Depois de anos de entusiasmo e promessas, a inteligência artificial (IA) finalmente chegou. Organizações de todos os tipos e tamanhos estão correndo para integrar a IA em seus processos de negócios para tornar suas operações mais poderosas, mais eficientes e mais lucrativas. A cientista de dados e engenheiro de aprendizado de máquina são duas das profissões mais interessantes e de ponta em tecnologia. Embora ambos envolvam a realização da promessa da IA nos negócios, escolher entre se tornar um engenheiro de aprendizado de máquina ou um cientista de dados requer a compreensão de como as duas funções diferem e como elas se complementam.
Engenheiros de aprendizado de máquina e cientistas de dados são membros da equipe por trás do projeto de uma empresa. plataforma de aprendizado de máquina (ML). Cada posição cumpre funções críticas no desenvolvimento, implementação e manutenção de aplicações de aprendizado de máquina.
No entanto, as funções, conjuntos de habilidades e responsabilidades de um engenheiro de aprendizado de máquina versus um cientista de dados diferem em aspectos importantes. Compreender as diferenças e semelhanças entre os dois cargos ajuda você a decidir qual função é mais adequada aos seus objetivos de carreira.
O papel de um engenheiro de aprendizado de máquina versus cientista de dados
O objetivo do aprendizado de máquina e de outras atividades baseadas em IA é criar aplicativos de software que melhorem nossas vidas, seja em ambientes empresariais ou em nossas atividades diárias fora do trabalho. Engenheiros de aprendizado de máquina e cientistas de dados são vitais para o projeto e uso de sistemas inteligentes que melhoram naturalmente com o tempo, com ou sem a assistência humana.
Uma maneira de distinguir as funções dos engenheiros de aprendizado de máquina e dos cientistas de dados no projeto de sistemas inteligentes é ver os cientistas de dados como os arquitetos de uma estrutura e os engenheiros de aprendizado de máquina como os construtores que convertem projetos e modelos em um sistema funcional.
Estes estão entre os deveres primários dos cientistas de dados na criação de sistemas inteligentes:
- Determine quais problemas de negócios são adequados para soluções de ML
- Visualize as muitas etapas do Ciclo de vida de ML (coleta de dados, preparação de dados, disputa de dados, análise de dados, treinamento de modelagem, teste de modelo, implantação)
- Projete algoritmos e modelos de dados personalizados
- Identifique conjuntos de dados complementares e gere os dados sintéticos que os modelos de aprendizagem profunda (DL) exigem
- Determine os requisitos de anotação de dados do sistema
- Manter comunicação contínua com todas as partes interessadas
- Crie ferramentas personalizadas para otimizar o fluxo de trabalho de modelagem
Por outro lado, o papel dos engenheiros de aprendizado de máquina enfatiza a implantação e operação de modelos de ML e DL:
- Implante e otimize modelos de ML e DL em ambientes de produção
- Monitore o desempenho dos modelos para lidar com latência, memória, taxa de transferência e outros parâmetros operacionais
- Execute testes de inferência em CPUs, GPUs, dispositivos de borda e outros hardwares
- Manter e depurar os modelos ML e DL
- Gerencie o controle de versão para modelos, metadados e experimentos
- Otimize fluxos de trabalho de modelo usando ferramentas personalizadas
Os cientistas de dados estão diretamente envolvidos no análise e interpretação dos insights extraído de modelos ML e DL aplicando técnicas estatísticas e matemáticas para identificar padrões, tendências e relacionamentos nos dados.
Os engenheiros de aprendizado de máquina confiam mais em sua experiência em programação e engenharia para transformar conceitos de ciência de dados em sistemas funcionais que sejam flexíveis, escaláveis e transparentes.
Engenheiro de aprendizado de máquina x cientista de dados: habilidades, educação e responsabilidades
Há uma sobreposição considerável nas qualificações necessárias para carreiras em engenharia de aprendizado de máquina e ciência de dados. Por exemplo, ambos os campos exigem perspicácia técnica, pensamento analítico e habilidades de resolução de problemas. Eles também contam com experiência em programação que normalmente inclui programação Python e R, sistemas em nuvem (AWS, Microsoft Azure e Google Cloud Platform, ou GPC) e armazenamento de metadados e otimização.
No entanto, mais importantes do que as semelhanças na educação e nas competências dos engenheiros de aprendizagem automática e dos cientistas de dados são as diferenças nas suas formações técnicas e educacionais:
- Os cientistas de dados devem ser adeptos de estatística, análise de dados, visualização de dados, comunicações escritas e verbais e apresentações.
- Os engenheiros de aprendizado de máquina devem possuir conhecimento profundo de estruturas de dados, modelagem de dados, engenharia de software e os conceitos subjacentes aos modelos de ML e DL.
Os cientistas de dados tendem a ter um conjunto mais amplo de habilidades difíceis do que engenheiros de aprendizado de máquina, incluindo experiência com software estatístico e matemático, linguagens de consulta, ferramentas de visualização de dados, gerenciamento de banco de dados, Microsoft Excel e organização de dados.
A critérios mais importantes para engenheiros de aprendizado de máquina incluem conhecimento de Estruturas de ML e Bibliotecas de ML, estruturas de dados, técnicas de modelagem de dados e arquiteturas de software.
