Setelah bertahun-tahun penuh hype dan janji, kecerdasan buatan (AI) akhirnya hadir. Segala jenis dan ukuran organisasi berlomba untuk mengintegrasikan AI ke dalam proses bisnis mereka untuk menjadikan operasi mereka lebih kuat, lebih efisien, dan lebih menguntungkan. A ilmuwan data dan insinyur pembelajaran mesin adalah dua profesi paling menarik dan mutakhir di bidang teknologi. Meskipun keduanya melibatkan realisasi potensi AI dalam bisnis, memilih antara menjadi insinyur pembelajaran mesin vs. ilmuwan data memerlukan pemahaman tentang perbedaan kedua peran tersebut, dan bagaimana keduanya saling melengkapi.
Insinyur pembelajaran mesin dan ilmuwan data adalah anggota tim di belakang sebuah perusahaan platform pembelajaran mesin (ML).. Setiap posisi memenuhi tugas penting dalam pengembangan, implementasi, dan pemeliharaan aplikasi pembelajaran mesin.
Namun peran, keahlian, dan tanggung jawab teknisi pembelajaran mesin vs. ilmuwan data berbeda dalam beberapa hal. Memahami perbedaan dan persamaan kedua posisi tersebut membantu Anda memutuskan peran mana yang lebih cocok untuk tujuan karier Anda.
Peran Insinyur Pembelajaran Mesin vs. Ilmuwan Data
Tujuan pembelajaran mesin dan aktivitas berbasis AI lainnya adalah untuk menciptakan aplikasi perangkat lunak yang meningkatkan kehidupan kita, baik dalam lingkungan bisnis atau aktivitas sehari-hari di luar pekerjaan. Insinyur pembelajaran mesin dan ilmuwan data sangat penting dalam perancangan dan penggunaan sistem cerdas yang secara alami meningkat seiring waktu, dengan atau tanpa bantuan manusia.
Salah satu cara untuk membedakan peran insinyur pembelajaran mesin dan ilmuwan data dalam desain sistem cerdas adalah dengan melihat ilmuwan data sebagai arsitek struktur dan insinyur pembelajaran mesin sebagai pembuat yang mengubah cetak biru dan model menjadi sistem yang berfungsi.
Ini adalah di antara tugas utama ilmuwan data dalam penciptaan sistem cerdas:
- Tentukan masalah bisnis mana yang cocok untuk solusi ML
- Visualisasikan banyak tahapan Siklus hidup ML (pengumpulan data, persiapan data, perselisihan data, analisis data, pelatihan pemodelan, pengujian model, penerapan)
- Rancang algoritme dan model data khusus
- Identifikasi kumpulan data pelengkap dan hasilkan data sintetis yang dibutuhkan model pembelajaran mendalam (DL).
- Tentukan persyaratan anotasi data sistem
- Menjaga komunikasi berkelanjutan dengan seluruh pemangku kepentingan
- Buat alat khusus untuk mengoptimalkan alur kerja pemodelan
Sebaliknya, peran teknisi pembelajaran mesin menekankan penerapan dan pengoperasian model ML dan DL:
- Terapkan dan optimalkan model ML dan DL dalam pengaturan produksi
- Pantau performa model untuk mengatasi latensi, memori, throughput, dan parameter operasional lainnya
- Lakukan pengujian inferensi pada CPU, GPU, perangkat edge, dan perangkat keras lainnya
- Memelihara dan men-debug model ML dan DL
- Kelola kontrol versi untuk model, metadata, dan eksperimen
- Optimalkan alur kerja model menggunakan alat khusus
Ilmuwan data terlibat langsung dalam analisis dan interpretasi wawasan diekstraksi dari model ML dan DL dengan menerapkan teknik statistik dan matematika untuk mengidentifikasi pola, tren, dan hubungan dalam data.
Insinyur pembelajaran mesin lebih mengandalkan latar belakang mereka dalam pemrograman dan teknik untuk mengubah konsep ilmu data menjadi sistem fungsional yang fleksibel, terukur, dan transparan.
