Efter år av hype och löften har artificiell intelligens (AI) äntligen kommit. Organisationer av alla typer och storlekar tävlar om att integrera AI i sina affärsprocesser för att göra deras verksamhet mer kraftfull, effektivare och mer lönsam. A datavetare och maskininlärningsingenjör är två av de mest spännande och banbrytande yrkena inom teknik. Även om båda involverar att förverkliga löftet om AI i affärer, kräver valet mellan att bli en maskininlärningsingenjör kontra en datavetare att förstå hur de två rollerna skiljer sig åt och hur de kompletterar varandra.
Maskininlärningsingenjörer och datavetare är medlemmar i teamet bakom ett företags plattform för maskininlärning (ML).. Varje position fyller kritiska uppgifter i utveckling, implementering och underhåll av maskininlärningsapplikationer.
Ändå skiljer sig roller, färdigheter och ansvar för en maskininlärningsingenjör kontra datavetare på viktiga sätt. Att förstå skillnaderna och likheterna mellan de två positionerna hjälper dig att bestämma vilken roll som är en bättre match för dina karriärmål.
Rollen för en maskininlärningsingenjör kontra dataforskare
Målet med maskininlärning och andra AI-baserade aktiviteter är att skapa mjukvaruapplikationer som förbättrar våra liv, oavsett om det är i affärsmiljöer eller i våra dagliga aktiviteter utanför arbetet. Maskininlärningsingenjörer och datavetare är avgörande för utformningen och användningen av intelligenta system som naturligt förbättras över tid, med eller utan hjälp av människor.
Ett sätt att särskilja rollerna för maskininlärningsingenjörer och datavetare i intelligent systemdesign är att se datavetare som arkitekterna för en struktur och maskininlärningsingenjörer som byggare som omvandlar ritningar och modeller till ett fungerande system.
Dessa är bland datavetares primära uppgifter i skapandet av intelligenta system:
- Bestäm vilka affärsproblem som är lämpliga för ML-lösningar
- Visualisera de många stadierna av ML livscykel (datainsamling, dataförberedelse, datatvistelse, dataanalys, modelleringsträning, modelltestning, implementering)
- Designa anpassade algoritmer och datamodeller
- Identifiera kompletterande datamängder och generera syntetiska data som modeller för djupinlärning (DL) kräver
- Bestäm systemets krav för datakommentarer
- Upprätthålla en löpande kommunikation med alla intressenter
- Skapa anpassade verktyg för att optimera arbetsflödet för modellering
Däremot betonar rollen som maskininlärningsingenjörer implementeringen och driften av ML- och DL-modeller:
- Distribuera och optimera ML- och DL-modeller i produktionsinställningar
- Övervaka modellernas prestanda för att adressera latens, minne, genomströmning och andra driftsparametrar
- Utför slutledningstestning på CPU: er, GPU:er, edge-enheter och annan hårdvara
- Underhåll och felsök ML- och DL-modellerna
- Hantera versionskontroll för modeller, metadata och experiment
- Optimera modellarbetsflöden med hjälp av anpassade verktyg
Dataforskare är direkt involverade i analys och tolkning av insikterna extraheras från ML- och DL-modeller genom att tillämpa statistiska och matematiska tekniker för att identifiera mönster, trender och samband i data.
Maskininlärningsingenjörer förlitar sig mer på sin bakgrund inom programmering och teknik för att omvandla datavetenskapliga koncept till funktionella system som är flexibla, skalbara och transparenta.
Machine Learning Engineer vs. Data Scientist: färdigheter, utbildning och ansvar
Det finns en betydande överlappning i de kvalifikationer som behövs för karriärer inom maskininlärningsteknik och datavetenskap. Båda områdena kräver till exempel teknisk skarpsinne, analytiskt tänkande och problemlösningsförmåga. De förlitar sig också på programmeringserfarenhet som vanligtvis inkluderar Python- och R-programmering, molnsystem (AWS, Microsoft Azure och Google Cloud Platform eller GPC) och metadatalagring och optimering.
Ännu viktigare än likheterna i utbildning och färdigheter hos maskininlärningsingenjörer och datavetare är skillnaderna i deras tekniska och utbildningsmässiga bakgrund:
- Dataforskare måste vara skickliga på statistik, dataanalys, datavisualisering, skriftlig och muntlig kommunikation och presentationer.
