אחרי שנים של הייפ והבטחה, סוף סוף הגיעה הבינה המלאכותית (AI). ארגונים מכל הסוגים והגדלים דוהרים לשלב בינה מלאכותית בתהליכים העסקיים שלהם כדי להפוך את הפעילות שלהם לחזקה יותר, יעילה יותר ורווחית יותר. א מדען נתונים ו מהנדס למידת מכונה הם שניים מהמקצועות המרגשים והמתקדמים ביותר בטכנולוגיה. בעוד ששניהם כרוכים במימוש ההבטחה של AI בעסקים, הבחירה בין להיות מהנדס למידת מכונה לעומת מדען נתונים דורשת הבנה כיצד שני התפקידים שונים, וכיצד הם משלימים זה את זה.
מהנדסי למידת מכונה ומדעני נתונים הם חברים בצוות שעומד מאחורי זה של חברה פלטפורמת למידת מכונה (ML).. כל תפקיד ממלא חובות קריטיות בפיתוח, יישום ותחזוקה של יישומי למידת מכונה.
עם זאת, התפקידים, מערכי הכישורים והאחריות של מהנדס למידת מכונה לעומת מדען נתונים שונים במובנים חשובים. הבנת ההבדלים והדמיון בין שתי התפקידים עוזרת לך להחליט איזה תפקיד מתאים יותר למטרות הקריירה שלך.
תפקידו של מהנדס למידת מכונה לעומת מדען נתונים
המטרה של למידת מכונה ופעילויות אחרות מבוססות בינה מלאכותית היא ליצור יישומי תוכנה המשפרים את חיינו, בין אם במסגרות עסקיות ובין אם בפעילויות היומיומיות שלנו מחוץ לעבודה. מהנדסי למידת מכונה ומדעני נתונים חיוניים לתכנון ולשימוש במערכות חכמות המשתפרות באופן טבעי עם הזמן, עם או בלי סיוע של בני אדם.
דרך אחת להבחין בין התפקידים של מהנדסי למידת מכונה ומדעני נתונים בתכנון מערכות אינטליגנטי היא ראיית מדעני נתונים כאדריכלים של מבנה ומהנדסי למידת מכונה כבונים הממירים שרטוטים ומודלים למערכת מתפקדת.
אלה הם בין תפקידים עיקריים של מדעני נתונים ביצירת מערכות חכמות:
- קבע אילו בעיות עסקיות מתאימות לפתרונות ML
- דמיינו את השלבים הרבים של ה מחזור חיים של ML (איסוף נתונים, הכנת נתונים, סכסוך נתונים, ניתוח נתונים, הדרכת מודלים, בדיקת מודלים, פריסה)
- עיצוב אלגוריתמים ומודלים מותאמים אישית של נתונים
- זהה מערכי נתונים משלימים והפק את נתונים סינתטיים שמודלים של למידה עמוקה (DL) דורשים
- קבע את דרישות הערת הנתונים של המערכת
- שמירה על תקשורת שוטפת עם כל מחזיקי העניין
- צור כלים מותאמים אישית למיטוב זרימת העבודה של המודלים
לעומת זאת, תפקידם של מהנדסי למידת מכונה מדגיש את הפריסה והתפעול של מודלים של ML ו-DL:
- פרוס ובצע אופטימיזציה של דגמי ML ו-DL בהגדרות הייצור
- עקוב אחר ביצועי המודלים כדי לטפל בחביון, זיכרון, תפוקה ופרמטרים תפעוליים אחרים
- בצע בדיקות הסקה על מעבדים, GPUs, התקני קצה וחומרה אחרת
- שמור וניפוי באגים בדגמי ML ו-DL
- נהל בקרת גרסאות עבור מודלים, מטא נתונים וניסויים
- בצע אופטימיזציה של זרימות עבודה של מודלים באמצעות כלים מותאמים אישית
מדעני נתונים מעורבים ישירות ב ניתוח ופרשנות של התובנות מופק ממודלים של ML ו-DL על ידי יישום טכניקות סטטיסטיות ומתמטיות לזיהוי דפוסים, מגמות ויחסים בנתונים.
מהנדסי למידת מכונה מסתמכים יותר על הרקע שלהם בתכנות ובהנדסה כדי להפוך מושגים של מדעי הנתונים למערכות פונקציונליות גמישות, ניתנות להרחבה ושקופות.
