Після багатьох років галасу та обіцянок штучний інтелект (ШІ) нарешті з’явився. Організації всіх типів і розмірів прагнуть інтегрувати штучний інтелект у свої бізнес-процеси, щоб зробити свою діяльність потужнішою, ефективнішою та прибутковою. А вчений даних та інженер машинного навчання це дві найцікавіші та найсучасніші професії в галузі технологій. Хоча обидва передбачають реалізацію перспектив штучного інтелекту в бізнесі, вибір між інженером машинного навчання чи науковцем з даних вимагає розуміння того, чим ці дві ролі відрізняються та як вони доповнюють одна одну.
Інженери з машинного навчання та дослідники даних є членами команди, що стоїть за компанією платформа машинного навчання (ML).. Кожна посада виконує важливі обов’язки щодо розробки, впровадження та підтримки програм машинного навчання.
Проте ролі, набори навичок і обов’язки інженера з машинного навчання та спеціаліста з обробки даних значно відрізняються. Розуміння відмінностей і схожості між двома посадами допоможе вам вирішити, яка роль краще відповідає вашим кар’єрним цілям.
Роль інженера машинного навчання проти Data Scientist
Мета машинного навчання та інших видів діяльності на основі штучного інтелекту полягає у створенні програмних додатків, які покращують наше життя, як у бізнесі, так і в повсякденній діяльності поза роботою. Інженери з машинного навчання та спеціалісти з обробки даних мають життєво важливе значення для розробки та використання інтелектуальних систем, які природним чином покращуються з часом, за допомогою або без допомоги людей.
Один із способів розрізнити ролі інженерів машинного навчання та науковців з обробки даних у розробці інтелектуальних систем полягає в тому, щоб розглядати вчених з обробки даних як архітекторів структури, а інженерів з машинного навчання — як розробників, які перетворюють креслення та моделі у функціонуючу систему.
Це серед основні обов'язки науковців з даних у створенні інтелектуальних систем:
- Визначте, які бізнес-проблеми підходять для рішень ML
- Уявіть багато етапів Життєвий цикл ML (збір даних, підготовка даних, суперечка даних, аналіз даних, навчання моделюванню, тестування моделі, розгортання)
- Розробка спеціальних алгоритмів і моделей даних
- Визначте додаткові набори даних і створіть синтетичні дані які вимагають моделі глибокого навчання (DL).
- Визначте вимоги системи до анотації даних
- Підтримуйте постійний зв’язок з усіма зацікавленими сторонами
- Створюйте власні інструменти для оптимізації робочого процесу моделювання
І навпаки, роль інженерів машинного навчання наголошує на розгортанні та експлуатації моделей ML і DL:
- Розгортайте та оптимізуйте моделі ML і DL у робочих налаштуваннях
- Відстежуйте продуктивність моделей для вирішення параметрів затримки, пам’яті, пропускної здатності та інших робочих параметрів
- Виконайте тестування логічного висновку на процесорах, графічних процесорах, периферійних пристроях та іншому обладнанні
- Підтримуйте та налагоджуйте моделі ML і DL
- Керуйте контролем версій для моделей, метаданих і експериментів
- Оптимізуйте робочі процеси моделі за допомогою спеціальних інструментів
Науковці даних беруть безпосередню участь у аналіз та інтерпретація інсайтів витягнуті з моделей ML і DL шляхом застосування статистичних і математичних методів для виявлення закономірностей, тенденцій і зв’язків у даних.
Інженери машинного навчання більше покладаються на свій досвід у програмуванні та інженерії, щоб перетворити концепції науки про дані у функціональні системи, які є гнучкими, масштабованими та прозорими.
Інженер машинного навчання проти спеціаліста з обробки даних: навички, освіта та обов’язки
Кваліфікації, необхідні для кар’єри в галузі машинного навчання та науки про дані, значно збігаються. Наприклад, обидві сфери вимагають технічної кмітливості, аналітичного мислення та навичок вирішення проблем. Вони також покладаються на досвід програмування, який зазвичай включає програмування на Python і R, хмарні системи (AWS, Microsoft Azure та Google Cloud Platform або GPC) і зберігання метаданих та оптимізація.
Проте більш важливими, ніж подібність освіти та навичок інженерів машинного навчання та науковців з обробки даних, є відмінності в їхній технічній та освітній підготовці:
- Науковці з обробки даних повинні володіти статистикою, аналітикою даних, візуалізацією даних, письмовою та усною комунікацією та презентаціями.
