Наука о данных, машинное обучение и аналитика данных (2024 г.)

Различия между наукой о данных, машинным обучением и аналитикой данных становятся все более значительными. Когда мы приближаемся к 2024 году, понимание этих различий является не просто академическим; это практично для предприятий, специалистов и студентов, ориентирующихся в сфере технологий. Целью этой статьи является изучение этих трех важных областей, подчеркивание их уникальных ролей, инструментов, методологий и вклада в цифровой мир.

В этой таблице суммированы ключевые различия и сходства между наукой о данных, аналитикой данных и машинным обучением.

Что такое наука о данных?

Наука о данных — это междисциплинарная область, в которой используются научные методы, процедуры, алгоритмы и системы для получения информации из структурированных и неструктурированных данных. Он сочетает в себе аспекты математики, статистики, информатики и предметной экспертизы для интерпретации и решения сложных проблем. По своей сути наука о данных направлена ​​на получение практической информации из данных, что позволяет организациям принимать обоснованные решения.

Навыки, необходимые, чтобы стать специалистом по данным

1. Статистический анализ. Статистические навыки имеют основополагающее значение для понимания распределения данных, проверки гипотез и принятия решений на основе данных. Возможно, вам придется провести регрессионный анализ, проверку гипотез и другие статистические методы.
2. Программирование: необходимы сильные навыки программирования. Вы можете использовать такие языки, как Python или R, для манипулирования данными, анализа и построения моделей машинного обучения.
3. Очистка и предварительная обработка данных. Данные часто поступают в беспорядочном и неструктурированном формате. Крайне важно знать, как очищать и предварительно обрабатывать данные, обрабатывать пропущенные значения и справляться с выбросами.
4. Машинное обучение. Понимание алгоритмов машинного обучения, их сильных и слабых сторон имеет жизненно важное значение. Сюда входят контролируемые и неконтролируемые методы обучения, классификация, регрессия, кластеризация и глубокое обучение.
5. Визуализация данных: эффективные навыки визуализации данных необходимы для передачи информации нетехническим заинтересованным сторонам. Могут быть полезны такие инструменты, как Matplotlib, Seaborn или Tableau.
6. Знание предметной области. В зависимости от отрасли, в которой вы работаете, знание предметной области будет преимуществом. Это помогает понять контекст данных и получить более релевантную информацию.
7. SQL. Знание SQL часто требуется для получения, запроса и управления данными в реляционных базах данных.
8. Технологии больших данных. Знакомство с технологиями больших данных, такими как Hadoop и Spark, может потребоваться для работы с крупномасштабными наборами данных.
9. Этика данных и конфиденциальность. Понимание этических соображений и обеспечение конфиденциальности данных имеет важное значение, особенно при работе с конфиденциальными данными.
10. Навыки решения проблем: крайне важно выявлять бизнес-проблемы, формулировать их как проблемы с данными и разрабатывать эффективные решения.

Различные карьеры в области науки о данных

Специалист по данным

Они анализируют и интерпретируют сложные данные, чтобы помочь организациям принимать обоснованные решения. Они используют различные модели машинного обучения, статистические методы и методы анализа данных для прогнозирования результатов и выявления закономерностей в данных. Крайне важны навыки владения языками программирования и прочные основы статистического анализа.

Аналитик данных

Аналитики данных сосредоточены на обработке и проведении статистического анализа существующих наборов данных. Они используют инструменты и методы для визуализации данных, подготовки отчетов и поиска тенденций, которые влияют на бизнес-решения. Часто требуется знание SQL, Excel и инструментов визуализации данных, таких как Tableau или Power BI.

Инженер по машинному обучению

Специализируясь на разработке и внедрении моделей машинного обучения, эти специалисты тесно сотрудничают с учеными, работающими с данными, над созданием алгоритмов для обучения и принятия прогнозов или решений на основе данных. Им необходимы сильные навыки программирования и знание фреймворков машинного обучения, таких как TensorFlow или PyTorch.

Инженер данных

Они создают и поддерживают системы и инструменты, которые позволяют крупномасштабный сбор, хранение и анализ данных. Они работают над серверными системами, обеспечивающими обработку данных, и обладают опытом управления базами данных, процессами ETL (извлечение, преобразование, загрузка) и технологиями больших данных, такими как Hadoop и Spark.

Аналитик бизнес-аналитики

Эти аналитики анализируют данные, чтобы предоставить полезную информацию, влияющую на стратегию компании и бизнес-решения. Они специализируются на преобразовании данных в понятные отчеты и информационные панели с указанием ключевых показателей эффективности (KPI).

