După ani de hype și promisiuni, inteligența artificială (AI) a sosit în sfârșit. Organizațiile de toate tipurile și dimensiunile se luptă pentru a integra AI în procesele lor de afaceri pentru a-și face operațiunile mai puternice, mai eficiente și mai profitabile. A om de știință de date și inginer de învățare automată sunt două dintre cele mai interesante și de ultimă oră profesii din tehnologie. În timp ce ambele implică realizarea promisiunii AI în afaceri, alegerea între a deveni un inginer de învățare automată și un om de știință în date necesită înțelegerea modului în care cele două roluri diferă și cum se completează reciproc.
Inginerii de învățare automată și oamenii de știință de date sunt membri ai echipei din spatele unei companii platformă de învățare automată (ML).. Fiecare post îndeplinește sarcini critice în dezvoltarea, implementarea și întreținerea aplicațiilor de învățare automată.
Cu toate acestea, rolurile, seturile de abilități și responsabilitățile unui inginer de învățare automată față de un cercetător de date diferă în moduri importante. Înțelegerea diferențelor și asemănărilor dintre cele două poziții vă ajută să decideți care rol se potrivește mai bine cu obiectivele dvs. de carieră.
Rolul unui inginer de învățare automată vs. Data Scientist
Scopul învățării automate și al altor activități bazate pe inteligență artificială este de a crea aplicații software care ne îmbunătățesc viața, fie în mediul de afaceri, fie în activitățile noastre de zi cu zi în afara muncii. Inginerii de învățare automată și oamenii de știință de date sunt vitali pentru proiectarea și utilizarea sistemelor inteligente care se îmbunătățesc în mod natural în timp, cu sau fără asistența oamenilor.
O modalitate de a distinge rolurile inginerilor de învățare automată și ale oamenilor de știință de date în proiectarea sistemelor inteligente este de a vedea oamenii de știință în date ca arhitecții unei structuri și inginerii de învățare automată ca constructorii care convertesc planurile și modelele într-un sistem funcțional.
Acestea sunt printre sarcinile principale ale cercetătorilor de date în crearea de sisteme inteligente:
- Determinați care probleme de afaceri sunt potrivite pentru soluțiile ML
- Vizualizați numeroasele etape ale Ciclul de viață ML (colectarea datelor, pregătirea datelor, disputarea datelor, analiza datelor, formarea de modelare, testarea modelelor, implementarea)
- Proiectați algoritmi și modele de date personalizate
- Identificați seturi de date complementare și generați date sintetice de care modelele de învățare profundă (DL) cer
- Determinați cerințele sistemului de adnotare a datelor
- Menține comunicarea continuă cu toate părțile interesate
- Creați instrumente personalizate pentru optimizarea fluxului de lucru de modelare
În schimb, rolul inginerilor de învățare automată subliniază implementarea și funcționarea modelelor ML și DL:
- Implementați și optimizați modelele ML și DL în setările de producție
- Monitorizați performanța modelelor pentru a aborda latența, memoria, debitul și alți parametri operaționali
- Efectuați teste de inferență pe procesoare, GPU-uri, dispozitive de vârf și alt hardware
- Mențineți și depanați modelele ML și DL
- Gestionați controlul versiunilor pentru modele, metadate și experimente
- Optimizați fluxurile de lucru ale modelului folosind instrumente personalizate
Oamenii de știință de date sunt direct implicați în analiza și interpretarea perspectivelor extrase din modelele ML și DL prin aplicarea tehnicilor statistice și matematice pentru a identifica modele, tendințe și relații în date.
Inginerii de învățare automată se bazează mai mult pe experiența lor în programare și inginerie pentru a transforma conceptele științei datelor în sisteme funcționale care sunt flexibile, scalabile și transparente.
Inginer de învățare automată vs. Data Scientist: abilități, educație și responsabilități
Există o cantitate considerabilă de suprapunere a calificărilor necesare pentru carierele în ingineria învățării automate și știința datelor. De exemplu, ambele domenii necesită perspicacitate tehnică, gândire analitică și abilități de rezolvare a problemelor. De asemenea, se bazează pe experiența de programare care include de obicei programare Python și R, sisteme cloud (AWS, Microsoft Azure și Google Cloud Platform sau GPC) și stocarea metadatelor și optimizare.
Cu toate acestea, mai importante decât asemănările în educația și abilitățile inginerilor de învățare automată și ale cercetătorilor de date sunt diferențele în mediul lor tehnic și educațional:
- Oamenii de știință de date trebuie să fie adepți în statistici, analize de date, vizualizare a datelor, comunicări scrise și verbale și prezentări.