- Інженери з машинного навчання повинні мати глибокі знання про структури даних, моделювання даних, розробку програмного забезпечення та концепції, що лежать в основі моделей ML і DL.
Науковці даних, як правило, мають ширший набір тверді навички ніж інженери з машинного навчання, включаючи досвід роботи зі статистичним і математичним програмним забезпеченням, мовами запитів, інструментами візуалізації даних, керування базами даних, Microsoft Excel і обробки даних.
Команда найважливіші критерії для інженерів машинного навчання включають знання Фреймворки ML та Бібліотеки ML, структури даних, методи моделювання даних та архітектури програмного забезпечення.
Це серед навичок, необхідних для a кар'єра інженера з машинного навчання:
- Операційні системи Linux/Unix
- Мови програмування Java, C і C++
- Архітектури GPU та програмування CUDA
- Моделювання та оцінка даних
- Архітектури нейронних мереж
- Обробка природною мовою (НЛП)
- Розподілені обчислення
- Підсилення навчання
- Іскра і Hadoop Програмування
Команда набори навичок спеціалістів із обробки даних охоплюють такі області:
- Кодування SQL і Python
- Дизайн і програмування баз даних, включаючи NoSQL і хмарні бази даних
- Інструменти збору та очищення даних, у тому числі інструменти бізнес-аналітики (BI).
- Інструменти статистичного аналізу, такі як SPSS, Matlab і SAS
- Описовий, діагностичний, прогнозний та прескриптивний статистичний аналіз
- Лінійна алгебра та числення
- Побудова моделі ML
- Інструменти перевірки та розгортання моделі (SAS, Neptune, Kubeflow і Google AI)
- Інструменти розробки API, такі як Amazon AWS (Amazon API Gateway) і IBM Cloud (IBM API Connect)
Бюро статистики праці США (BLS) зазначає, що більшість дослідників даних мати ступінь магістра або ступінь доктора математики, статистики, інформатики, бізнесу чи інженерії. (Групи BLS інженери машинного навчання у категорії науковців з даних.) Мови програмування які вважаються важливими для науковців з обробки даних, це Python, R, SQL, Git і GitHub.
Очікується, що інженери машинного навчання будуть володіє Java, R, Python і C++, а також у використанні бібліотек ML, таких як CNTK від Microsoft, MLlib від Apache Spark і TensorFlow від Google. Також очікується, що вони добре розумітимуть веб-API та динамічні та статичні бібліотеки API.
Перспективи для інженерів машинного навчання та спеціалістів із обробки даних
BLS прогнозує, що кількість робочих місць, доступних для науковців з обробки даних, зросте збільшення на 36% між 2021 і 2031 роками, що набагато швидше, ніж середнє зростання в усіх професіях.
Всесвітній економічний форум "Звіт про майбутнє робочих місць за 2023 рік” ставить спеціалістів зі штучного інтелекту та машинного навчання серед найшвидше зростаючих вакансій із середнім річним зростанням на 30% до 2027 року. У звіті вказується, що 42% опитаних компаній мають намір надати пріоритет навчанню працівників застосуванню ШІ та великих даних у наступному році. п'ять років.
Оціночні зарплати спеціалістів із обробки даних включають звітність BLS середня річна заробітна плата 100,910 XNUMX доларів США станом на травень 2021 року, а опитування PayScale вказує на те, що дослідники даних середня базова зарплата 99,344 XNUMX дол у 2023 році в діапазоні від 71,000 138,000 до XNUMX XNUMX доларів на рік.
Навпаки, PayScale ставить середня базова зарплата інженерів машинного навчання на рівні 115,243 80,000 доларів США в діапазоні від 157,000 XNUMX до XNUMX XNUMX доларів на рік.
За даними PayScale, навички, які найбільше впливають на зарплату інженерів машинного навчання, це обробка зображень (на 26% вище середнього), навчання з підкріпленням (на 22% вище), DevOps (на 22% вище) і Scala (на 20%). вище).
Зарплати науковців з обробки даних підвищуються за рахунок володіння навичками програмування на C++ (на 42% вище середнього), кібербезпеки (на 39% вище), аналізу досліджень (на 26% вище), бібліотеки програмного забезпечення PyTorch (на 24% вище) і прогнозування (на 22% вище). ).
Розвивається галузь для науковців з обробки даних – квантові обчислення, зокрема квантова інформатика – що вимагає знання квантової механіки та використання квантових алгоритмів у програмах вирішення проблем.