Менеджер по науке о данных

Контролируя команды специалистов по данным, менеджеры по науке о данных следят за тем, чтобы проекты соответствовали бизнес-целям. Они сочетают технические знания с лидерскими навыками для управления проектами, наставничества членов команды и передачи результатов заинтересованным сторонам, не имеющим технического образования.

Количественный аналитик

Количественные аналитики, часто встречающиеся в финансовой отрасли, используют статистические и математические модели для обоснования финансовых решений и решений по управлению рисками. Они требуют сильных навыков в математике, статистике и финансовой теории.

Архитектор данных

Отвечает за проектирование и создание систем управления данными, которые интегрируют, централизуют, защищают и поддерживают источники данных. Архитекторам данных необходимо глубокое понимание проектирования и архитектуры баз данных, а также опыт моделирования и хранения данных.

Инженер по искусственному интеллекту

Инженеры искусственного интеллекта разрабатывают модели и системы искусственного интеллекта, которые могут имитировать процессы человеческого обучения и принятия решений. Они работают с нейронными сетями, обработкой естественного языка и технологиями компьютерного зрения.

Статистик

Статистики применяют математические и статистические теории для решения реальных проблем. Они разрабатывают экспериментальные установки, собирают информацию и тщательно изучают результаты, чтобы прогнозировать будущие тенденции и руководить процессами политики или принятия решений.

Что такое аналитика данных?

Аналитика данных исследует, очищает, преобразует и интерпретирует данные, чтобы обнаружить значимые закономерности, идеи и информацию, которая может помочь в принятии решений. Аналитики данных играют решающую роль в этом процессе, применяя различные методы и инструменты для извлечения ценной информации из данных. Ваша роль аналитика данных тесно связана с аналитикой данных, поскольку вы отвечаете за анализ данных, исследовательский анализ данных (EDA) и получение практической информации из данных.

Навыки, необходимые, чтобы стать аналитиком данных

1. Очистка и предварительная обработка данных. Аналитики данных должны обладать навыками очистки и предварительной обработки данных. Это включает в себя обработку пропущенных значений, удаление дубликатов и решение проблем с качеством данных, чтобы гарантировать, что данные подходят для анализа.
2. Визуализация данных. Аналитики данных должны уметь создавать четкие и информативные визуализации данных с помощью таких инструментов, как Matplotlib, Seaborn или Tableau. Эффективная визуализация помогает донести результаты до заинтересованных сторон.
3. Программирование и SQL. Знание языков программирования, таких как Python или R, имеет решающее значение для анализа данных. SQL необходим для запроса и получения данных из реляционных баз данных. Аналитикам данных часто приходится работать с базами данных для доступа к соответствующим данным.
4. Знание предметной области: В зависимости от отрасли, в которой вы работаете, знание предметной области может быть ценным. Это поможет вам понять контекст данных и эффективно интерпретировать результаты.
5. Интерпретация данных. Способность интерпретировать данные в контексте бизнес-задач или исследовательских задач имеет важное значение. На основе вашего анализа вы сможете предоставить действенные идеи и рекомендации.
6. Навыки решения проблем. Аналитикам данных необходимы сильные навыки решения проблем, чтобы выявлять и определять проблемы, связанные с данными, и формулировать аналитические подходы для их решения.
7. Критическое мышление. Аналитики данных должны иметь возможность критически оценивать источники данных, методологии и результаты, чтобы гарантировать точность и надежность своего анализа.
8. Этика данных. Важно понимать этические соображения, связанные с анализом данных и обеспечением конфиденциальности и безопасности данных.
9. Инструменты обработки данных. Знакомство с инструментами и библиотеками анализа данных, такими как Pandas, NumPy или Jupyter Notebook, полезно для оптимизации задач анализа данных.
10. Деловая хватка: понимание бизнес-контекста и целей очень важно. Аналитики данных должны согласовывать свой анализ с целями организации.

Различные карьеры в области аналитики данных

Бизнес-аналитик

Бизнес-аналитики используют данные для оценки процедур, выявления потребностей и предоставления обоснованных предложений и отчетов руководителям и ключевым игрокам. Часто находясь на стыке бизнеса и технологий, они используют данные для разработки политики, стратегического выбора бизнеса и улучшения операционной деятельности.

Финансовый аналитик

Эти эксперты сосредоточены на анализе финансовой информации, чтобы помочь компаниям сделать инвестиционный выбор. Они прогнозируют предстоящие доходы и расходы, чтобы установить структуру затрат и принять решение о составлении бюджета капитальных вложений проекта. Финансовые аналитики используют статистическое программное обеспечение и модели для прогнозирования финансовых результатов.

