В чем разница между специалистом по данным, аналитиком данных и инженером по машинному обучению?

Многие из нас взаимозаменяемо используют термины специалист по данным, аналитик данных и инженер машинного обучения. Но являются ли эти должности синонимами? Прямой ответ — «Нет».

Итак, давайте разберемся, чего требуют от нас эти роли и что они означают на обывательском или простом языке.

Специалист по данным

Наука о данных — это междисциплинарная область. Он включает в себя такие области, как информатика, математика, статистика, экономика и т. д. Однако он НЕподмножество машинного обучения. Таким образом, специалист по данным может использовать методы машинного обучения для извлечения новых идей из данных, но не всегда. Специалист по данным занимается неизвестными проблемами, построением алгоритмов, созданием автоматизированных систем и фреймворков и построением моделей.

Специалист по данным следует следующим конкретным шагам (но не ограничивается ими):

  1. Сбор данных
  2. Предварительная обработка и очистка данных для соответствия требованиям постановки задачи
  3. Анализ данных
  4. Получение информации из данных с помощью таких методов, как визуализация данных.
  5. Используйте обнаруженные идеи для решения проблемы

Навыки, необходимые для роли специалиста по данным:

  1. Статистика и вероятность
  2. Сильная математическая подготовка (линейная алгебра, многомерное исчисление и т. д.)
  3. Обработка данных и интеллектуальный анализ данных
  4. Сильные способности программирования
  5. Способности критического мышления
  6. Управление базами данных

Аналитик данных

Анализ данных — это фундаментальный шаг к построению карьеры в Data Science. Аналитик данных использует уже существующие данные или исторические данные для решения данной проблемы. Более того, аналитик данных помогает компаниям принимать рыночные и стратегические решения.

Следовательно, перед аналитиком данных стоят такие задачи, как проверка гипотез, создание информационных панелей, оценка и выявление тенденций на рынке, подготовка отчетов и сбор данных из различных источников.

Таким образом, чтобы воспользоваться возможностями для этой роли, аналитик данных должен уметь работать с такими инструментами, как Power BI, для создания отчетов. Кроме того, аналитик данных должен владеть Microsoft Excel и SQL для работы со структурированными или неструктурированными данными, а также владеть R и Python.

Инженер по машинному обучению

Машинное обучение помогает делать прогнозы на основе данных. Поэтому инженер по машинному обучению создает систему или системы, которые накапливают данные, учатся на одних и тех же агрегированных данных и прогнозируют тенденции. Это позволяет нашей машине учиться самостоятельно, без явного программирования.

Кроме того, инженер по машинному обучению масштабирует, автоматизирует и включает результаты в пользовательский домен. Кроме того, их основное внимание уделяется созданию программных компонентов или моделей (моделей машинного обучения), которые не требуют или требуют минимального контроля со стороны человека. Так что эти модели предсказывают тенденции самостоятельно с любыми данными, которые им предоставляются.

В отличие от некоторых специалистов по данным, основные инженеры по машинному обучению не используют обучение Scikit для обучения своих моделей. Другими словами, они создают собственный код для оптимизации модели для получения наилучших результатов.

Навыки, необходимые для роли инженера по машинному обучению:

  1. Сильные основы информатики
  2. Алгоритмы машинного обучения
  3. Прикладная математика
  4. Нейронные сети и глубокое обучение
  5. Обработка естественного языка
  6. Навыки сторителлинга данных