Инженер по машинному обучению и специалист по данным: чем они отличаются?
Машинное обучение и наука о данных являются ключом к современному бизнесу.
Эти две технологии, которые развиваются быстрыми темпами и меняют наш образ жизни, разрушают почти каждую отрасль. Они уже настолько распространены, что многие из нас даже не осознают, насколько они изменили наш мир и каково жить без них.
Что такое инженер по машинному обучению?
Инженер по машинному обучению — это человек, который разрабатывает, оптимизирует и поддерживает алгоритмы, которые он может обучить для решения проблем на основе данных.
Инженеры по машинному обучению используют большие объемы данных для создания моделей, которые могут предсказывать будущие события или результаты. Обычно они работают в командах с другими специалистами по данным и разработчиками программного обеспечения, чтобы обучать и внедрять эти модели для различных бизнес-сценариев.
Программы для Windows, мобильные приложения, игры - ВСЁ БЕСПЛАТНО, в нашем закрытом телеграмм канале - Подписывайтесь:)
Что такое специалист по данным?
Специалист по данным — это человек, который использует статистические методы, машинное обучение, интеллектуальный анализ данных и прогнозную аналитику, чтобы превратить необработанные данные в полезную информацию.
Ученые, работающие с данными, работают в самых разных отраслях: от финансов до здравоохранения и правительства. Они используют свои навыки для выявления закономерностей, тенденций и аномалий в данных, которые они анализируют, и помогают компаниям принимать более разумные решения о том, как они работают.
Машинное обучение против науки о данных
Наука о данных — это область исследований, которая фокусируется на том, как лучше всего анализировать данные. В то же время машинное обучение — это разновидность науки о данных, которая использует различные алгоритмы для прогнозирования будущих событий на основе прошлых результатов.
Наука о данных и машинное обучение используются в современном мире для самых разных целей, но между этими двумя областями есть некоторые важные различия. Наука о данных фокусируется на поиске информации из наборов данных, а машинное обучение — на прогнозировании будущих событий на основе прошлых результатов.
Роли и обязанности инженера ML по сравнению с ролями и обязанностями специалиста по данным.
Роли и обязанности инженера ML | Роли и обязанности специалиста по данным |
Проектируйте, разрабатывайте, поддерживайте и улучшайте алгоритмы машинного обучения для продуктов компании. | Ученые, работающие с данными, используют различное программное обеспечение, включая Python и R, для исследования и визуализации данных. |
Убедитесь, что компания использует принципы машинного обучения в своих бизнес-решениях. | Они также несут ответственность за то, чтобы их идеи были адекватно доведены до сведения нетехнических заинтересованных сторон. |
Основная обязанность инженера ML — проектировать, разрабатывать и внедрять модели машинного обучения для решения различных задач. | Они отвечают за сбор и анализ данных и выработку рекомендаций для бизнес-процессов. |
Еще одна обязанность инженера ML — тестировать и оценивать свои модели и алгоритмы машинного обучения на реальных наборах данных. | Ученые, работающие с данными, должны уметь писать код и использовать статистическое программное обеспечение, такое как R или Python. Они должны уметь работать с широким спектром наборов данных: от аналитики социальных сетей до медицинской информации. |
Ключевые функции инженеров ML и специалистов по обработке данных
Спрос на инженеров по машинному обучению и специалистов по обработке данных значительно вырос в последние годы из-за развития искусственного интеллекта и анализа больших данных.
Функции инженеров ML | Функции специалистов по данным |
Инженеры машинного обучения используют алгоритмы для создания моделей на основе данных. Затем они смогут использовать эти модели, чтобы решить, как обрабатывать новую информацию. | У специалистов по данным много функций. Во-первых, они должны иметь возможность собирать и анализировать данные. Они также должны знать, как использовать различные инструменты, такие как языки программирования и статистическое программное обеспечение. |
Инженер по машинному обучению поддерживает специалистов по обработке данных, создавая конвейеры данных, реализуя модели и обучая модели на основе результатов экспериментов, проводимых специалистами по обработке данных. | Они должны иметь четкое представление о бизнес-среде, в которой они работают, чтобы помочь своей организации принимать более обоснованные решения. |
Еще одна важная функция инженеров ML — оценка новых источников данных для обучения моделей и разработка новых функций для существующих моделей. | Ученые, работающие с данными, несут ответственность за помощь компаниям в использовании искусственного интеллекта для оптимизации своей деловой практики. |
Они отвечают за то, чтобы системы искусственного интеллекта могли решать сложные задачи, такие как распознавание лиц и другие типы сопоставления с образцом, синтез речи и языковой перевод. Они также разрабатывают алгоритмы, которые можно использовать в таких приложениях, как беспилотные автомобили или устройства с голосовым управлением. | Они также работают с алгоритмами машинного обучения, которые могут помочь компаниям лучше понять свои внутренние процессы. |
Навыки, необходимые инженерам машинного обучения и специалистам по обработке данных
Навыки, необходимые инженерам ML | Навыки, необходимые специалистам по данным |
Инженер по машинному обучению использует такие инструменты, как Git/Github для контроля версий, Jenkins для непрерывной интеграции и Docker для контейнеризации. | Они также должны быть знакомы с алгоритмами машинного обучения и методами статистического моделирования для анализа данных. |
Зачастую именно они разрабатывают и реализуют новые алгоритмы и методы, а также улучшают существующие. | Они должны передавать технические концепции так, чтобы их было легко понять нетехническим людям. |
Инженеры по машинному обучению должны уметь работать с широким спектром инструментов и навыков, включая Python, C++, R и SQL. | Ученые, работающие с данными, — это специалисты по решению проблем, которым нравится работать над сложными проблемами и находить решения с использованием передовых методов. |
Им также необходимо понимать статистику, теорию вероятностей и основы информатики, такие как алгоритмы и структуры данных. | Они также должны быть знакомы с методами машинного обучения и иметь опыт разработки программного обеспечения. |
Средняя зарплата специалистов по данным и инженеров ML
Средняя заработная плата для специалиста по данным и инженера по машинному обучению в Индии составляет ₹ 12,5 лакхов в год.