Insinyur Pembelajaran Mesin vs. Ilmuwan Data: Keterampilan, Pendidikan, dan Tanggung Jawab
Ada banyak tumpang tindih dalam kualifikasi yang dibutuhkan untuk berkarir di bidang teknik pembelajaran mesin dan ilmu data. Misalnya, kedua bidang tersebut memerlukan kecerdasan teknis, pemikiran analitis, dan keterampilan pemecahan masalah. Mereka juga mengandalkan pengalaman pemrograman yang biasanya mencakup pemrograman Python dan R, sistem cloud (AWS, Microsoft Azure, dan Google Cloud Platform, atau GPC), dan penyimpanan metadata dan optimalisasi.
Namun yang lebih penting daripada kesamaan pendidikan dan keterampilan para insinyur pembelajaran mesin dan ilmuwan data adalah perbedaan dalam latar belakang teknis dan pendidikan mereka:
- Ilmuwan data harus mahir dalam statistik, analisis data, visualisasi data, komunikasi tertulis dan verbal, serta presentasi.
- Insinyur pembelajaran mesin harus memiliki pengetahuan mendalam tentang struktur data, pemodelan data, rekayasa perangkat lunak, dan konsep yang mendasari model ML dan DL.
Ilmuwan data cenderung memiliki cakupan yang lebih luas keterampilan keras daripada insinyur pembelajaran mesin, termasuk pengalaman dengan perangkat lunak statistik dan matematika, bahasa kueri, alat visualisasi data, manajemen basis data, Microsoft Excel, dan perselisihan data.
Grafik kriteria yang paling penting untuk insinyur pembelajaran mesin mencakup pengetahuan tentang Kerangka kerja ML dan perpustakaan ML, struktur data, teknik pemodelan data, dan arsitektur perangkat lunak.
Ini adalah beberapa keterampilan yang diperlukan untuk a karir sebagai insinyur pembelajaran mesin:
- Sistem operasi Linux/Unix
- Bahasa pemrograman Java, C, dan C++
- Arsitektur GPU dan pemrograman CUDA
- Pemodelan dan evaluasi data
- Arsitektur jaringan saraf
- Pemrosesan bahasa alami (NLP)
- Komputasi terdistribusi
- Pembelajaran penguatan
- Percikan dan Hadoop pemrograman
Grafik keahlian ilmuwan data mencakup bidang-bidang ini:
- Pengkodean SQL dan Python
- Desain dan pemrograman basis data, termasuk NoSQL dan basis data cloud
- Alat pengumpulan dan pembersihan data, termasuk alat intelijen bisnis (BI).
- Alat analisis statistik seperti SPSS, Matlab, dan SAS
- Analisis statistik deskriptif, diagnostik, prediktif, dan preskriptif
- Aljabar linier dan kalkulus
- Pembuatan model ML
- Alat validasi dan penerapan model (SAS, Neptune, Kubeflow, dan Google AI)
- Alat pengembangan API seperti Amazon AWS (Amazon API Gateway) dan IBM Cloud (IBM API Connect)
Biro Statistik Tenaga Kerja AS (BLS) menunjukkan bahwa sebagian besar ilmuwan data memiliki gelar master atau doktor di bidang matematika, statistik, ilmu komputer, bisnis, atau teknik. (Kelompok BLS insinyur pembelajaran mesin di bawah kategori ilmuwan data.) Bahasa pemrograman yang dianggap penting bagi data scientist adalah Python, R, SQL, Git, dan GitHub.
Insinyur pembelajaran mesin diharapkan demikian mahir dalam Java, R, Python, dan C++, serta dalam menggunakan perpustakaan ML seperti CNTK Microsoft, MLlib Apache Spark, dan TensorFlow Google. Mereka juga diharapkan memiliki pemahaman yang kuat tentang API web serta pustaka API dinamis dan statis.
Pandangan untuk Insinyur Pembelajaran Mesin dan Ilmuwan Data
BLS memperkirakan jumlah pekerjaan yang tersedia bagi ilmuwan data akan meningkat meningkat sebesar 36% antara tahun 2021 dan 2031, yang jauh lebih cepat dibandingkan pertumbuhan rata-rata di semua pekerjaan.