- Maskininlärningsingenjörer måste ha djupgående kunskaper om datastrukturer, datamodellering, mjukvaruteknik och begreppen bakom ML- och DL-modeller.
Dataforskare tenderar att ha en bredare uppsättning av hårda färdigheter än maskininlärningsingenjörer, inklusive erfarenhet av statistisk och matematisk programvara, frågespråk, datavisualiseringsverktyg, databashantering, Microsoft Excel och datatvistelse.
Smakämnen viktigaste kriterierna för maskininlärningsingenjörer inkluderar kunskap om ML ramar och ML bibliotek, datastrukturer, datamodelleringstekniker och mjukvaruarkitekturer.
Dessa är bland de färdigheter som krävs för en karriär som maskininlärningsingenjör:
- Linux/Unix operativsystem
- Programmeringsspråken Java, C och C++
- GPU-arkitekturer och CUDA-programmering
- Datamodellering och utvärdering
- Neurala nätverksarkitekturer
- Naturlig språkbehandling (NLP)
- Distribuerad databehandling
- Förstärkningslärande
- Spark och Hadoop programmering
Smakämnen kunskapsuppsättningar av datavetare omfattar dessa områden:
- SQL och Python-kodning
- Databasdesign och programmering, inklusive NoSQL och molndatabaser
- Datainsamlings- och rengöringsverktyg, inklusive Business Intelligence (BI)-verktyg
- Statistiska analysverktyg som SPSS, Matlab och SAS
- Beskrivande, diagnostiska, prediktiva och preskriptiva statistiska analyser
- Linjär algebra och kalkyl
- ML modellbygge
- Verktyg för modellvalidering och implementering (SAS, Neptune, Kubeflow och Google AI)
- API-utvecklingsverktyg som Amazon AWS (Amazon API Gateway) och IBM Cloud (IBM API Connect)
US Bureau of Labor Statistics (BLS) påpekar att de flesta dataforskare har en magisterexamen eller doktorsexamen i matematik, statistik, datavetenskap, affärer eller teknik. (BLS-grupperna maskininlärningsingenjörer under kategorin datavetare.) Programmeringsspråk som anses väsentliga för dataforskare är Python, R, SQL, Git och GitHub.
Maskininlärningsingenjörer förväntas vara det behärskar Java, R, Python och C++, samt att använda ML-bibliotek som Microsofts CNTK, Apache Sparks MLlib och Googles TensorFlow. De förväntas också ha en god förståelse för webb-API:er och dynamiska och statiska API-bibliotek.
Outlook för maskininlärningsingenjörer och dataforskare
BLS förutspår att antalet tillgängliga jobb för dataforskare kommer att göra det öka med 36% mellan 2021 och 2031, vilket är mycket snabbare än den genomsnittliga tillväxten i alla yrken.
World Economic Forums "Rapporten The Future of Jobs 2023” placerar AI- och maskininlärningsspecialister bland de snabbast växande jobben, med en genomsnittlig årlig tillväxt på 30 % fram till 2027. Rapporten påpekar att 42 % av de tillfrågade företagen avser att prioritera att utbilda arbetare för att tillämpa AI och big data i nästa fem år.
Löneuppskattningar för datavetare inkluderar BLS som rapporterar en genomsnittlig årslön på $ 100,910 XNUMX från och med maj 2021, och PayScales undersökning som visar datavetares genomsnittlig grundlön på $99,344 XNUMX 2023, inom intervallet 71,000 138,000 $ och XNUMX XNUMX $ per år.
Däremot sätter PayScale genomsnittlig grundlön för maskininlärningsingenjörer till 115,243 80,000 USD i ett intervall från cirka 157,000 XNUMX USD till XNUMX XNUMX USD per år.
Enligt PayScale är de färdigheter som har störst inverkan på lönerna för maskininlärningsingenjörer bildbehandling (26 % högre än genomsnittet), förstärkningsinlärning (22 % högre), DevOps (22 % högre) och Scala (20 %). högre).
Lönerna för datavetare höjs genom att ha kunskaper i C++-programmering (42 % högre än genomsnittet), cybersäkerhet (39 % högre), forskningsanalys (26 % högre), PyTorch mjukvarubibliotek (24 % högre) och prognoser (22 % högre) ).
Ett växande område för dataforskare är kvantberäkningar – specifikt kvantinformationsvetenskap – vilket kräver kunskap om kvantmekanik och användning av kvantalgoritmer i problemlösningstillämpningar.
