Dopo anni di clamore e promesse, l’intelligenza artificiale (AI) è finalmente arrivata. Organizzazioni di ogni tipo e dimensione stanno facendo a gara per integrare l’intelligenza artificiale nei propri processi aziendali per rendere le loro operazioni più potenti, più efficienti e più redditizie. UN scienziato di dati ed ingegnere di apprendimento automatico sono due delle professioni più entusiasmanti e all'avanguardia nel campo della tecnologia. Sebbene entrambi implichino la realizzazione della promessa dell’intelligenza artificiale nel mondo degli affari, la scelta tra diventare un ingegnere di machine learning o uno scienziato dei dati richiede la comprensione di come i due ruoli differiscono e come si completano a vicenda.
Gli ingegneri del machine learning e i data scientist sono membri del team dietro un'azienda piattaforma di apprendimento automatico (ML).. Ciascuna posizione svolge compiti critici nello sviluppo, nell'implementazione e nella manutenzione di applicazioni di machine learning.
Tuttavia, i ruoli, le competenze e le responsabilità di un ingegnere di machine learning e di uno scienziato dei dati differiscono in modi importanti. Comprendere le differenze e le somiglianze delle due posizioni ti aiuta a decidere quale ruolo si adatta meglio ai tuoi obiettivi di carriera.
Il ruolo di un ingegnere di machine learning rispetto a un data scientist
L’obiettivo dell’apprendimento automatico e di altre attività basate sull’intelligenza artificiale è creare applicazioni software che migliorino la nostra vita, sia in ambito aziendale che nelle nostre attività quotidiane al di fuori del lavoro. Gli ingegneri e i data scientist del machine learning sono fondamentali per la progettazione e l’utilizzo di sistemi intelligenti che migliorano naturalmente nel tempo, con o senza l’assistenza umana.
Un modo per distinguere i ruoli degli ingegneri del machine learning e dei data scientist nella progettazione di sistemi intelligenti è vedere i data scientist come gli architetti di una struttura e gli ingegneri del machine learning come i costruttori che convertono progetti e modelli in un sistema funzionante.
Questi sono tra i compiti primari dei data scientist nella realizzazione di sistemi intelligenti:
- Determina quali problemi aziendali sono adatti alle soluzioni ML
- Visualizza le numerose fasi del Ciclo di vita del machine learning (raccolta dati, preparazione dati, discussione dati, analisi dati, formazione sulla modellazione, test del modello, distribuzione)
- Progetta algoritmi e modelli di dati personalizzati
- Identificare set di dati complementari e generare il dati sintetici richiesti dai modelli di deep learning (DL).
- Determinare i requisiti di annotazione dei dati del sistema
- Mantenere una comunicazione continua con tutte le parti interessate
- Crea strumenti personalizzati per ottimizzare il flusso di lavoro di modellazione
Al contrario, il ruolo degli ingegneri del machine learning enfatizza l’implementazione e il funzionamento dei modelli ML e DL:
- Distribuisci e ottimizza i modelli ML e DL nelle impostazioni di produzione
- Monitora le prestazioni dei modelli per gestire latenza, memoria, velocità effettiva e altri parametri operativi
- Esegui test di inferenza su CPU, GPU, dispositivi edge e altro hardware
- Mantenere ed eseguire il debug dei modelli ML e DL
- Gestisci il controllo della versione per modelli, metadati ed esperimenti
- Ottimizza i flussi di lavoro dei modelli utilizzando strumenti personalizzati
I data scientist sono direttamente coinvolti nella analisi e interpretazione degli insight estratti da modelli ML e DL applicando tecniche statistiche e matematiche per identificare modelli, tendenze e relazioni nei dati.
Gli ingegneri del machine learning si affidano maggiormente al loro background di programmazione e ingegneria per trasformare i concetti di scienza dei dati in sistemi funzionali flessibili, scalabili e trasparenti.
Ingegnere del machine learning e data scientist: competenze, formazione e responsabilità
Esiste una notevole sovrapposizione nelle qualifiche necessarie per le carriere nell’ingegneria dell’apprendimento automatico e nella scienza dei dati. Ad esempio, entrambi i campi richiedono acume tecnico, pensiero analitico e capacità di risoluzione dei problemi. Si basano inoltre su un'esperienza di programmazione che in genere include la programmazione Python e R, sistemi cloud (AWS, Microsoft Azure e Google Cloud Platform o GPC) e archiviazione dei metadati e ottimizzazione.
Tuttavia, più importanti delle somiglianze nell’istruzione e nelle competenze degli ingegneri del machine learning e dei data scientist sono le differenze nei loro background tecnici ed educativi:
- I data scientist devono essere esperti in statistica, analisi dei dati, visualizzazione dei dati, comunicazioni scritte e verbali e presentazioni.
- Gli ingegneri del machine learning devono possedere una conoscenza approfondita delle strutture dati, della modellazione dei dati, dell'ingegneria del software e dei concetti alla base dei modelli ML e DL.
I data scientist tendono ad avere un insieme più ampio di abilità difficili rispetto agli ingegneri dell'apprendimento automatico, inclusa l'esperienza con software statistico e matematico, linguaggi di query, strumenti di visualizzazione dei dati, gestione di database, Microsoft Excel e gestione dei dati.
Il criteri più importanti per gli ingegneri del machine learning includono la conoscenza di Framework di machine learning ed Librerie ML, strutture dati, tecniche di modellazione dei dati e architetture software.