מהנדס למידת מכונה לעומת מדען נתונים: מיומנויות, השכלה ואחריות
יש כמות ניכרת של חפיפה בכישורים הדרושים לקריירה בהנדסת למידת מכונה ובמדעי הנתונים. לדוגמה, שני התחומים דורשים חוכמה טכנית, חשיבה אנליטית וכישורי פתרון בעיות. הם גם מסתמכים על חווית תכנות הכוללת בדרך כלל תכנות Python ו-R, מערכות ענן (AWS, Microsoft Azure ו-Google Cloud Platform, או GPC), וכן אחסון מטא נתונים ו אופטימיזציה.
אך חשובים יותר מהדמיון בהשכלה ובמיומנויות של מהנדסי למידת מכונה ומדעני נתונים הם ההבדלים ברקע הטכני והחינוכי שלהם:
- מדעני נתונים חייבים להיות מיומנים בסטטיסטיקה, ניתוח נתונים, הדמיית נתונים, תקשורת כתובה ומילולית ומצגות.
- מהנדסי למידת מכונה חייבים להיות בעלי ידע מעמיק במבני נתונים, מודלים של נתונים, הנדסת תוכנה והמושגים העומדים בבסיס מודלים של ML ו-DL.
למדעני נתונים נוטים להיות קבוצה רחבה יותר של כישורים קשים מאשר מהנדסי למידת מכונה, כולל ניסיון בתוכנות סטטיסטיות ומתמטיות, שפות שאילתות, כלים להדמיה של נתונים, ניהול מסדי נתונים, Microsoft Excel וסכסוך נתונים.
השמיים הקריטריונים החשובים ביותר עבור מהנדסי למידת מכונה כוללים ידע של מסגרות ML ו ספריות ML, מבני נתונים, טכניקות מודל נתונים וארכיטקטורות תוכנה.
אלה הם בין הכישורים הדרושים עבור א קריירה כמהנדס למידת מכונה:
- מערכות הפעלה לינוקס/יוניקס
- שפות תכנות Java, C ו-C++
- ארכיטקטורות GPU ותכנות CUDA
- מודלים והערכה של נתונים
- ארכיטקטורות של רשתות עצביות
- עיבוד שפה טבעית (NLP)
- מחשוב מבוזר
- לימוד עם חיזוקים
- ניצוץ ו Hadoop תכנות
השמיים מערכי מיומנויות של מדעני נתונים מקיפים את התחומים האלה:
- קידוד SQL ו-Python
- עיצוב ותכנות של מסדי נתונים, כולל מסדי נתונים של NoSQL וענן
- כלי איסוף וניקוי נתונים, לרבות כלי בינה עסקית (BI).
- כלי ניתוח סטטיסטי כגון SPSS, Matlab ו-SAS
- ניתוחים סטטיסטיים תיאוריים, אבחוניים, מנבאים ומרשם
- אלגברה לינארית וחשבון
- בניית מודל ML
- כלי אימות ופריסה של מודלים (SAS, Neptune, Kubeflow ו-Google AI)
- כלי פיתוח API כגון Amazon AWS (Amazon API Gateway) ו-IBM Cloud (IBM API Connect)
לשכת העבודה האמריקאית (BLS) מציינת כי רוב מדעני הנתונים בעלי תואר שני או דוקטורט במתמטיקה, סטטיסטיקה, מדעי המחשב, עסקים או הנדסה. (קבוצות BLS מהנדסי למידת מכונה תחת הקטגוריה של מדעני נתונים.) שפות תכנות שנחשבים חיוניים עבור מדעני נתונים הם Python, R, SQL, Git ו-GitHub.
מהנדסי למידת מכונה צפויים להיות בקיא ב-Java, R, Python ו-C++, כמו גם בשימוש בספריות ML כגון CNTK של מיקרוסופט, MLlib של Apache Spark ו-TensorFlow של גוגל. הם גם צפויים להיות בעלי הבנה טובה של ממשקי API אינטרנט וספריות API דינמיות וסטטיות.