På samma sätt kan maskininlärningsingenjörer förvänta sig en ökning av sina jobbutsikter under de kommande åren som ett resultat av tillkomsten av generativ AI, som förväntas lägga till så mycket som 4.4 biljoner dollar i ekonomiskt värde genom att öka den totala produktiviteten, enligt McKinseys rapport "Technology Trends Outlook 2023".
Machine Learning Engineer och Data Scientist: On the Crest of the Next Tech Wave
AI-tekniker kommer att ha en enorm inverkan på ekonomier och arbetsmarknader över hela världen under de kommande åren, men som med all ny teknik kommer det att finnas vinnare och förlorare. Center for Economic Policy Research (CEPR) uppskattar att AI kommer öka den globala tillväxten med 4% till 6% varje år, jämfört med en genomsnittlig årlig ökning på 4 % under de senaste decennierna.
Effekten av AI på sysselsättningen är mindre säker, men World Economic Forum uppskattar att även om AI kommer att ersätta 85 miljoner jobb runt om i världen mellan 2020 och 2025, kommer det också att skapa 97 miljoner jobb, främst inom områden som big data, maskininlärning och digital marknadsföring. Som dessa siffror indikerar kommer efterfrågan på maskininlärningsingenjörer och datavetare sannolikt att förbli stark under många år framöver.
Bild använd under licens från Shutterstock
- SEO-drivet innehåll och PR-distribution. Bli förstärkt idag.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Styrka dig själv. Tillgång här.
- PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Kunskap förstärkt. Tillgång här.
- Platoesg. Kol, CleanTech, Energi, Miljö, Sol, Avfallshantering. Tillgång här.
- PlatoHealth. Biotech och kliniska prövningar Intelligence. Tillgång här.
- Källa: https://www.dataversity.net/machine-learning-engineer-vs-data-scientist/
- : har
- :är
- 000
- 2020
- 2021
- 2023
- 2025
- 2031
- 224
- 300
- 97
- a
- Om oss
- Enligt
- aktiviteter
- mannaskap
- adress
- skicklig
- första advent
- AI
- AI i affärer
- algoritmer
- Alla
- också
- amason
- Amazon API Gateway
- bland
- mängd
- an
- analys
- Analytisk
- analytics
- och
- årsringar
- Apache
- api
- API: er
- tillämpningar
- Ansök
- Tillämpa
- arkitekter
- ÄR
- områden
- runt
- anlände
- konstgjord
- artificiell intelligens
- Konstgjord intelligens (AI)
- AS
- Bistånd
- At
- tillgänglig
- genomsnitt
- AWS
- Azure
- bakgrund
- bakgrunder
- bas
- BE
- passande
- bakom
- Bättre
- mellan
- Stor
- Stora data
- lyft
- ökat
- båda
- bredare
- byggare
- office
- byrån för arbetarstatistik
- spirande
- företag
- business intelligence
- affärsprocesser
- men
- by
- C + +
- KAN
- Karriär
- karriärer
- Kategori
- Centrum
- vissa
- välja
- Rengöring
- cloud
- Molnplattform
- samling
- komma
- kommande
- Kommunikation
- Trygghet i vårdförloppet
- Företag
- jämfört
- Komplement
- komplementär
- dator
- Datavetenskap
- databehandling
- Begreppen
- Kontakta
- betydande
- anses
- Däremot
- kontroll
- konvertera
- skapa
- skapande
- kritisk
- beställnings
- allra senaste
- Cybersäkerhet
- datum
- dataanalys
- Data Analytics
- Förberedelse av data
- datavetenskap
- datavetare
- datauppsättningar
- datavisualisering
- Databas
- DATAVERSITET
- dag för dag
- årtionden
- beslutar
- djup
- djupt lärande
- Efterfrågan
- utplacering
- Designa
- Utveckling
- utvecklings verktyg
- enheter
- DevOps
- diagnostik
- skilja sig
- skillnader
- digital
- digital marknadsföring
- direkt
- skilja på
- dynamisk
- varje
- Ekonomisk
- Ekonomiskt forum
- Ekonomisk politik
- ekonomier
- kant