Forum Ekonomi Dunia “Laporan Masa Depan Pekerjaan 2023” menempatkan spesialis AI dan pembelajaran mesin di antara pekerjaan dengan pertumbuhan tercepat, dengan rata-rata pertumbuhan tahunan sebesar 30% hingga tahun 2027. Laporan tersebut menunjukkan bahwa 42% perusahaan yang disurvei berniat memprioritaskan pelatihan pekerja untuk menerapkan AI dan data besar di masa depan. lima tahun.
Perkiraan gaji untuk data scientist mencakup pelaporan BLS dan upah tahunan rata-rata $ 100,910 per Mei 2021, dan survei PayScale menunjukkan bahwa para ilmuwan data gaji pokok rata-rata $99,344 pada tahun 2023, dalam kisaran $71,000 dan $138,000 per tahun.
Sebaliknya, PayScale menempatkan gaji pokok rata-rata insinyur pembelajaran mesin dengan harga $115,243 dalam kisaran sekitar $80,000 hingga $157,000 per tahun.
Menurut PayScale, keterampilan yang memiliki dampak terbesar terhadap gaji teknisi pembelajaran mesin adalah pemrosesan gambar (26% lebih tinggi dari rata-rata), pembelajaran penguatan (22% lebih tinggi), DevOps (22% lebih tinggi), dan Scala (20% lebih tinggi). lebih tinggi).
Gaji ilmuwan data ditingkatkan dengan memiliki keterampilan dalam pemrograman C++ (42% lebih tinggi dari rata-rata), keamanan siber (39% lebih tinggi), analisis penelitian (26% lebih tinggi), perpustakaan perangkat lunak PyTorch (24% lebih tinggi), dan peramalan (22% lebih tinggi) ).
Bidang yang sedang berkembang bagi para ilmuwan data adalah komputasi kuantum – khususnya ilmu informasi kuantum – yang membutuhkan pengetahuan tentang mekanika kuantum dan penggunaan algoritma kuantum dalam aplikasi pemecahan masalah.
Demikian pula, para insinyur pembelajaran mesin dapat mengharapkan peningkatan dalam prospek pekerjaan mereka di tahun-tahun mendatang sebagai hasil dari munculnya teknologi ini AI generatif, yang diharapkan dapat ditambahkan nilai ekonomi sebesar $4.4 triliun dengan meningkatkan produktivitas secara keseluruhan, menurut laporan “Technology Trends Outlook 2023” McKinsey.
Insinyur Pembelajaran Mesin dan Ilmuwan Data: Di Puncak Gelombang Teknologi Berikutnya
Teknologi AI akan memberikan dampak yang luar biasa terhadap perekonomian dan pasar kerja di seluruh dunia pada tahun-tahun mendatang, namun seperti halnya teknologi yang membawa perubahan, akan ada pihak yang diuntungkan dan dirugikan. Pusat Penelitian Kebijakan Ekonomi (CEPR) memperkirakan AI akan melakukannya meningkatkan pertumbuhan global sebesar 4% hingga 6% setiap tahunnya, dibandingkan dengan rata-rata peningkatan tahunan sebesar 4% selama beberapa dekade terakhir.
Dampak AI terhadap lapangan kerja belum diketahui secara pasti, namun Forum Ekonomi Dunia memperkirakan bahwa meskipun AI akan menggantikan 85 juta pekerjaan di seluruh dunia antara tahun 2020 dan 2025, AI juga akan menggantikan XNUMX juta pekerjaan di seluruh dunia antara tahun XNUMX dan XNUMX. buat 97 juta pekerjaan, terutama di bidang-bidang seperti data besar, pembelajaran mesin, dan pemasaran digital. Seperti yang ditunjukkan oleh angka-angka ini, permintaan terhadap teknisi pembelajaran mesin dan ilmuwan data kemungkinan akan tetap kuat selama bertahun-tahun yang akan datang.
Gambar digunakan di bawah lisensi dari Shutterstock
- Konten Bertenaga SEO & Distribusi PR. Dapatkan Amplifikasi Hari Ini.