Маркетинговый аналитик

Маркетинговые аналитики анализируют рыночные тенденции, поведение потребителей и конкурентную среду для обоснования маркетинговых стратегий. Они используют анализ данных для оптимизации маркетинговых кампаний, стратегий ценообразования и позиционирования продукта. Навыки визуализации данных и маркетинговых инструментов являются ключевыми для этой должности.

Операционный аналитик

Операционные аналитики концентрируются на внутренних рабочих процессах организации. Они тщательно изучают данные о бизнес-операциях, чтобы выявить недостатки или возможности улучшения, помогая компаниям повысить производительность, сократить расходы и повысить общую эффективность.

Аналитик по продажам

Аналитики продаж тщательно изучают данные о продажах, чтобы выявить тенденции, спрогнозировать будущие результаты и предоставить информацию, которая поможет командам продаж оптимизировать свои стратегии. Они имеют решающее значение для установления целей продаж, выявления потенциальных клиентских баз и оценки эффективности стратегий продаж.

Аналитик медицинских данных

В сфере здравоохранения эти аналитики используют данные для улучшения результатов лечения пациентов, снижения затрат и повышения операционной эффективности. Они анализируют клинические данные, записи пациентов и процессы здравоохранения, чтобы формировать политику и практику в организациях здравоохранения.

Аналитик цепочки поставок

Эти аналитики сосредоточены на анализе и совершенствовании операций цепочки поставок. Они используют данные для оптимизации процессов закупок, производства, распределения и управления запасами, чтобы повысить эффективность, сократить затраты и повысить устойчивость цепочки поставок.

Аналитик HR-данных

Эти специалисты, которых обычно называют кадровыми аналитиками, используют анализ данных, чтобы помочь организациям принимать обоснованные решения относительно управления сотрудниками, их найма, удержания и оценки эффективности. Изучение данных о производительности, удовлетворенности и текучести кадров сотрудников позволяет получить представление, которое формирует политику и стратегии в области человеческих ресурсов.

Специалист по визуализации данных

Специализируясь на преобразовании сложных наборов данных в интуитивно понятные и привлекательные визуальные представления, эти специалисты помогают заинтересованным сторонам понимать данные с помощью информационных панелей, отчетов и инфографики. Крайне важно владеть такими инструментами визуализации, как Tableau, Power BI или D3.js.

Аналитик рисков

Аналитики рисков используют статистические методы для оценки вероятности и потенциальных последствий будущих событий для организации. Работая в различных отраслях, таких как финансы, страхование и кибербезопасность, они помогают предприятиям снижать риски и делать осознанный выбор.

Наука о данных против аналитики данных

И наука о данных, и аналитика данных — это связанные области, которые предполагают извлечение ценной информации с использованием данных. Однако они различаются по масштабам, методам и целям. Вот сравнение науки о данных и анализа данных:

Наука о данных

1. Область применения: наука о данных имеет более широкую сферу применения, охватывая множество видов деятельности: от сбора и очистки данных до построения сложных моделей машинного обучения и их внедрения в производство.
2. Методы. Ученые, работающие с данными, используют передовые методы статистического моделирования, машинного обучения и искусственного интеллекта для извлечения ценной информации, прогнозирования и автоматизации процессов принятия решений.
3. Объем данных. Специалисты по данным часто работают с большими и сложными наборами данных, включая неструктурированные данные, такие как текст и изображения, и сосредотачиваются на решении проблем, связанных с большими данными.
4. Цель: Основная цель науки о данных — получить глубокое понимание данных, обнаружить скрытые закономерности и разработать прогнозные модели для решения сложных проблем и получения ценной информации.
5. Примеры. Проекты по науке о данных могут включать создание систем рекомендаций, моделей обнаружения мошенничества, приложений обработки естественного языка (NLP) или моделей глубокого обучения для распознавания изображений.
6. Навыки: Специалистам по обработке данных требуются прочные знания в области математики, статистики, программирования и знаний в конкретной предметной области. Им также необходимы знания в области проектирования данных и развертывания моделей.
7. Инструменты. Специалисты по обработке данных часто используют такие языки программирования, как Python или R, а также такие библиотеки, как TensorFlow, PyTorch и scikit-learn, а также технологии больших данных, такие как Hadoop и Spark.
8. Карьерный путь: ученые, работающие с данными, обычно обладают более специализированным набором навыков и участвуют в исследованиях, разработке моделей и внедрении решений машинного обучения.