Estas estão entre as habilidades necessárias para um carreira como engenheiro de aprendizado de máquina:
- Sistemas operacionais Linux/Unix
- Linguagens de programação Java, C e C++
- Arquiteturas de GPU e programação CUDA
- Modelagem e avaliação de dados
- Arquiteturas de redes neurais
- Processamento de linguagem natural (PNL)
- Computação distribuída
- Aprendizagem de reforço
- Faísca e Hadoop programação
A conjuntos de habilidades de cientistas de dados englobam estas áreas:
- Codificação SQL e Python
- Design e programação de banco de dados, incluindo NoSQL e bancos de dados em nuvem
- Ferramentas de coleta e limpeza de dados, incluindo ferramentas de business intelligence (BI)
- Ferramentas de análise estatística como SPSS, Matlab e SAS
- Análises estatísticas descritivas, diagnósticas, preditivas e prescritivas
- Álgebra linear e cálculo
- Construção de modelo de ML
- Ferramentas de validação e implantação de modelo (SAS, Neptune, Kubeflow e Google AI)
- Ferramentas de desenvolvimento de API, como Amazon AWS (Amazon API Gateway) e IBM Cloud (IBM API Connect)
O Bureau of Labor Statistics (BLS) dos EUA aponta que a maioria dos cientistas de dados possuir mestrado ou doutorado em matemática, estatística, ciência da computação, negócios ou engenharia. (Os grupos BLS engenheiros de aprendizado de máquina na categoria de cientistas de dados.) Linguagens de programação considerados essenciais para cientistas de dados são Python, R, SQL, Git e GitHub.
Espera-se que os engenheiros de aprendizado de máquina sejam proficiente em Java, R, Python e C++, bem como no uso de bibliotecas de ML, como CNTK da Microsoft, MLlib do Apache Spark e TensorFlow do Google. Espera-se também que eles tenham um forte conhecimento de APIs da web e bibliotecas de API dinâmicas e estáticas.
As perspectivas para engenheiros de aprendizado de máquina e cientistas de dados
O BLS prevê que o número de empregos disponíveis para cientistas de dados aumentará aumento de 36% entre 2021 e 2031, o que é muito mais rápido do que o crescimento médio em todas as profissões.
O “Relatório Futuro do Emprego 2023”coloca os especialistas em IA e aprendizado de máquina entre os empregos que mais crescem, com um crescimento médio anual de 30% até 2027. O relatório aponta que 42% das empresas pesquisadas pretendem priorizar a formação de trabalhadores para aplicar IA e big data no próximo cinco anos.
As estimativas salariais para cientistas de dados incluem o relatório do BLS sobre um salário médio anual de $ 100,910 em maio de 2021, e a pesquisa da PayScale indicando que os cientistas de dados salário-base médio de $ 99,344 em 2023, dentro de uma faixa de US$ 71,000 e US$ 138,000 por ano.
Por outro lado, PayScale coloca o salário base médio dos engenheiros de aprendizado de máquina em US$ 115,243, em uma faixa de cerca de US$ 80,000 a US$ 157,000 por ano.
De acordo com PayScale, as habilidades que têm maior impacto nos salários dos engenheiros de aprendizado de máquina são processamento de imagens (26% superior à média), aprendizagem por reforço (22% superior), DevOps (22% superior) e Scala (20% superior). mais alto).
Os salários dos cientistas de dados são aumentados pela posse de habilidades em programação C++ (42% maior que a média), segurança cibernética (39% maior), análise de pesquisa (26% maior), biblioteca de software PyTorch (24% maior) e previsão (22% maior). ).
Um campo florescente para cientistas de dados é a computação quântica – especificamente ciência da informação quântica – que requer conhecimento de mecânica quântica e uso de algoritmos quânticos em aplicações de resolução de problemas.
Da mesma forma, os engenheiros de aprendizagem automática podem esperar um aumento nas suas perspectivas de emprego nos próximos anos, como resultado do advento da IA generativa, que deverá adicionar até US$ 4.4 trilhões em valor econômico aumentando a produtividade geral, de acordo com o relatório “Technology Trends Outlook 2023” da McKinsey.
Engenheiro de aprendizado de máquina e cientista de dados: na crista da próxima onda tecnológica
As tecnologias de IA terão um impacto tremendo nas economias e nos mercados de trabalho em todo o mundo nos próximos anos, mas, como acontece com todas as tecnologias revolucionárias, haverá vencedores e perdedores. O Centro de Pesquisa de Política Econômica (CEPR) estima que a IA aumentar o crescimento global em 4% a 6% a cada ano, em comparação com uma média de aumento anual de 4% nas últimas décadas.
O efeito da IA no emprego é menos certo, mas o Fórum Económico Mundial estima que, embora a IA substitua 85 milhões de empregos em todo o mundo entre 2020 e 2025, também irá criar 97 milhões de empregos, principalmente em áreas como big data, aprendizado de máquina e marketing digital. Como estes números indicam, a procura por engenheiros de aprendizagem automática e cientistas de dados provavelmente permanecerá forte durante muitos anos.
Imagem usada sob licença da Shutterstock
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- Fonte: https://www.dataversity.net/machine-learning-engineer-vs-data-scientist/
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