Инженер по машинному обучению и специалист по данным — две самые популярные профессии в отрасли прямо сейчас, и на то есть веские причины. Ежедневно генерируются 2,5 квинтиллиона байт данных, поэтому профессионал, способный систематизировать эти огромные данные для предоставления бизнес-решений, действительно является героем! Конкуренция между инженером по машинному обучению и специалистом по данным растет, а грань между ними сужается.
Считается, что сложно найти сочетание личностных качеств, опыта и аналитических навыков, необходимых для этого, и поэтому спрос на квалифицированных специалистов по данным и инженеров по машинному обучению в последние годы превысил предложение. Итак, давайте начнем эту статью, чтобы выяснить различия между двумя профессионалами в следующем порядке:
- Кто такой Data Scientist?
- Кто такой инженер по машинному обучению?
- Инженер по машинному обучению против специалиста по данным
- Компании, нанимающие этих специалистов
Кто такой Data Scientist?
Хотя существует несколько доступных определений ученых данных, в основном это профессионалы, которые практикуют искусство науки о данных. Специалисты по данным решают сложные проблемы с данными благодаря своему опыту в научных дисциплинах. Это должность специалистов.
Они специализируются на различных типах навыков, таких как речь, текстовая аналитика (НЛП), обработка изображений и видео, медицина и моделирование материалов и т. д. Каждая из этих ролей специалиста очень ограничена в количестве, и, следовательно, ценность такого специалиста огромна. Поскольку мы сравниваем инженера по машинному обучению и специалиста по данным, давайте посмотрим, кто такой инженер машинного обучения.
Кто такой инженер по машинному обучению?
Инженеры по машинному обучению — это опытные программисты, которые разрабатывают машины и системы, которые могут обучаться и применять знания без определенного направления.
Искусственный интеллект — это цель инженера по машинному обучению. Они программисты, но их внимание выходит за рамки конкретного программирования машин для выполнения конкретных задач. Они создают программы, которые позволяют машинам выполнять действия без специального указания на выполнение этих задач.
Инженер по машинному обучению против специалиста по данным
В 2012 году появилось много объявлений о вакансиях для специалистов по данным, которые наводнили рынок. То же самое происходит и с ролью инженера по машинному обучению, она относительно новая и постепенно появляется там, где у нас есть специалисты по данным. Условия туманны, потому что они новые. Теперь, если мы сравним инженера по машинному обучению и специалиста по данным, нам нужно учитывать несколько параметров:
- Тенденции заработной платы
- Тенденции работы
- Требования к навыкам
- Необходимые навыки инженера по машинному обучению
- Обязательные навыки Data Scientist
- Роли и обязанности
Тенденции заработной платы
Средняя зарплата специалистов по данным составляет около 91 470 долларов США или 693 637 фунтов стерлингов (Индия). Давайте посмотрим на зарплату Data Scientist в зависимости от опыта.
Эта цифра также зависит от нескольких других факторов, таких как компания, в которой работает человек, или местоположение. Но в основном в приведенной выше таблице показан средний диапазон заработной платы для разных уровней опыта.
Сейчас средняя зарплата инженера по машинному обучению составляет около 111 490 долларов США или 719 646 фунтов стерлингов (Индия). Давайте посмотрим на заработную плату инженера по машинному обучению.
Итак, если мы сравним тенденции заработной платы инженера по машинному обучению и специалиста по данным, мы увидим, что в целом инженер по машинному обучению зарабатывает немного больше, чем специалист по данным. Теперь можно спросить, почему это так, поэтому для этого нам нужно взглянуть на навыки и различия в ролях между инженером по машинному обучению и специалистом по данным. Но сначала давайте посмотрим на тренды вакансий.
Тенденции работы
Тенденции работы специалистов по данным
Тенденции в работе инженеров по машинному обучению
С одной стороны, инженеры по машинному обучению получают немного больше, чем специалисты по данным, с другой стороны, спрос на специалистов по данным больше, чем на инженеров машинного обучения. сильный>. Это связано с тем, что инженеры машинного обучения работают с искусственным интеллектом, который является сравнительно новой областью.
