经过多年的炒作和承诺,人工智能 (AI) 终于到来了。 各种类型和规模的组织都在竞相将人工智能集成到其业务流程中,以使其运营更强大、更高效、利润更高。 A 数据科学家 和 机器学习工程师 是技术领域最令人兴奋和最前沿的两个职业。 虽然两者都涉及实现人工智能在商业中的前景,但在成为机器学习工程师还是数据科学家之间进行选择需要了解这两个角色的不同之处以及它们如何相互补充。
机器学习工程师和数据科学家是公司背后团队的成员 机器学习 (ML) 平台。 每个职位都履行机器学习应用程序的开发、实施和维护方面的关键职责。
然而,机器学习工程师与数据科学家的角色、技能和职责在重要方面存在差异。 了解这两个职位的差异和相似之处可以帮助您决定哪个职位更适合您的职业目标。
机器学习工程师与数据科学家的角色
机器学习和其他基于人工智能的活动的目标是创建能够改善我们生活的软件应用程序,无论是在商业环境中还是在工作之外的日常活动中。 机器学习工程师和数据科学家对于智能系统的设计和使用至关重要,无论是否有人帮助,智能系统都会随着时间的推移而自然改进。
区分机器学习工程师和数据科学家在智能系统设计中的角色的一种方法是将数据科学家视为结构的建筑师,将机器学习工程师视为将蓝图和模型转换为功能系统的构建者。
这些是 数据科学家的主要职责 在智能系统的创建中:
- 确定哪些业务问题适合 ML 解决方案
- 可视化许多阶段 机器学习生命周期 (数据收集、数据准备、数据整理、数据分析、建模训练、模型测试、部署)
- 设计自定义算法和数据模型
- 识别互补数据集并生成 综合数据 深度学习 (DL) 模型需要
- 确定系统的数据标注要求
- 与所有利益相关者保持持续沟通
- 创建自定义工具来优化建模工作流程
相比之下,机器学习工程师的角色强调 ML 和 DL 模型的部署和操作:
- 在生产环境中部署和优化 ML 和 DL 模型
- 监控模型的性能以解决延迟、内存、吞吐量和其他操作参数的问题
- 对 CPU、GPU、边缘设备和其他硬件执行推理测试
- 维护和调试 ML 和 DL 模型
- 管理模型、元数据和实验的版本控制
- 使用自定义工具优化模型工作流程
数据科学家直接参与 对见解的分析和解释 通过应用统计和数学技术从 ML 和 DL 模型中提取数据来识别数据中的模式、趋势和关系。
机器学习工程师更多地依靠他们在编程和工程方面的背景,将数据科学概念转化为灵活、可扩展和透明的功能系统。
机器学习工程师与数据科学家:技能、教育和责任
机器学习工程和数据科学职业所需的资格有相当多的重叠。 例如,这两个领域都需要技术敏锐度、分析思维和解决问题的能力。 他们还依赖于编程经验,通常包括 Python 和 R 编程、云系统(AWS、Microsoft Azure 和 Google Cloud Platform,或 GPC),以及 元数据存储 和优化。
然而,比机器学习工程师和数据科学家的教育和技能相似性更重要的是他们的技术和教育背景的差异:
- 数据科学家必须擅长统计、数据分析、数据可视化、书面和口头沟通以及演示。
- 机器学习工程师必须深入了解数据结构、数据建模、软件工程以及 ML 和 DL 模型的概念。
数据科学家往往拥有更广泛的知识 硬技能 超过机器学习工程师,包括统计和数学软件、查询语言、数据可视化工具、数据库管理、Microsoft Excel 和数据整理方面的经验。
最重要的标准 对于机器学习工程师来说,包括以下知识 机器学习框架 和 机器学习库、数据结构、数据建模技术和软件架构。
这些都是一个人所必需的技能 机器学习工程师的职业生涯:
数据科学家的技能组合 涵盖以下领域:
- SQL 和 Python 编码
- 数据库设计和编程,包括NoSQL和云数据库
- 数据收集和清理工具,包括商业智能 (BI) 工具
- SPSS、Matlab、SAS等统计分析工具
- 描述性、诊断性、预测性和规范性统计分析
- 线性代数和微积分
- 机器学习模型构建
- 模型验证和部署工具(SAS、Neptune、Kubeflow 和 Google AI)
- API 开发工具,例如 Amazon AWS (Amazon API Gateway) 和 IBM Cloud (IBM API Connect)
美国劳工统计局 (BLS) 指出,大多数数据科学家 拥有硕士学位 或数学、统计学、计算机科学、商业或工程博士学位。 (劳工统计局团体 机器学习工程师 属于数据科学家的类别。) 编程语言 Python、R、SQL、Git 和 GitHub 被认为对数据科学家至关重要。
机器学习工程师预计将 精通 Java、R、Python 和 C++以及使用 ML 库,例如 Microsoft 的 CNTK、Apache Spark 的 MLlib 和 Google 的 TensorFlow。 他们还需要对 Web API 以及动态和静态 API 库有深入的了解。
机器学习工程师和数据科学家的前景
美国劳工统计局预测,数据科学家可获得的工作岗位数量将 增加36% 2021年至2031年间,远快于所有职业的平均增长速度。
世界经济论坛的“2023年就业前景报告”将人工智能和机器学习专家列为增长最快的岗位,到30年年均增长2027%。报告指出,42%的受访企业打算在未来优先培训员工应用人工智能和大数据XNUMX年。
数据科学家的薪资预估包括美国劳工统计局 (BLS) 的报告 平均年薪 $100,910 截至 2021 年 XNUMX 月,PayScale 的调查表明数据科学家 平均基本工资为 99,344 美元 到 2023 年,每年的收入将在 71,000 美元至 138,000 美元之间。
相比之下,PayScale 将 机器学习工程师的平均底薪 每年 115,243 美元,范围从 80,000 美元到 157,000 美元不等。
根据 PayScale 的数据,对机器学习工程师薪资影响最大的技能是图像处理(比平均水平高 26%)、强化学习(高 22%)、DevOps(高 22%)和 Scala(高 20%)更高)。
数据科学家的薪资因掌握 C++ 编程(比平均水平高 42%)、网络安全(高 39%)、研究分析(高 26%)、PyTorch 软件库(高 24%)和预测(高 22%)等技能而提高)。
数据科学家的一个新兴领域是量子计算——特别是 量子信息科学 – 这需要量子力学知识以及在解决问题的应用中使用量子算法。
同样,由于机器学习的出现,机器学习工程师预计未来几年的工作前景会有所改善。 生成式人工智能,预计将添加 经济价值高达 4.4 万亿美元 根据麦肯锡的“2023 年技术趋势展望”报告,通过提高整体生产力。
机器学习工程师和数据科学家:站在下一波技术浪潮的顶峰
未来几年,人工智能技术将对全球经济和就业市场产生巨大影响,但与每一项改变游戏规则的技术一样,都会有赢家和输家。 经济政策研究中心(CEPR)估计人工智能将 每年使全球增长率提高 4% 至 6%,相比之下过去几十年平均每年增长4%。
人工智能对就业的影响不太确定,但世界经济论坛估计,虽然人工智能将在 85 年至 2020 年间取代全球 2025 万个工作岗位,但它也将取代 创建97百万个作业,主要涉及大数据、机器学习和数字营销等领域。 正如这些数字表明的那样,对机器学习工程师和数据科学家的需求可能在未来许多年保持强劲。
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