- Utbildning
- pedagogiska
- effekt
- effektiv
- betonar
- sysselsättning
- omfatta
- ingenjör
- Teknik
- Ingenjörer
- förbättra
- väsentlig
- uppskattningar
- Varje
- exempel
- excel
- spännande
- förvänta
- förväntat
- erfarenhet
- snabbare
- få
- fält
- Fält
- siffror
- Slutligen
- fem
- flexibel
- För
- forbes
- prognoser
- Forum
- från
- funktionella
- funktion
- framtida
- nätbryggan
- samla
- generera
- gå
- GitHub
- Välgörenhet
- Målet
- Mål
- du har google
- Google Cloud
- Google Cloud Platform
- Googles
- GPUs
- störst
- Tillväxt
- Har
- hjälper
- Hög
- högre
- Hur ser din drömresa ut
- HTTPS
- Människa
- Hype
- IBM
- IBM Cloud
- identifiera
- bild
- Inverkan
- genomförande
- med Esport
- förbättra
- in
- djupgående
- innefattar
- innefattar
- Inklusive
- Öka
- ökande
- indikerar
- indikerar
- informationen
- integrera
- Intelligens
- Intelligent
- avser
- tolkning
- in
- engagera
- involverade
- IT
- java
- Jobb
- Lediga jobb
- jobbrapport
- kunskap
- KubeFlow
- arbetskraft
- språk
- Språk
- Latens
- inlärning
- lärande ingenjörer
- mindre
- bibliotek
- Bibliotek
- Licens
- sannolikt
- Bor
- Förlorare
- Maskinen
- maskininlärning
- underhåll
- göra
- ledning
- många
- Marknadsföring
- Marknader
- master
- Match
- matematisk
- matematik
- max-bredd
- Maj..
- McKinsey
- mekanik
- Medlemmar
- Minne
- metadata
- Microsoft
- Microsoft Azure
- Microsoft Excel
- miljon
- ML
- modell
- Modelltestning
- modellering
- modeller
- mer
- mer effektiv
- mest
- mycket
- måste
- nödvändigt för
- behövs
- Neptune
- nät
- Nästa
- nlp
- antal
- of
- on
- pågående
- drift
- drift
- operativa
- Verksamhet
- optimering
- Optimera
- optimera
- or
- organisationer
- Övriga
- vår
- ut
- utsikterna
- utanför
- över
- övergripande
- Tidigare
- mönster
- för
- prestanda
- platser
- plattform
- plato
- Platon Data Intelligence
- PlatonData
- poäng
- policy
- placera
- positioner
- besitter
- den mäktigaste
- prediktiva
- beredning
- Presentationer
- primärt
- Prioritera
- problemlösning
- problem
- processer
- bearbetning
- Produktion
- produktivitet
- lönsam
- Programmering
- löfte
- utsikter
- Puts
- Python
- pytorch
- kvalifikationer
- Quantum
- kvantalgoritmer
- kvantkalkylering
- Kvantmekanik
- R
- Racing
- område
- inse
- förstärkning lärande
- Förhållanden
- förlita
- förblir
- ersätta
- rapport
- Rapportering
- kräver
- Kräver
- forskning
- ansvar
- resultera
- Roll
- roller
- Körning
- s
- löner
- lönen
- SAS
- Skala
- skalbar
- Vetenskap
- Forskare
- vetenskapsmän
- se
- in
- uppsättningar
- inställningar
- Likheterna
- storlekar
- skicklighet
- färdigheter
- Mjukvara
- mjukvaruutveckling
- specialister
- SQL
- stadier
- statistisk
- statistik
- stark
- struktur
- strukturer
- sådana
- lämplig
- Undersökning
- tillfrågade
- system
- System
- grupp
- tech
- Teknisk
- tekniker
- Tekniken
- Teknologi
- Tend
- tensorflow
- Testning
- än
- den där
- Smakämnen
- världen
- deras
- Där.
- Dessa
- de
- Tänkande
- Genom
- genomströmning
- tid
- till
- verktyg
- Utbildning
- Förvandla
- transparent
- enorm
- Trender
- Biljon
- turing
- två
- typer
- typiskt
- oss
- under
- underliggande
- förståelse
- användning
- Begagnade
- med hjälp av
- godkännande
- version
- versionskontroll
- visualisering
- avgörande
- vs
- lön
- Sätt..
- sätt
- webb
- VÄL
- om
- som
- medan
- VEM
- kommer
- vinnare
- med
- inom
- utan
- Arbete
- arbetare
- arbetsflöden
- världen
- World Economic Forum
- inom hela sverige
- skriven
- år
- år
- dig
- Din
- zephyrnet