- PlatoData.Jaringan Vertikal Generatif Ai. Berdayakan Diri Anda. Akses Di Sini.
- PlatoAiStream. Intelijen Web3. Pengetahuan Diperkuat. Akses Di Sini.
- PlatoESG. Karbon, teknologi bersih, energi, Lingkungan Hidup, Tenaga surya, Penanganan limbah. Akses Di Sini.
- PlatoHealth. Kecerdasan Uji Coba Biotek dan Klinis. Akses Di Sini.
- Sumber: https://www.dataversity.net/machine-learning-engineer-vs-data-scientist/
- :memiliki
- :adalah
- 000
- 2020
- 2021
- 2023
- 2025
- 2031
- 224
- 300
- 97
- a
- Tentang Kami
- Menurut
- kegiatan
- ketajaman
- alamat
- mahir
- kedatangan
- AI
- AI dalam Bisnis
- algoritma
- Semua
- juga
- Amazon
- Gerbang API Amazon
- antara
- jumlah
- an
- analisis
- Analytical
- analisis
- dan
- tahunan
- Apache
- api
- Lebah
- aplikasi
- Mendaftar
- Menerapkan
- arsitek
- ADALAH
- daerah
- sekitar
- tiba
- buatan
- kecerdasan buatan
- Kecerdasan buatan (AI)
- AS
- Bantuan
- At
- tersedia
- rata-rata
- AWS
- Biru langit
- latar belakang
- latar belakang
- mendasarkan
- BE
- menjadi
- di belakang
- Lebih baik
- antara
- Besar
- Big data
- mendorong
- Didorong
- kedua
- lebih luas
- pembangun
- Biro
- biro statistik tenaga kerja
- sedang berkembang
- bisnis
- intelijen bisnis
- proses bisnis
- tapi
- by
- C + +
- CAN
- Lowongan Kerja
- karir
- Kategori
- pusat
- tertentu
- memilih
- Pembersihan
- awan
- Platform Cloud
- koleksi
- bagaimana
- kedatangan
- Komunikasi
- komunikasi
- Perusahaan
- dibandingkan
- Melengkapi
- komplementer
- komputer
- Komputer Ilmu
- komputasi
- konsep
- Terhubung
- besar
- dianggap
- kontras
- kontrol
- mengubah
- membuat
- penciptaan
- kritis
- adat
- canggih
- Keamanan cyber
- data
- analisis data
- Data Analytics
- Persiapan data
- ilmu data
- ilmuwan data
- set data
- visualisasi data
- Basis Data
- DATAVERSITAS
- hari ke hari
- dekade
- memutuskan
- mendalam
- belajar mendalam
- Permintaan
- penyebaran
- Mendesain
- Pengembangan
- alat pengembangan
- Devices
- DevOps
- diagnostik
- berbeda
- perbedaan
- digital
- pemasaran digital
- langsung
- membedakan
- dinamis
- setiap
- Ekonomis
- Forum Ekonomi
- Kebijakan ekonomi
- ekonomi
- Tepi
- Pendidikan
- edukasi
- efek
- efisien
- menekankan
- pekerjaan
- mencakup
- insinyur
- Teknik
- Insinyur
- mempertinggi
- penting
- perkiraan
- Setiap
- contoh
- Excel
- menarik
- mengharapkan
- diharapkan
- pengalaman
- lebih cepat
- beberapa
- bidang
- Fields
- angka-angka
- Akhirnya
- lima
- fleksibel
- Untuk
- Forbes
- perkiraan
- forum
- dari
- fungsionil
- berfungsi
- masa depan
- pintu gerbang
- pertemuan
- menghasilkan
- pergi
- GitHub
- Aksi
- tujuan
- Anda
- google itu
- Google Cloud
- Google Cloud Platform
- GPU
- terbesar
- Pertumbuhan
- Memiliki
- membantu
- High
- lebih tinggi
- Seterpercayaapakah Olymp Trade? Kesimpulan
- HTTPS
- Manusia
- Hype
- IBM
- Cloud IBM
- mengenali
- gambar
- Dampak
- implementasi
- penting
- memperbaiki
- in
- secara mendalam
- memasukkan
- termasuk
- Termasuk
- Meningkatkan
- meningkatkan
- menunjukkan
- Menunjukkan
- informasi
- mengintegrasikan
- Intelijen
- Cerdas
- berniat
- interpretasi
- ke
- melibatkan
- terlibat
- IT
- Jawa
- Pekerjaan
- Jobs
- laporan pekerjaan
- pengetahuan
- kubeflow
- tenaga kerja
- bahasa
- Bahasa
- Latensi
- pengetahuan
- insinyur pembelajaran
- kurang
- perpustakaan
- Perpustakaan
- Lisensi
- Mungkin
- hidup
- pecundang
- mesin
- Mesin belajar
- pemeliharaan
- membuat
- pengelolaan
- banyak
- Marketing
- pasar
- tuan
- Cocok
- matematis
- matematika
- max-width
- Mungkin..