- Inginerii de învățare automată trebuie să dețină cunoștințe aprofundate despre structurile de date, modelarea datelor, ingineria software și conceptele care stau la baza modelelor ML și DL.
Oamenii de știință de date tind să aibă un set mai larg de abilități grele decât inginerii de învățare automată, inclusiv experiență cu software de statistică și matematică, limbaje de interogare, instrumente de vizualizare a datelor, gestionarea bazelor de date, Microsoft Excel și disputarea datelor.
criteriile cele mai importante pentru inginerii de învățare automată includ cunoștințe despre cadre ML și biblioteci ML, structuri de date, tehnici de modelare a datelor și arhitecturi software.
Acestea se numără printre abilitățile necesare pentru a carieră ca inginer de învățare automată:
- sisteme de operare Linux/Unix
- Limbaje de programare Java, C și C++
- Arhitecturi GPU și programare CUDA
- Modelarea și evaluarea datelor
- Arhitecturi de rețele neuronale
- Prelucrarea limbajului natural (NLP)
- Calcul distribuit
- Consolidarea învățării
- Scânteie și Hadoop de programare
seturi de abilități ale cercetătorilor de date cuprinde aceste domenii:
- Codare SQL și Python
- Proiectare și programare baze de date, inclusiv baze de date NoSQL și cloud
- Instrumente de colectare și curățare a datelor, inclusiv instrumente de business intelligence (BI).
- Instrumente de analiză statistică, cum ar fi SPSS, Matlab și SAS
- Analize statistice descriptive, diagnostice, predictive și prescriptive
- Algebră liniară și calcul
- Construirea modelului ML
- Instrumente de validare și implementare a modelelor (SAS, Neptune, Kubeflow și Google AI)
- Instrumente de dezvoltare API, cum ar fi Amazon AWS (Amazon API Gateway) și IBM Cloud (IBM API Connect)
Biroul de Statistică a Muncii din SUA (BLS) subliniază că majoritatea cercetătorilor de date posedă o diplomă de master sau doctorat în matematică, statistică, informatică, afaceri sau inginerie. (Grupurile BLS ingineri de învățare automată din categoria cercetătorilor de date.) Limbaje de programare care sunt considerate esențiale pentru oamenii de știință de date sunt Python, R, SQL, Git și GitHub.
Se așteaptă să fie inginerii de învățare automată cunoștințe în Java, R, Python și C++, precum și în utilizarea bibliotecilor ML, cum ar fi CNTK de la Microsoft, MLlib de la Apache Spark și TensorFlow de la Google. De asemenea, se așteaptă ca aceștia să aibă o înțelegere puternică a API-urilor web și a bibliotecilor API dinamice și statice.
Perspectiva pentru inginerii de învățare automată și oamenii de știință ai datelor
BLS prognozează că numărul de locuri de muncă disponibile pentru oamenii de știință de date va fi crește cu 36% între 2021 și 2031, ceea ce este mult mai rapid decât creșterea medie a tuturor ocupațiilor.
Forumul Economic Mondial „Raportul privind viitorul locurilor de muncă 2023” plasează specialiștii în inteligența artificială și în învățarea automată printre locurile de muncă cu cea mai rapidă creștere, cu o creștere anuală medie de 30% până în 2027. Raportul subliniază că 42% dintre companiile chestionate intenționează să acorde prioritate instruirii angajaților pentru a aplica AI și big data în următoarele cinci ani.
Estimările salariale pentru oamenii de știință de date includ raportarea BLS și salariul mediu anual de 100,910 USD din mai 2021 și sondajul PayScale care indică cercetătorii de date salariul de bază mediu de 99,344 USD în 2023, într-un interval de 71,000 USD și 138,000 USD pe an.
În schimb, PayScale pune salariul de bază mediu al inginerilor de învățare automată la 115,243 USD într-un interval de la aproximativ 80,000 USD la 157,000 USD pe an.
Potrivit PayScale, abilitățile care au cel mai mare impact asupra salariilor inginerilor de învățare automată sunt procesarea imaginilor (cu 26% mai mare decât media), învățarea prin consolidare (22% mai mare), DevOps (22% mai mare) și Scala (20% mai mare). superior).
Salariile cercetătorilor de date sunt sporite prin posesia abilităților de programare C++ (42% mai mare decât media), securitate cibernetică (39% mai mare), analiză de cercetare (26% mai mare), biblioteca de software PyTorch (24% mai mare) și prognoză (22% mai mare). ).