Требования к навыкам
Теперь требования к навыкам инженера по машинному обучению и специалиста по данным очень похожи, поэтому давайте начнем с общих наборов навыков.
Языки программирования:
Первым и главным требованием является хорошее владение языком программирования, предпочтительно Python, так как его легко освоить и его применение шире, чем у любого другого языка.
Хотя Python — очень хороший язык, он сам по себе не может вам помочь. Вероятно, вам придется изучить все эти языки, такие как C++, R, Python, Java, а также в какой-то момент поработать над MapReduce.
Статистика:
Википедия определяет это как изучение сбора, анализа, интерпретации, представления и организации данных. Поэтому неудивительно, что специалистам по данным, а также инженерам по машинному обучению необходимо знать статистику. Требуется знание матриц, векторов и умножения матриц.
Очистка и визуализация данных:
Очистка данных — ценный процесс, который может помочь компаниям сэкономить время и повысить свою эффективность. Возможность рассказать убедительную историю с помощью данных имеет решающее значение для того, чтобы донести свою точку зрения и удержать внимание аудитории.
Если ваши выводы не могут быть легко и быстро идентифицированы, вам будет трудно достучаться до других. По этой причине визуализация данных может иметь решающий эффект, когда речь идет о воздействии ваших данных.
Машинное обучение и архитектура нейронных сетей:
Машинное обучение и прогнозное моделирование быстро становятся двумя самыми горячими темами. Вам необходимо знать методы машинного обучения, такие как машинное обучение с учителем, деревья решений, логистическая регрессия и т. д. Эти навыки помогут вам решать различные задачи анализа данных, основанные на прогнозах основных организационных результатов.
Глубокое обучение вывело традиционные подходы машинного обучения на новый уровень. Он вдохновлен биологическими нейронами (клетки мозга). Идея здесь состоит в том, чтобы имитировать человеческий мозг. Используется большая сеть таких искусственных нейронов, известная как глубокие нейронные сети.
Средства обработки больших данных:
Для обучения моделей машинного обучения/глубокого обучения требуется огромное количество данных. Ранее из-за нехватки данных и вычислительной мощности создание точных моделей машинного обучения/глубокого обучения было невозможно. В настоящее время огромное количество данных генерируется с хорошей скоростью.
Поэтому нам нужны такие платформы, как Hadoop и Spark, для обработки больших данных. В настоящее время большинство организаций используют аналитику больших данных для получения скрытой информации о бизнесе. Поэтому это обязательный навык для Data Scientist и инженеров по машинному обучению.
Отраслевые знания:
Самые успешные проекты будут те, которые направлены на решение реальных проблем. В какой отрасли вы работаете. Вы должны знать, как работает эта отрасль и что будет полезно для бизнеса. Если у инженера по машинному обучению или специалиста по данным нет деловой хватки и ноу-хау элементов, составляющих успешную бизнес-модель, все эти технические навыки не могут быть продуктивно использованы.
Вы не сможете различить проблемы и потенциальные проблемы, которые необходимо решить для поддержания и роста бизнеса. На самом деле вы не сможете помочь своей организации исследовать новые возможности для бизнеса.
Компьютерное зрение:
Компьютерное зрение и машинное обучение — это две основные области компьютерных наук, которые могут функционировать и обеспечивать работу очень сложных систем, которые полагаются исключительно на алгоритмы CV и ML, но, объединив их, вы можете достичь еще большего.
Необходимые навыки инженера по машинному обучению
Обработка языка, аудио и видео:
Поскольку обработка естественного языка объединяет два основных направления работы, т.е. Лингвистика и информатика, и есть вероятность, что в какой-то момент вы будете работать либо с текстом, либо с аудио, либо с видео.
Поэтому необходимо иметь хороший контроль над такими библиотеками, как Gensim, NLTK, и такими методами, как word2vec, сентиментальный анализ и обобщение.
Прикладная математика:
Многие методы машинного обучения представляют собой просто причудливые типы аппроксимации функций. Четкое понимание теории алгоритмов и понимание таких предметов, как градиентный спуск, выпуклая оптимизация, квадратичное программирование и частичное дифференцирование, очень поможет.