Подібним чином інженери з машинного навчання можуть очікувати покращення перспектив роботи в найближчі роки в результаті появи генеративний ШІ, який, як очікується, доповнить аж 4.4 трильйона доларів в економічній вартості за рахунок збільшення загальної продуктивності, згідно зі звітом McKinsey «Перспективи технологічних тенденцій 2023».
Інженер машинного навчання та дослідник даних: на гребені наступної технологічної хвилі
Технології штучного інтелекту матимуть величезний вплив на економіку та ринки праці в усьому світі в найближчі роки, але, як і з кожною технологією, що змінює правила гри, будуть переможці та переможені. За оцінками Центру досліджень економічної політики (CEPR), штучний інтелект буде збільшувати світове зростання на 4-6% щороку, порівняно із середнім річним зростанням на 4% за останні кілька десятиліть.
Вплив штучного інтелекту на зайнятість є менш певним, але за оцінками Всесвітнього економічного форуму, хоча штучний інтелект замінить 85 мільйонів робочих місць у всьому світі між 2020 і 2025 роками, він також створити 97 мільйонів робочих місць, насамперед у таких сферах, як великі дані, машинне навчання та цифровий маркетинг. Як показують ці цифри, попит на інженерів машинного навчання та науковців з обробки даних, ймовірно, залишатиметься високим протягом багатьох років.
Зображення використано за ліцензією Shutterstock
- Розповсюдження контенту та PR на основі SEO. Отримайте посилення сьогодні.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Додайте собі сили. Доступ тут.
- PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Розширення знань. Доступ тут.
- ПлатонЕСГ. вуглець, CleanTech, Енергія, Навколишнє середовище, Сонячна, Поводження з відходами. Доступ тут.
- PlatoHealth. Розвідка про біотехнології та клінічні випробування. Доступ тут.
- джерело: https://www.dataversity.net/machine-learning-engineer-vs-data-scientist/
- : має
- :є
- 000
- 2020
- 2021
- 2023
- 2025
- 2031
- 224
- 300
- 97
- a
- МЕНЮ
- За
- діяльності
- проникливість
- адреса
- adept
- прихід
- AI
- ШІ у бізнесі
- алгоритми
- ВСІ
- Також
- Amazon
- API -шлюз Amazon
- серед
- кількість
- an
- аналіз
- Аналітичний
- аналітика
- та
- щорічний
- Apache
- API
- Інтерфейси
- застосування
- Застосовувати
- Застосування
- архітектори
- ЕСТЬ
- області
- навколо
- прибулий
- штучний
- штучний інтелект
- Штучний інтелект (AI)
- AS
- Допомога
- At
- доступний
- середній
- AWS
- Лазурний
- фон
- фони
- база
- BE
- становлення
- за
- Краще
- між
- Великий
- Великий даних
- підвищення
- Підвищений
- обидва
- ширше
- будівельники
- офіс
- бюро статистики праці
- бурхливий
- бізнес
- бізнес-аналітика
- ділові процеси
- але
- by
- C + +
- CAN
- кар'єра
- кар'єра
- Категорія
- Центр
- певний
- Вибираючи
- Очищення
- хмара
- Хмарна платформа
- збір
- Приходити
- майбутній
- Комунікація
- зв'язку
- Компанії
- порівняний
- Доповнення
- взаємодоповнюючі
- комп'ютер
- Інформатика
- обчислення
- поняття
- З'єднуватися
- значний
- вважається
- контрастність
- контроль
- конвертувати
- створювати
- створення
- критичний
- виготовлений на замовлення
- передовий
- Кібербезпека
- дані
- аналіз даних
- Analytics даних
- Підготовка даних
- наука про дані
- вчений даних
- набори даних
- візуалізація даних
- Database
- ПЕРЕДАЧА
- з дня на день
- десятиліття
- вирішувати
- глибокий
- глибоке навчання
- Попит
- розгортання
- дизайн
- розробка
- інструменти розробки
- прилади
- DevOps
- діагностичний
- відрізняються
- Відмінності
- цифровий
- цифровий маркетинг
- безпосередньо
- розрізняти
- динамічний
- кожен
- Економічний
- Економічний форум
- економічна політика
- економія
- край
- Освіта
- освітній
- ефект
- ефективний
- підкреслює