Специалисты по обработке данных с опытом работы менее двух лет зарабатывают в среднем 4,4 лакха в год.
Средняя зарплата специалистов по обработке данных с опытом работы более восьми лет составляет 52,2 лакха.
Выберите правильный курс
Раскройте свой потенциал с помощью ведущих в отрасли программ Simplilearn! Выберите правильный путь для своего карьерного роста с помощью нашей программы PG в области науки о данных или сертификационного курса по искусственному интеллекту и машинному обучению. Получите практический опыт, учитесь у экспертов и выделитесь в конкурентном мире науки о данных и аналитики. Изучите программы!
Заключение
Программа последипломного образования Simplilearn в области науки о данных — это прекрасная возможность учиться у лучших. Программа, спонсируемая IBM, включает хакатоны, мастер-классы, вебинары и сеансы «Спроси меня о чем угодно». Вы получите практический опыт работы с такими технологиями, как R, Python, машинное обучение, Tableau и другими!
Этот курс даст вам более глубокое понимание того, как решать реальные проблемы с данными и аналитикой. Совершенствуйте свои навыки, обучаясь у других практиков и инженеров по машинному обучению.
Часто задаваемые вопросы
1. Кто зарабатывает больше: специалисты по обработке данных или инженеры по машинному обучению?
В последние годы наука о данных стала одной из самых востребованных профессий в мире. Средняя зарплата инженера по машинному обучению выше, чем у специалиста по обработке данных. В Соединенных Штатах эта сумма составляет около 125 000 долларов США; в Индии это 875 000 фунтов стерлингов.
2. Может ли специалист по обработке данных стать инженером по машинному обучению?
Да, конечно. Специалист по данным — это, по сути, человек, который использует машинное обучение для создания моделей и алгоритмов для решения проблем, которые затем превращаются в идеи, которые могут использовать компании и другие организации. Инженер по машинному обучению — это тот, кто создает эти алгоритмы, а также работает над их улучшением по мере их запуска в производство.
3. Машинное обучение сложнее, чем наука о данных?
Нет, машинное обучение не сложнее науки о данных.
Эти две области тесно связаны между собой и имеют много пересекающихся навыков. Специалисты по данным могут научиться реализовывать модели машинного обучения и наоборот. Многие специалисты по данным и инженеры по машинному обучению имеют опыт работы в области статистики или математики.
4. Должен ли я сначала изучить ML или науку о данных?
Давайте устраним разницу между машинным обучением (ML) и наукой о данных.
Наука о данных – это извлечение знаний из данных с упором на бизнес-проблемы. ML — это часть науки о данных, которая использует алгоритмы для поиска закономерностей в данных.
Итак, если вы хотите заниматься наукой о данных, вам нужно изучить и то, и другое, но если вы хотите заниматься только ML, нет необходимости изучать всю науку о данных.
5. Что мне следует выбрать: искусственный интеллект или науку о данных?
Искусственный интеллект и наука о данных — это взаимодополняющие технологии, которые улучшают ваш бизнес. ИИ отлично подходит для автоматизации процессов и оперативного принятия решений; Наука о данных помогает вам понять, как люди используют ваш продукт, чтобы вы могли принимать обоснованные решения о том, как его улучшить.
6. Заменит ли искусственный интеллект науку о данных?
Искусственный интеллект — это здорово, но он не заменит науку о данных.
Наука о данных – это понимание того, что означают данные и как их можно использовать, чтобы рассказать что-то о мире. ИИ – это понимание того, как использовать алгоритмы и компьютеры для поиска значимых или полезных закономерностей в данных.
Программы для Windows, мобильные приложения, игры - ВСЁ БЕСПЛАТНО, в нашем закрытом телеграмм канале - Подписывайтесь:)