Методы обработки сигналов:
Одним из немногих навыков инженера по машинному обучению является также понимание обработки сигналов и способность решать различные проблемы с использованием методов обработки сигналов, поскольку извлечение признаков является одной из наиболее важных частей машинного обучения.
Знание частотно-временного анализа и расширенных алгоритмов обработки сигналов, таких как вейвлеты, шеарлеты, кривые и бэндлеты, поможет вам решать сложные ситуации.
Разработка программного обеспечения:
Инженеры по машинному обучению также являются разработчиками программного обеспечения и хорошо разбираются в этом. Важно иметь хорошее представление о таких темах, как структуры данных, управление памятью и классы. Нужно знать, как упаковать программное обеспечение, жизненный цикл разработки программного обеспечения, модульность и шаблоны проектирования.
Обязательные навыки Data Scientist
Креативное и критическое мышление:
Специалисты по данным должны смотреть на цифры, тенденции и данные и делать новые выводы на основе полученных данных. Говорят, что умные люди задают сложные вопросы, а по-настоящему умные — простые. Действительно, многие из наиболее важных вопросов, которые вы можете задать о своей компании, являются самыми простыми. Использование данных для поиска ответов на ваши вопросы означает выяснение того, что спрашивать в первую очередь. Это может быть довольно сложно!
Эффективное общение:
Вам нужно будет объяснить множество концепций людям, практически не имеющим опыта в этой области. Скорее всего, вам придется работать с командой инженеров, а также со многими другими командами.
Общение сделает все это намного проще. Компании, которые ищут сильного специалиста по обработке и анализу данных, ищут человека, который может четко и свободно передать свои технические выводы нетехнической команде, такой как отделы маркетинга или продаж.
Роли и обязанности
Теперь мы подошли к последней главе «Инженер машинного обучения против специалиста по данным», т.е. что именно они делают в своей повседневной жизни и с какими трудностями сталкиваются.
Роли инженера по машинному обучению:
- Изучение и преобразование прототипов Data Science
- Проектирование систем машинного обучения
- Изучите и внедрите соответствующие алгоритмы и инструменты машинного обучения
- Разработка приложений машинного обучения в соответствии с требованиями
- Выберите соответствующие наборы данных и методы представления данных
- Запуск тестов и экспериментов машинного обучения
- Выполнение статистического анализа и тонкой настройки с использованием результатов тестирования
- Обучение и переобучение систем при необходимости
- Расширьте существующие библиотеки и платформы машинного обучения
- Будьте в курсе событий в сфере
Роли специалиста по обработке и анализу данных:
- Выбор функций, создание и оптимизация классификаторов с использованием методов машинного обучения
- Понять бизнес-потребность клиента и помочь ему найти решение
- Интеллектуальный анализ данных с использованием самых современных методов
- Обработка, очистка и проверка целостности данных, используемых для анализа
- Проведите исследование рынка
- Получите данные и распознайте силу
- Используйте фреймворки глубокого обучения, такие как MXNet, Tensorflow, Theano и Keras, для создания моделей глубокого обучения.
- Выявляйте тенденции, корреляции и закономерности в сложных наборах данных
- Выявление новых возможностей для улучшения процессов
- Работайте с консультантами Professional Services DevOps, чтобы помочь клиентам ввести модели в эксплуатацию после их создания.
Компании, нанимающие этих специалистов
Инженер по машинному обучению
Специалист по данным
Теперь, с этим, мы подошли к концу этой статьи. Надеюсь, вы получили глубокое представление о двух профессионалах и о том, чем они отличаются с точки зрения наборов навыков, ролей и заработной платы.
Если вы хотите прочитать больше статей о самых популярных на рынке технологиях, таких как искусственный интеллект, Python, этический взлом, вы можете обратиться к официальному сайту Edureka.
Обратите внимание на другие статьи из этой серии, в которых объясняются различные другие аспекты науки о данных.
17. R против Python
18.Искусственный интеллект, машинное обучение и глубокое обучение
21.Наука о данных и инструменты машинного обучения для непрограммистов
Первоначально опубликовано на https://www.edureka.co 12 февраля 2019 г.