Аналитика данных

1. Область применения: Аналитика данных больше фокусируется на изучении данных для получения действенной информации, часто с использованием методов описательного и диагностического анализа.
2. Методы. Аналитики данных в основном используют описательную статистику, визуализацию данных и базовое прогнозное моделирование для интерпретации данных и поддержки принятия решений.
3. Объем данных. Аналитики данных могут работать с наборами данных меньшего и среднего размера, и их упор часто делается на качество данных и их очистку.
4. Цель: Основная цель анализа данных — отвечать на конкретные бизнес-вопросы, создавать отчеты и предоставлять информацию, которая поможет в принятии решений и разработке стратегии.
5. Примеры. Проекты по анализу данных могут включать создание бизнес-отчетов, отслеживание ключевых показателей эффективности, выявление тенденций в поведении клиентов или оптимизацию маркетинговых кампаний.
6. Навыки: Аналитикам данных необходимы навыки очистки данных, визуализации данных, статистики и знания предметной области. Им может потребоваться другой уровень знаний в области программирования или машинного обучения, чем специалистам по обработке данных.
7. Инструменты. Аналитики данных обычно используют такие инструменты, как Excel, Tableau, Power BI и SQL, для анализа и визуализации данных.
8. Карьерный путь: Аналитики данных обычно участвуют в создании отчетов и информационных панелей, а также предоставляют информацию заинтересованным сторонам, поддерживая более оперативное и оперативное принятие решений.

Что такое машинное обучение?

Машинное обучение, разновидность искусственного интеллекта, создает алгоритмы и статистические модели, позволяющие компьютерам учиться на данных и принимать решения автономно, без прямого программирования. Он включает в себя использование математических и статистических методологий для обучения моделей на данных с последующим использованием этих моделей для задач прогнозирования или принятия решений.

Навыки, необходимые, чтобы стать инженером по машинному обучению

1. Навыки программирования: знание Python, R или Julia имеет решающее значение. Вы будете использовать эти языки для реализации алгоритмов машинного обучения, предварительной обработки данных и создания приложений.
2. Математика и статистика. Знание линейной алгебры, исчисления и статистики необходимо для понимания фундаментальных принципов алгоритмов машинного обучения.
3. Алгоритмы машинного обучения: необходимо знание многих алгоритмов машинного обучения, включая обучение с учителем (например, регрессия, классификация), обучение без учителя (например, кластеризация, уменьшение размерности) и глубокое обучение.
4. Предварительная обработка данных. Способность очищать, предварительно обрабатывать и преобразовывать необработанные данные в формат, подходящий для машинного обучения, является основополагающей компетенцией.
5. Визуализация данных. Для эффективной передачи результатов важно знание библиотек визуализации данных, таких как Matplotlib, Seaborn или Plotly, для визуализации данных и производительности моделирования.
6. Платформы машинного обучения. Знание популярных библиотек и платформ машинного обучения, таких как scikit-learn, TensorFlow, PyTorch и Keras, необходимо для создания и обучения моделей.
7. Разработка функций: навыки создания значимых функций из необработанных данных, которые могут улучшить производительность модели.
8. Оценка модели. Оценка эффективности моделей машинного обучения включает использование таких показателей, как точность, точность, отзыв, показатель F1 и ROC-AUC.
9. Настройка гиперпараметров: опыт работы с методами настройки гиперпараметров для оптимизации производительности модели.
10. Контроль версий: опыт использования систем контроля версий, таких как Git, для мониторинга изменений кода и облегчения командной работы.
11. Облачные вычисления: знание облачных платформ, таких как AWS, Azure или Google Cloud, для масштабируемого развертывания машинного обучения.
12. Базы данных и SQL: Знание баз данных и SQL для поиска и хранения данных.
13. Глубокое обучение: понимание архитектур и инфраструктур глубокого обучения для таких задач, как распознавание изображений, обработка естественного языка и обучение с подкреплением.
14. Обработка естественного языка (НЛП). Если вы интересуетесь НЛП, знание таких методов, как встраивание слов, анализ настроений и распознавание именованных объектов, может оказаться полезным.
15. Компьютерное зрение. Если вы интересуетесь компьютерным зрением, у вас должны быть навыки обработки изображений, обнаружения объектов и классификации изображений.

Различные карьеры в области машинного обучения

Инженер по машинному обучению

Разрабатывает модели машинного обучения и развертывает их в реальных приложениях, уделяя особое внимание построению и оптимизации моделей.

Специалист по данным

Анализирует и интерпретирует данные для извлечения действенной информации и построения прогнозных моделей. Специалисты по обработке данных часто используют в своей работе методы машинного обучения.