Queste sono tra le competenze necessarie per a carriera come ingegnere di machine learning:
- Sistemi operativi Linux/Unix
- Linguaggi di programmazione Java, C e C++
- Architetture GPU e programmazione CUDA
- Modellazione e valutazione dei dati
- Architetture di reti neurali
- Elaborazione del linguaggio naturale (PNL)
- Calcolo distribuito
- Insegnamento rafforzativo
- Scintilla e Hadoop programmazione
Il insieme di competenze dei data scientist abbracciare queste aree:
- Codifica SQL e Python
- Progettazione e programmazione di database, inclusi database NoSQL e cloud
- Strumenti di raccolta e pulizia dei dati, inclusi strumenti di business intelligence (BI).
- Strumenti di analisi statistica come SPSS, Matlab e SAS
- Analisi statistiche descrittive, diagnostiche, predittive e prescrittive
- Algebra lineare e calcolo
- Costruzione di modelli ML
- Strumenti di convalida e distribuzione del modello (SAS, Neptune, Kubeflow e Google AI)
- Strumenti di sviluppo API come Amazon AWS (Amazon API Gateway) e IBM Cloud (IBM API Connect)
Il Bureau of Labor Statistics (BLS) degli Stati Uniti sottolinea che la maggior parte dei data scientist possedere un master o dottorato in matematica, statistica, informatica, economia o ingegneria. (I gruppi BLS ingegneri di machine learning sotto la categoria dei data scientist.) Linguaggi di programmazione quelli considerati essenziali per i data scientist sono Python, R, SQL, Git e GitHub.
Ci si aspetta che lo siano gli ingegneri dell’apprendimento automatico esperto in Java, R, Python e C++, nonché nell'utilizzo di librerie ML come CNTK di Microsoft, MLlib di Apache Spark e TensorFlow di Google. Si prevede inoltre che abbiano una conoscenza approfondita delle API Web e delle librerie API dinamiche e statiche.
Le prospettive per ingegneri di machine learning e data scientist
Il BLS prevede che il numero di posti di lavoro disponibili per i data scientist aumenterà aumento del 36% tra il 2021 e il 2031, un tasso molto più rapido della crescita media di tutte le occupazioni.
Il World Economic Forum “Rapporto 2023 sul futuro del lavoro” colloca gli specialisti di intelligenza artificiale e apprendimento automatico tra i lavori in più rapida crescita, con una crescita media annua del 30% fino al 2027. Il rapporto sottolinea che il 42% delle aziende intervistate intende dare priorità alla formazione dei lavoratori per applicare l'intelligenza artificiale e i big data nel prossimo futuro. cinque anni.
Le stime salariali per i data scientist includono il reporting BLS e salario medio annuo di $ 100,910 a partire da maggio 2021 e il sondaggio di PayScale che indica i dati dei data scientist stipendio base medio di $ 99,344 nel 2023, entro un range compreso tra 71,000 e 138,000 dollari all’anno.
Al contrario, PayScale mette il stipendio base medio degli ingegneri del machine learning a $ 115,243 in un intervallo da circa $ 80,000 a $ 157,000 all'anno.
Secondo PayScale, le competenze che incidono maggiormente sugli stipendi degli ingegneri del machine learning sono l’elaborazione delle immagini (26% in più rispetto alla media), l’apprendimento per rinforzo (22% in più), DevOps (22% in più) e Scala (20% in più). più alto).
Gli stipendi dei data scientist vengono incrementati dal possesso di competenze nella programmazione C++ (42% in più rispetto alla media), sicurezza informatica (39% in più), analisi di ricerca (26% in più), libreria software PyTorch (24% in più) e previsioni (22% in più ).
Un campo fiorente per i data scientist è l’informatica quantistica, in particolare scienza dell'informazione quantistica – che richiede la conoscenza della meccanica quantistica e l’uso di algoritmi quantistici in applicazioni di problem solving.
Allo stesso modo, gli ingegneri dell’apprendimento automatico possono aspettarsi un aumento delle loro prospettive di lavoro nei prossimi anni a seguito dell’avvento di IA generativa, che dovrebbe aggiungere fino a 4.4 trilioni di dollari in valore economico aumentando la produttività complessiva, secondo il rapporto “Technology Trends Outlook 2023” di McKinsey.
Ingegnere di machine learning e data scientist: sulla cresta della prossima ondata tecnologica
Le tecnologie di intelligenza artificiale avranno un impatto enorme sulle economie e sui mercati del lavoro in tutto il mondo nei prossimi anni, ma come per ogni tecnologia rivoluzionaria, ci saranno vincitori e vinti. Il Centro per la ricerca sulla politica economica (CEPR) stima che l’intelligenza artificiale lo farà aumentare la crescita globale dal 4% al 6% ogni anno, a fronte di una crescita media annua del 4% negli ultimi decenni.
L’effetto dell’IA sull’occupazione è meno certo, ma il World Economic Forum stima che, sebbene l’IA sostituirà 85 milioni di posti di lavoro in tutto il mondo tra il 2020 e il 2025, creare lavori 97 milioni, principalmente in settori quali big data, machine learning e marketing digitale. Come indicano questi dati, la domanda di ingegneri del machine learning e data scientist rimarrà probabilmente forte per molti anni a venire.
Immagine utilizzata su licenza di Shutterstock
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- Fonte: https://www.dataversity.net/machine-learning-engineer-vs-data-scientist/
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