Outlook עבור מהנדסי למידת מכונה ומדעני נתונים
ה-BLS צופה שמספר המשרות הזמינות למדעני נתונים יהיה עלייה של 36% בין 2021 ל-2031, שזה הרבה יותר מהיר מהצמיחה הממוצעת בכל המקצועות.
הפורום הכלכלי העולמי של "דוח עתיד המשרות לשנת 2023” מציב מומחי בינה מלאכותית ולמידת מכונה בין המשרות הצומחות ביותר, עם צמיחה שנתית ממוצעת של 30% עד 2027. הדו"ח מציין כי 42% מהחברות שנסקרו מתכוונות לתת עדיפות להכשרת עובדים ליישם בינה מלאכותית וביג דאטה במהלך הבא חמש שנים.
הערכות שכר עבור מדעני נתונים כוללות את הדיווח של BLS על שכר שנתי ממוצע של $100,910 נכון למאי 2021, והסקר של PayScale המצביע על מדעני נתונים שכר בסיס ממוצע של $99,344 בשנת 2023, בטווח של 71,000 ו-$138,000 לשנה.
לעומת זאת, PayScale מציבה את שכר בסיס ממוצע של מהנדסי למידת מכונה ב-$115,243 בטווח שבין כ-80,000$ ל-157,000$ לשנה.
לפי PayScale, המיומנויות שיש להן את ההשפעה הגדולה ביותר על שכרם של מהנדסי למידת מכונה הן עיבוד תמונה (גבוהה ב-26% מהממוצע), למידת חיזוק (גבוהה ב-22%), DevOps (גבוהה ב-22%) ו-Scala (20% גבוה יותר).
משכורות של מדעני נתונים מוגברות על ידי בעל כישורים בתכנות C++ (גבוהה ב-42% מהממוצע), אבטחת סייבר (גבוהה ב-39%), ניתוח מחקר (גבוהה ב-26%), ספריית תוכנה PyTorch (גבוהה ב-24%) וחיזוי (גבוהה ב-22%). ).
תחום מתפתח עבור מדעני נתונים הוא מחשוב קוונטי - במיוחד מדע מידע קוונטי – מה שמצריך ידע במכניקת הקוונטים ושימוש באלגוריתמים קוונטיים ביישומים לפתרון בעיות.
באופן דומה, מהנדסי למידת מכונה יכולים לצפות לחיזוק סיכויי העבודה שלהם בשנים הקרובות כתוצאה מהופעת AI ייצור, שצפוי להוסיף עד 4.4 טריליון דולר בערך כלכלי על ידי הגדלת הפרודוקטיביות הכוללת, על פי דוח "Technology Trends Outlook 2023" של McKinsey.
מהנדס למידת מכונה ומדען נתונים: על פסגת הגל הטכנולוגי הבא
לטכנולוגיות בינה מלאכותית תהיה השפעה עצומה על כלכלות ושווקי עבודה ברחבי העולם בשנים הקרובות, אבל כמו בכל טכנולוגיה שמשנה משחק, יהיו מנצחים ומפסידים. המרכז לחקר מדיניות כלכלית (CEPR) מעריך שבינה מלאכותית תעשה זאת להגדיל את הצמיחה העולמית ב-4% עד 6% בכל שנה, לעומת עלייה שנתית בממוצע של 4% בעשורים האחרונים.
השפעת הבינה המלאכותית על התעסוקה פחות בטוחה, אבל הפורום הכלכלי העולמי מעריך שבעוד שבינה מלאכותית תחליף 85 מיליון משרות ברחבי העולם בין 2020 ל-2025, היא גם תחליף ליצור 97 מיליון מקומות עבודה, בעיקר בתחומים כמו ביג דאטה, למידת מכונה ושיווק דיגיטלי. כפי שמספרים אלה מצביעים, הביקוש למהנדסי למידת מכונה ומדעני נתונים יישאר ככל הנראה חזק עוד שנים רבות.
תמונה בשימוש ברישיון של Shutterstock
- הפצת תוכן ויחסי ציבור מופעל על ידי SEO. קבל הגברה היום.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. העצים את עצמך. גישה כאן.
- PlatoAiStream. Web3 Intelligence. הידע מוגבר. גישה כאן.
- PlatoESG. פחמן, קלינטק, אנרגיה, סביבה, שמש, ניהול פסולת. גישה כאן.