- зайнятість
- охоплювати
- інженер
- Машинобудування
- Інженери
- підвищувати
- істотний
- Оцінки
- Кожен
- приклад
- перевершувати
- захоплюючий
- очікувати
- очікуваний
- досвід
- швидше
- кілька
- поле
- Поля
- цифри
- в кінці кінців
- п'ять
- гнучкий
- для
- Forbes
- Прогнози
- форум
- від
- функціональний
- функціонування
- майбутнє
- шлюз
- збір
- породжувати
- Git
- GitHub
- Глобальний
- мета
- Цілі
- у вас є гугл
- Google Cloud
- Google Cloud Platform
- Google,
- Графічні процесори
- найбільший
- Зростання
- Мати
- допомагає
- Високий
- вище
- Як
- HTTPS
- Людей
- обман
- IBM
- IBM Cloud
- ідентифікувати
- зображення
- Impact
- реалізація
- важливо
- удосконалювати
- in
- поглиблений
- включати
- includes
- У тому числі
- Augmenter
- зростаючий
- вказувати
- вказуючи
- інформація
- інтегрувати
- Інтелект
- Розумний
- мати намір
- інтерпретація
- в
- залучати
- залучений
- IT
- Java
- робота
- Джобс
- звіт про роботу
- знання
- KubeFlow
- праця
- мова
- мови
- Затримка
- вивчення
- навчання інженерів
- менше
- libraries
- бібліотека
- ліцензія
- Ймовірно
- Місце проживання
- Переможені
- машина
- навчання за допомогою машини
- обслуговування
- зробити
- управління
- багато
- Маркетинг
- ринки
- магістра
- матч
- математичний
- математика
- макс-ширина
- Може..
- McKinsey
- механіка
- члени
- пам'ять
- метадані
- Microsoft
- Microsoft Azure
- Microsoft Excel
- мільйона
- ML
- модель
- Тестування моделі
- моделювання
- Моделі
- більше
- більш ефективний
- найбільш
- багато
- повинен
- необхідно
- необхідний
- Нептун
- мережу
- наступний
- nlp
- номер
- of
- on
- постійний
- операційний
- операція
- оперативний
- операції
- оптимізація
- Оптимізувати
- оптимізуючий
- or
- організації
- Інше
- наші
- з
- прогноз
- поза
- над
- загальний
- Минуле
- моделі
- для
- продуктивність
- місця
- платформа
- plato
- Інформація про дані Платона
- PlatoData
- точок
- політика
- положення
- позиції
- володіти
- потужний
- інтелектуального
- підготовка
- Presentations
- в першу чергу
- Пріоритетність
- вирішення проблем
- проблеми
- процеси
- обробка
- Production
- продуктивність
- прибутковий
- Програмування
- обіцянку
- перспективи
- Ставить
- Python
- піторх
- кваліфікація
- Квантовий
- квантові алгоритми
- квантові обчислення
- Квантова механіка
- R
- racing
- діапазон
- розуміючи,
- навчання
- Відносини
- покладатися
- залишатися
- замінювати
- звітом
- Звітність
- вимагати
- Вимагається
- дослідження
- обов'язки
- результат
- Роль
- ролі
- прогін
- s
- зарплати
- заробітна плата
- ПАР
- масштаб
- масштабовані
- наука
- вчений
- Вчені
- бачачи
- комплект
- набори
- налаштування
- схожість
- розміри
- майстерність
- навички
- Софтвер
- розробка програмного забезпечення
- Фахівці
- SQL
- етапи
- статистичний
- статистика
- сильний
- структура
- структур
- такі
- підходящий
- Огляд
- опитаних
- система
- Systems
- команда
- технології
- технічний
- методи
- Технології
- Технологія
- як правило,
- тензорний потік
- Тестування
- ніж
- Що
- Команда
- світ
- їх
- Там.
- Ці
- вони
- Мислення
- через
- пропускна здатність
- час
- до
- інструменти
- Навчання
- Перетворення
- прозорий
- величезний
- Тенденції
- трильйон
- турінг
- два
- Типи
- типово
- нас
- при
- що лежить в основі
- розуміння
- використання
- використовуваний
- використання
- перевірка достовірності
- версія
- контроль версій
- візуалізації
- життєво важливий
- vs
- заробітна плата
- шлях..
- способи
- Web
- ДОБРЕ
- Чи
- який
- в той час як
- ВООЗ
- волі
- Переможці
- з
- в
- без
- Work
- робочі
- Робочі процеси
- світ
- Всесвітнього Економічного Форуму (World Economic Forum)
- світовий
- письмовий
- рік
- років
- ви
- вашу
- зефірнет