- McKinsey
- mekanika
- Anggota
- Memori
- Metadata
- Microsoft
- Microsoft Azure
- Microsoft Excel
- juta
- ML
- model
- Pengujian Model
- pemodelan
- model
- lebih
- lebih efisien
- paling
- banyak
- harus
- perlu
- dibutuhkan
- Neptunus
- jaringan
- berikutnya
- nLP
- jumlah
- of
- on
- terus-menerus
- operasi
- operasi
- operasional
- Operasi
- optimasi
- Optimize
- mengoptimalkan
- or
- organisasi
- Lainnya
- kami
- di luar
- Outlook
- di luar
- lebih
- secara keseluruhan
- lalu
- pola
- untuk
- prestasi
- Tempat
- Platform
- plato
- Kecerdasan Data Plato
- Data Plato
- poin
- kebijaksanaan
- posisi
- posisi
- memiliki
- kuat
- prediktif
- persiapan
- Presentasi
- terutama
- Prioritaskan
- pemecahan masalah
- masalah
- proses
- pengolahan
- Produksi
- produktifitas
- menguntungkan
- Pemrograman
- janji
- prospek
- Menempatkan
- Ular sanca
- pytorch
- kualifikasi
- Kuantum
- algoritma kuantum
- komputasi kuantum
- Mekanika kuantum
- R
- balap
- jarak
- mewujudkan
- penguatan pembelajaran
- Hubungan
- mengandalkan
- tinggal
- menggantikan
- melaporkan
- Pelaporan
- membutuhkan
- membutuhkan
- penelitian
- tanggung jawab
- mengakibatkan
- Peran
- peran
- Run
- s
- gaji
- gaji
- SAS
- Scala
- terukur
- Ilmu
- ilmuwan
- ilmuwan
- melihat
- set
- set
- pengaturan
- kesamaan
- ukuran
- ketrampilan
- keterampilan
- Perangkat lunak
- rekayasa Perangkat Lunak
- spesialis
- SQL
- magang
- statistik
- statistika
- kuat
- struktur
- struktur
- seperti itu
- cocok
- Survei
- disurvei
- sistem
- sistem
- tim
- tech
- Teknis
- teknik
- Teknologi
- Teknologi
- Cenderung
- tensorflow
- pengujian
- dari
- bahwa
- Grafik
- Dunia
- mereka
- Sana.
- Ini
- mereka
- Pikir
- Melalui
- keluaran
- waktu
- untuk
- alat
- Pelatihan
- Mengubah
- jelas
- dahsyat
- Tren
- Triliun
- turing
- dua
- jenis
- khas
- kami
- bawah
- pokok
- pemahaman
- menggunakan
- bekas
- menggunakan
- pengesahan
- versi
- kontrol versi
- visualisasi
- vital
- vs
- upah
- Cara..
- cara
- jaringan
- BAIK
- apakah
- yang
- sementara
- SIAPA
- akan
- pemenang
- dengan
- dalam
- tanpa
- Kerja
- pekerja
- Alur kerja
- dunia
- Forum Ekonomi Dunia
- industri udang di seluruh dunia.
- tertulis
- tahun
- tahun
- kamu
- Anda
- zephyrnet.dll