- PlatoHealth. מודיעין ביוטכנולוגיה וניסויים קליניים. גישה כאן.
- מקור: https://www.dataversity.net/machine-learning-engineer-vs-data-scientist/
- :יש ל
- :הוא
- 000
- 2020
- 2021
- 2023
- 2025
- 2031
- 224
- 300
- 97
- a
- אודות
- פי
- פעילויות
- חריפות
- כתובת
- מיומן
- הִתגַלוּת
- AI
- AI בעסקים
- אלגוריתמים
- תעשיות
- גם
- אמזון בעברית
- שער API של אמזון
- בין
- כמות
- an
- אנליזה
- אנליטית
- ניתוח
- ו
- שנתי
- אַפָּשׁ
- API
- ממשקי API
- יישומים
- החל
- מריחה
- אדריכלים
- ARE
- אזורים
- סביב
- הגיע
- מלאכותי
- בינה מלאכותית
- בינה מלאכותית (AI)
- AS
- סיוע
- At
- זמין
- מְמוּצָע
- AWS
- תכלת
- רקע
- רקע
- בסיס
- BE
- התהוות
- מאחור
- מוטב
- בֵּין
- גָדוֹל
- נתונים גדולים
- לְהַגבִּיר
- שיפרה
- שניהם
- רחב
- בוני
- משרד
- הלשכה לסטטיסטיקה של העבודה
- מתפתחת
- עסקים
- מודיעין עסקי
- תהליכים עסקיים
- אבל
- by
- C + +
- CAN
- קריירה
- קריירות
- קטגוריה
- מרכז
- מסוים
- בחירה
- ניקוי
- ענן
- פלטפורמת ענן
- אוסף
- איך
- מגיע
- תקשורת
- תקשורת
- חברות
- לעומת
- השלמה
- משלימה
- המחשב
- מדעי מחשב
- מחשוב
- מושגים
- לְחַבֵּר
- רב
- נחשב
- לעומת זאת
- לִשְׁלוֹט
- להמיר
- לִיצוֹר
- יצירה
- קריטי
- מנהג
- שיא הטכנולוגיה
- אבטחת סייבר
- נתונים
- ניתוח נתונים
- ניתוח נתונים
- הכנת נתונים
- מדע נתונים
- מדען נתונים
- ערכות נתונים
- נתונים להדמיה
- מסד נתונים
- קושי
- מיום ליום
- עשרות שנים
- להחליט
- עמוק
- למידה עמוקה
- דרישה
- פריסה
- עיצוב
- צעצועי התפתחות
- כלי פיתוח
- התקנים
- דופים
- אבחון
- נבדלים
- ההבדלים
- דיגיטלי
- שיווק דיגיטלי
- ישירות
- לְהַבחִין
- דינמי
- כל אחד
- כַּלְכָּלִי
- פורום כלכלי
- מדיניות כלכלית
- כלכלות
- אדג '
- חינוך
- חינוך
- השפעה
- יעיל
- מדגיש
- תעסוקה
- להקיף
- מהנדס
- הנדסה
- מהנדסים
- להגביר את
- חיוני
- הערכות
- כל
- דוגמה
- Excel
- מרגש
- לצפות
- צפוי
- ניסיון
- מהר יותר
- מעטים
- שדה
- שדות
- דמויות
- בסופו של דבר
- חמש
- גמיש
- בעד
- פורבס
- תחזיות
- פוֹרוּם
- החל מ-
- פונקציונלי
- תִפקוּד
- עתיד
- שער כניסה
- איסוף
- ליצור
- Git
- GitHub
- גלוֹבָּלִי
- מטרה
- שערים
- גוגל איי
- Google Cloud
- פלטפורמת Google Cloud
- גוגל
- GPUs
- הגדול ביותר
- צמיחה
- יש
- עוזר
- גָבוֹהַ
- גבוה יותר
- איך
- HTTPS
- בני אדם
- התלהבות
- יבמ
- IBM Cloud
- לזהות
- תמונה
- פְּגִיעָה
- הפעלה
- חשוב
- לשפר
- in
- מעמיק
- לכלול
- כולל
- כולל
- להגדיל
- גדל
- להצביע
- המציין
- מידע
- לשלב
- מוֹדִיעִין
- אינטליגנטי
- בכוונת
- פענוח
- אל תוך
- לערב
- מעורב
- IT
- Java
- עבודה
- מקומות תעסוקה
- דוח משרות
- ידע
- קובפלו
- עבודה
- שפה
- שפות
- חֶבִיוֹן
- למידה
- מהנדסי למידה
- פחות
- ספריות
- סִפְרִיָה
- רישיון
- סביר
- חי
- מפסידים
- מכונה
- למידת מכונה
- תחזוקה
- לעשות
- ניהול
- רב
- שיווק
- שוקי
- מאסטר
- להתאים
- מתימטי
- מתימטיקה
- max-width
- מאי..