Un domeniu în plină expansiune pentru oamenii de știință de date este calculul cuantic – în special știința informației cuantice – care necesită cunoștințe de mecanică cuantică și utilizarea algoritmilor cuantici în aplicații de rezolvare a problemelor.
În mod similar, inginerii de învățare automată se pot aștepta la o creștere a perspectivelor lor de muncă în următorii ani, ca urmare a apariției AI generativă, care se așteaptă să adauge valoare economică de până la 4.4 trilioane de dolari prin creșterea productivității generale, conform raportului McKinsey „Technology Trends Outlook 2023”.
Inginer de învățare automată și om de știință a datelor: Pe creasta următorului val tehnic
Tehnologiile AI vor avea un impact extraordinar asupra economiilor și piețelor muncii din întreaga lume în următorii ani, dar, ca în cazul oricărei tehnologii care schimbă jocul, vor exista câștigători și învinși. Centrul de Cercetare a Politicii Economice (CEPR) estimează că AI o va face crește creșterea globală cu 4% până la 6% în fiecare an, comparativ cu o medie de creștere anuală de 4% în ultimele decenii.
Efectul AI asupra ocupării forței de muncă este mai puțin sigur, dar Forumul Economic Mondial estimează că, deși IA va înlocui 85 de milioane de locuri de muncă în întreaga lume între 2020 și 2025, va să creeze 97 de milioane de locuri de muncă, în primul rând în domenii precum big data, machine learning și marketing digital. După cum indică aceste cifre, cererea de ingineri de învățare automată și oameni de știință a datelor va rămâne probabil puternică pentru mulți ani de acum înainte.
Imagine folosită sub licență de la Shutterstock
- Distribuție de conținut bazat pe SEO și PR. Amplifică-te astăzi.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Împuterniciți-vă. Accesați Aici.
- PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Cunoștințe amplificate. Accesați Aici.
- PlatoESG. carbon, CleanTech, Energie, Mediu inconjurator, Solar, Managementul deșeurilor. Accesați Aici.
- PlatoHealth. Biotehnologie și Inteligență pentru studii clinice. Accesați Aici.
- Sursa: https://www.dataversity.net/machine-learning-engineer-vs-data-scientist/
- :are
- :este
- 000
- 2020
- 2021
- 2023
- 2025
- 2031
- 224
- 300
- 97
- a
- Despre Noi
- Conform
- activităţi de
- pătrundere
- adresa
- adept
- venire
- AI
- AI în afaceri
- algoritmi
- TOATE
- de asemenea
- Amazon
- Gateway API Amazon
- printre
- sumă
- an
- analiză
- Analitic
- Google Analytics
- și
- anual
- Apache
- api
- API-uri
- aplicatii
- Aplică
- Aplicarea
- arhitecți
- SUNT
- domenii
- în jurul
- a sosit
- artificial
- inteligență artificială
- Inteligența artificială (AI)
- AS
- Asistență
- At
- disponibil
- in medie
- AWS
- Azuriu
- fundal
- fundaluri
- de bază
- BE
- devenire
- în spatele
- Mai bine
- între
- Mare
- Datele mari
- a stimula
- amplificat
- atât
- mai larg
- constructori
- Birou
- biroul statisticilor muncii
- înmugurire
- afaceri
- business intelligence
- procesele de afaceri
- dar
- by
- C ++
- CAN
- Carieră
- cariere
- Categorii
- Centru
- sigur
- alegere
- Curățenie
- Cloud
- Platforma Cloud
- colectare
- cum
- venire
- Comunicare
- Comunicații
- Companii
- comparație
- Completa
- complementar
- calculator
- Informatică
- tehnica de calcul
- Concepte
- Conectați
- considerabil
- luate în considerare
- contrast
- Control
- converti
- crea
- creaţie
- critic
- personalizat
- ultima generație
- Securitate cibernetică
- de date
- analiza datelor
- Analiza datelor
- Pregătirea datelor
- știința datelor
- om de știință de date
- seturi de date
- vizualizarea datelor
- Baza de date
- VERSITATE DE DATE
- zilnic
- zeci de ani
- decide
- adânc
- învățare profundă
- Cerere
- desfășurarea
- Amenajări
- Dezvoltare
- instrumente de dezvoltare
- Dispozitive
- DevOps
- diagnostic
- diferi
- diferenţele
