Важно помнить об образе машинного обучения, потому что термин ML входит в понятие науки о данных. Data Scientist и ML Engineer имеют большой практический опыт работы с моделями машинного обучения. Есть некоторое совпадение их навыков, но они работают вместе как одна команда, чтобы решать реальные проблемы.
В этом блоге мы предоставим краткий обзор различий и наборов навыков, необходимых для специалистов по обработке и анализу данных и инженеров по машинному обучению.
Что такое машинное обучение?
Машинное обучение (МО) — это разновидность искусственного интеллекта (ИИ), которая позволяет компьютерным приложениям прогнозировать результаты без ручного программирования. Алгоритмы машинного обучения извлекают уроки из исторических данных и повышают точность модели с каждой итерацией.
Система рекомендаций Netflix (NRE) — одно из популярных приложений машинного обучения, которое фильтрует контент на основе истории пользователя.
Что такое наука о данных?
Наука о данных — это изучение работы с большими объемами данных для поиска закономерностей и извлечения информации, которая помогает компаниям принимать более обоснованные решения. Наука о данных имеет множество применений, от темной энергии до прогнозирования скорости оттока пользователей в телекоммуникационном секторе.
Многие организации создали инфраструктуры для анализа данных, чтобы повысить свою эффективность и продуктивность.
Там, где есть дым данных, есть огонь бизнеса. — Томас Редман
Типичный проект по науке о данных состоит из следующих шагов:
Кто такой Data Scientist?
Специалист по данным — это специализированная роль, отвечающая за выявление бизнес-проблем и прогнозирование будущих результатов. Специалисты по обработке и анализу данных играют жизненно важную роль в организации, их наем очень дорог, а удержать их в небольших компаниях сложно. Вот почему Harvard Business Review ввел термин специалист по данным — самую привлекательную профессию 21 века. Они сказали, что если сексуальность означает редкие навыки, то быть специалистом по данным — это самый востребованный навык в мире.
Является ли Data Scientist самой сексуальной профессией 21 века?
В 2012 году Harvard Business Review опубликовал статью, в которой профессия Data Scientist была объявлена самой сексуальной профессией 21 века. Это был рассвет науки о данных, когда на рынке было много рабочих мест, и компании присоединялись к победе, чтобы нанять лучшие таланты.
Удивительно, что это по-прежнему самая сексуальная работа века, способная произвести революцию в мире. Специалисты по данным могут творить чудеса с любым типом данных — структурированными и неструктурированными.
Ученый по данным выпускает только трейлер. Действие пьесы происходит в деловом мире.
Data Scientist vs ML Engineer: в чем реальная разница?
У них обоих разные функции в организации, но они часто используют одни и те же инструменты и обладают одинаковыми навыками. Оба хорошо владеют Python, а также линейной алгеброй, машинным обучением, статистикой и прогнозным моделированием.
Специалисты по обработке и анализу данных должны проявлять больше творчества, рассказывая историю на основе своих открытий. Они часто взаимодействуют с заинтересованными сторонами, чтобы понять проблему и найти оптимальное решение.
С другой стороны, инженеры машинного обучения — это основные инженеры-программисты. Они хорошо разбираются в структурах данных, разработке эффективных алгоритмов, распределенных вычислениях и основных концепциях информатики.
Инженеры машинного обучения обычно пишут код на языках низкого уровня, таких как C++, Java и Scala, для получения более эффективных результатов. Специалисты по данным предпочитают использовать языки высокого уровня, такие как Python и R, и часто используют Power BI и Tableau для визуализации данных.
Оба владеют Python, а также линейной алгеброй, машинным обучением, статистикой и прогнозным моделированием.
Специалисты по обработке данных — слаженные командные игроки. Они несут ответственность за понимание бизнес-проблем, очистку данных, разработку функций, выбор и настройку моделей, а также создание идей для представления нетехническим людям.
Напротив, основная цель инженеров машинного обучения — внедрить модели, созданные специалистами по данным, в производство. Создание инфраструктуры MLOps для экспериментов, A/B-тестирование, управление моделью, контейнеризация, развертывание и мониторинг производительности модели после развертывания — вот некоторые из различных аспектов, связанных с этим. . Оптимизация модели также необходима, чтобы сделать модель совместимой с конкретными ограничениями развертывания.
Подведение итогов
Поскольку все больше компаний стремятся воспользоваться преимуществами тенденций в области искусственного интеллекта, они ищут всестороннюю команду, хорошо разбирающуюся в науке о данных и машинном обучении. Неудивительно, что рабочие места специалистов по данным и инженеров машинного обучения значительно выросли и будут продолжать расти в будущем.
Развитие искусственного интеллекта открыло новые коридоры для стартапов в области науки о данных по всему миру. Специалисты по данным и инженеры машинного обучения всегда идут рука об руку, чтобы сгладить бизнес-проблемы. По прогнозу Gartner, импульс сместится с одного до пяти, и к 2023 году на каждые десять специалистов по данным будет приходиться пять инженеров по машинному обучению.
Об авторе
Джавад учится на последнем курсе бакалавриата по науке о данных в IMsciences Peshawar. Этим летом он присоединился к Национальному центру искусственного интеллекта (NCAI) в качестве стажера НЛП. Присоединяйтесь к фрилансеру в LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/jawad-ahmad-2b6629214