- מקינזי
- מכניקה
- להרשם/להתחבר
- זכרון
- מידע נוסף
- מיקרוסופט
- Microsoft Azure
- Microsoft Excel
- מִילִיוֹן
- ML
- מודל
- בדיקת דגם
- דוגמנות
- מודלים
- יותר
- יותר יעיל
- רוב
- הרבה
- צריך
- הכרחי
- נחוץ
- נפטון
- רשת
- הבא
- NLP
- מספר
- of
- on
- מתמשך
- פועל
- מבצע
- מבצעי
- תפעול
- אופטימיזציה
- מטב
- מיטוב
- or
- ארגונים
- אחר
- שלנו
- הַחוּצָה
- Outlook
- בחוץ
- יותר
- מקיף
- עבר
- דפוסי
- עבור
- ביצועים
- מקומות
- פלטפורמה
- אפלטון
- מודיעין אפלטון
- אפלטון נתונים
- נקודות
- מדיניות
- עמדה
- עמדות
- להחזיק
- חזק
- מנבא
- הכנה
- מצגות
- בראש ובראשונה
- תיעדוף
- פתרון בעיות
- בעיות
- תהליכים
- תהליך
- הפקה
- פִּריוֹן
- משתלם
- תכנות
- הבטחה
- לקוחות פוטנציאליים
- מכניס
- פיתון
- פיטורך
- כישורים
- קוונטית
- אלגוריתמים קוונטיים
- מחשוב קוונטי
- מכניקה קוואנטית
- R
- מירוץ
- רכס
- מימוש
- למידה חיזוק
- מערכות יחסים
- לסמוך
- להשאר
- להחליף
- לדווח
- דווח
- לדרוש
- דורש
- מחקר
- אחריות
- תוצאה
- תפקיד
- תפקידים
- הפעלה
- s
- משכורות
- משכורת
- SAS
- סולם
- להרחבה
- מדע
- מַדְעָן
- מדענים
- ראות
- סט
- סטים
- הגדרות
- הדמיון
- גדל
- מְיוּמָנוּת
- מיומנויות
- תוכנה
- הנדסת תוכנה
- מומחים
- SQL
- שלבים
- סטטיסטי
- סטטיסטיקה
- חזק
- מִבְנֶה
- מבנים
- כזה
- מַתְאִים
- סֶקֶר
- נסקרו
- מערכת
- מערכות
- נבחרת
- טק
- טכני
- טכניקות
- טכנולוגיות
- טכנולוגיה
- נוטה
- tensorflow
- בדיקות
- מֵאֲשֶׁר
- זֶה
- השמיים
- העולם
- שֶׁלָהֶם
- שם.
- אלה
- הֵם
- חושב
- דרך
- תפוקה
- זמן
- ל
- כלים
- הדרכה
- לשנות
- שָׁקוּף
- עָצוּם
- מגמות
- טרִילִיוֹן
- טיורינג
- שתיים
- סוגים
- בדרך כלל
- לָנוּ
- תחת
- בְּסִיסִי
- הבנה
- להשתמש
- מְשׁוּמָשׁ
- באמצעות
- אימות
- גרסה
- בקרת גרסאות
- ראיה
- חיוני
- vs
- שכר
- דֶרֶך..
- דרכים
- אינטרנט
- טוֹב
- אם
- אשר
- בזמן
- מי
- יצטרך
- הזוכים
- עם
- בתוך
- לְלֹא
- תיק עבודות
- עובדים
- זרימות עבודה
- עוֹלָם
- פורום הכלכלי עולמי
- עולמי
- כתוב
- שנה
- שנים
- אתה
- זפירנט