaminen
- mallit
- lisää
- tehokkaampi
- eniten
- paljon
- täytyy
- välttämätön
- tarvitaan
- Neptunus
- verkko
- seuraava
- NLP
- numero
- of
- on
- jatkuva
- toiminta
- toiminta
- toiminta-
- Operations
- optimointi
- Optimoida
- optimoimalla
- or
- organisaatioiden
- Muut
- meidän
- ulos
- näkymät
- ulkopuolella
- yli
- yleinen
- Ohi
- kuviot
- varten
- suorituskyky
- paikat
- foorumi
- Platon
- Platonin tietotieto
- PlatonData
- pistettä
- politiikka
- sijainti
- kantoja
- omistaa
- voimakas
- ennustavan
- valmistelu
- Esitykset
- pääasiallisesti
- Asettaa etusijalle
- ongelmanratkaisu
- ongelmia
- Prosessit
- käsittely
- tuotanto
- tuottavuus
- kannattava
- Ohjelmointi
- lupaus
- tulevaisuudennäkymät
- puts
- Python
- pytorch
- edellytykset
- Kvantti
- kvanttialgoritmit
- kvanttilaskenta
- Kvanttimekaniikka
- R
- kilpa
- alue
- ymmärtämättä
- vahvistaminen oppiminen
- Ihmissuhteet
- luottaa
- jäädä
- korvata
- raportti
- Raportointi
- edellyttää
- Vaatii
- tutkimus
- vastuut
- johtua
- Rooli
- roolit
- ajaa
- s
- palkat
- palkka
- SAS
- Scala
- skaalautuva
- tiede
- Tiedemies
- tutkijat
- koska
- setti
- Setit
- settings
- yhtäläisyyksiä
- koot
- taito
- taitoja
- Tuotteemme
- ohjelmistotuotanto
- asiantuntijat
- SQL
- vaiheissa
- tilastollinen
- tilasto
- vahva
- rakenne
- rakenteet
- niin
- sopiva
- Tutkimus
- tutkituista
- järjestelmä
- järjestelmät
- joukkue-
- teknologia
- Tekninen
- tekniikat
- Technologies
- Elektroniikka
- taipumus
- tensorflow
- Testaus
- kuin
- että
- -
- maailma
- heidän
- Siellä.
- Nämä
- ne
- Ajattelu
- Kautta
- suoritusteho
- aika
- että
- työkalut
- koulutus
- Muuttaa
- läpinäkyvä
- valtava
- Trendit
- Biljoona
- Turing
- kaksi
- tyypit
- tyypillisesti
- meille
- varten
- taustalla oleva
- ymmärtäminen
- käyttää
- käytetty
- käyttämällä
- validointi
- versio
- versionhallinta
- visualisointi
- elintärkeä
- vs
- palkka
- Tapa..
- tavalla
- verkko
- HYVIN
- onko
- joka
- vaikka
- KUKA
- tulee
- voittajat
- with
- sisällä
- ilman
- Referenssit
- työntekijöitä
- työnkulkuja
- maailman-
- World Economic Forum
- maailmanlaajuisesti
- kirjallinen
- vuosi
- vuotta
- te
- Sinun
- zephyrnet