- digital
- Digital Marketing
- direct
- distinge
- dinamic
- fiecare
- Economic
- Forumul Economic
- Politică economică
- economii
- Margine
- Educaţie
- de învăţământ
- efect
- eficient
- subliniază
- ocuparea forţei de muncă
- înconjura
- inginer
- Inginerie
- inginerii
- spori
- esenţial
- estimări
- Fiecare
- exemplu
- Excel
- captivant
- aștepta
- de aşteptat
- experienţă
- mai repede
- puțini
- camp
- Domenii
- cifre
- În cele din urmă
- cinci
- flexibil
- Pentru
- Forbes
- prognoze
- forum
- din
- funcțional
- funcționare
- viitor
- poartă
- culegere
- genera
- merge
- GitHub
- Caritate
- scop
- Goluri
- google ai
- Google Cloud
- Platforma Google Cloud
- unități de procesare grafică
- cea mai mare
- Creștere
- Avea
- ajută
- Înalt
- superior
- Cum
- HTTPS
- Oamenii
- hype
- IBM
- IBM Cloud
- identifica
- imagine
- Impactul
- implementarea
- important
- îmbunătăţi
- in
- în profunzime
- include
- include
- Inclusiv
- Crește
- crescând
- indica
- indicând
- informații
- integra
- Inteligență
- Inteligent
- intenţionează
- interpretare
- în
- implica
- implicat
- IT
- Java
- Loc de munca
- Locuri de munca
- raport de locuri de muncă
- cunoştinţe
- KubeFlow
- muncă
- limbă
- Limbă
- Latență
- învăţare
- ingineri de învăţare
- mai puțin
- biblioteci
- Bibliotecă
- Licență
- Probabil
- Locuiește
- Fraieri
- maşină
- masina de învățare
- întreținere
- face
- administrare
- multe
- Marketing
- pieţe
- studii de masterat
- Meci
- matematic
- matematică
- max-width
- Mai..
- McKinsey
- mecanică
- Membri actuali
- Memorie
- Metadata
- Microsoft
- Microsoft Azure
- Microsoft Excel
- milion
- ML
- model
- Testarea modelelor
- modelare
- Modele
- mai mult
- mai eficient
- cele mai multe
- mult
- trebuie sa
- necesar
- necesar
- Neptun
- reţea
- următor
- nlp
- număr
- of
- on
- în curs de desfășurare
- de operare
- operaţie
- operațional
- Operațiuni
- optimizare
- Optimizați
- optimizarea
- or
- organizații
- Altele
- al nostru
- afară
- Perspectivă
- exterior
- peste
- global
- trecut
- modele
- pentru
- performanță
- Locuri
- platformă
- Plato
- Informații despre date Platon
- PlatoData
- puncte
- Politica
- poziţie
- poziţii
- poseda
- puternic
- predictivă
- pregătire
- Prezentări
- în primul rând
- Prioritizarea
- de rezolvare a problemelor
- probleme
- procese
- prelucrare
- producere
- productivitate
- profitabil
- Programare
- promisiune
- perspective
- puts
- Piton
- pirtorh
- calificări
- Cuantic
- algoritmi cuantici
- cuantic calcul
- Mecanica cuantică
- R
- curse
- gamă
- realizarea
- Consolidarea învățării
- Relaţii
- se bazează
- rămâne
- înlocui
- raportează
- Raportarea
- necesita
- Necesită
- cercetare
- responsabilităţi
- rezultat
- Rol
- rolurile
- Alerga
- s
- salarii
- salariu
- SAS
- Scala
- scalabil
- Ştiinţă
- Om de stiinta
- oamenii de stiinta
- vedere
- set
- Seturi
- setări
- asemănări
- dimensiuni
- calificare
- aptitudini
- Software
- Inginerie software
- specialiști
- SQL
- Stadiile
- statistic
- statistică
- puternic
- structura
- structurile
- astfel de
- potrivit
- Sondaj de opinie
- au realizat studii
- sistem
- sisteme
- echipă
- tech
- Tehnic
- tehnici de
- Tehnologii
- Tehnologia
- Tind
- tensorflow
- Testarea
- decât
- acea
- lumea
- lor
- Acolo.
- Acestea
- ei
- Gândire
- Prin
- debit
- timp
- la
- Unelte
- Pregătire
- Transforma
- transparent
- extraordinar
- Tendinţe
- Trilion
- Turing
- Două
- Tipuri
- tipic
- ne
- în
- care stau la baza
- înţelegere
- utilizare
- utilizat
- folosind
- validare
- versiune
- controlul versiunii
- vizualizare
- vital
- vs
- salariu
- Cale..
- modalități de
- web
- BINE
- dacă
- care
- în timp ce
- OMS
- voi
- Câştigătorii
- cu
- în
- fără
- Apartamente
- muncitorii
- fluxuri de lucru
- lume
- Forumul Economic Mondial
- la nivel internațional.
- scris
- an
- ani
- tu
- Ta
- zephyrnet