Инженер глубокого обучения

Специализируется на разработке и внедрении глубоких нейронных сетей для сложных задач, таких как распознавание изображений и речи.

Ученый-исследователь искусственного интеллекта

Проводит исследования в области искусственного интеллекта, разрабатывая новые алгоритмы и модели для развития этой области.

Инженер компьютерного зрения

Работает над задачами компьютерного зрения, такими как анализ изображений и видео, распознавание лиц и обнаружение объектов.

НЛП-инженер

Специализируется на задачах обработки естественного языка, таких как языковой перевод, анализ настроений и разработка чат-ботов.

Инженер по обучению с подкреплением

Основное внимание уделяется разработке алгоритмов обучения с подкреплением для таких задач, как автономное вождение и игры.

Аналитик по этике и предвзятости ИИ

Обеспечивает этичное использование искусственного интеллекта и машинного обучения, оценивая модели на предмет предвзятости и справедливости.

Менеджер по продукту ИИ

Курирует разработку и внедрение продуктов и услуг на базе искусственного интеллекта.

Консультант по машинному обучению

Предоставляет экспертные знания и рекомендации организациям по внедрению решений машинного обучения.

Инструктор/тренер по машинному обучению

Преподает концепции и методы машинного обучения на курсах, семинарах или онлайн-платформах.

Ученый по квантовому машинному обучению

Исследует пересечение квантовых вычислений и машинного обучения для разработки новых алгоритмов и приложений.

Наука о данных против машинного обучения

Наука о данных

1. Область применения: Наука о данных — это более широкая область, охватывающая множество видов деятельности, включая сбор данных, очистку данных, анализ данных, визуализацию данных и разработку решений на основе данных. Он ориентирован на получение практической информации из данных для поддержки принятия решений.
2. Цель: Основная цель науки о данных — извлекать знания и идеи из данных, часто сосредотачиваясь на решении сложных реальных проблем в различных областях. Ученые, работающие с данными, могут использовать машинное обучение в качестве одного из своих инструментов.
3. Методы. Наука о данных включает в себя множество методов, включая статистический анализ, визуализацию данных, исследовательский анализ данных (EDA) и машинное обучение. Это выходит за рамки машинного обучения и включает в себя разработку данных, интеграцию данных и экспертизу предметной области.
4. Навыки: ученым, работающим с данными, необходим разнообразный набор навыков, включая очистку данных, статистический анализ, визуализацию данных и знания в конкретной предметной области. Они также могут иметь опыт в области машинного обучения, но не сосредоточены исключительно на нем.
5. Применение. Приложения для обработки данных могут включать в себя создание информационных панелей, создание отчетов, выявление тенденций и разработку прогнозных моделей. Ученые, работающие с данными, работают над различными задачами, связанными с данными, внутри организации.

Машинное обучение

1. Область применения: Машинное обучение — это специализированная область искусственного интеллекта, посвященная разработке моделей, которые позволяют получать ценную информацию и делать прогнозы на основе данных без необходимости явного программирования.
2. Цель: Основная цель машинного обучения — создание моделей, которые могут автоматически изучать закономерности и делать прогнозы на основе данных. Его часто используют для прогнозной аналитики и автоматизации.
3. Методы. Машинное обучение включает более узкий набор методов, включая контролируемое, неконтролируемое обучение и обучение с подкреплением. В первую очередь он касается обучения моделей на данных и оптимизации их производительности.
4. Навыки: инженерам и практикам машинного обучения требуются глубокие знания алгоритмов машинного обучения, проектирования функций, выбора модели и настройки гиперпараметров. Они часто обладают сильными навыками программирования и могут специализироваться на разработке и развертывании моделей.
5. Применение: Машинное обучение обычно применяется для таких задач, как распознавание изображений, НЛП, системы рекомендаций, обнаружение мошенничества и системы автономного принятия решений.

Выберите правильную программу

Раскройте свой потенциал с помощью лучших программ Simplilearn! Наметьте траекторию своей карьеры с помощью нашей передовой программы PG по науке о данных, программы PG по аналитике данных или сертификационного курса по искусственному интеллекту и машинному обучению. Приобретайте практические навыки, почерпните идеи от отраслевых экспертов и выделитесь в динамичной сфере науки о данных и аналитики. Сделайте шаг вперед — зарегистрируйтесь сегодня!

Заключение

В 2024 году границы между наукой о данных, машинным обучением и дисциплинами анализа данных становятся все более размытыми, поскольку достижения в области технологий и методологий способствуют инновациям. Компании должны признать уникальные, но взаимосвязанные функции науки о данных, машинного обучения и анализа данных, чтобы полностью использовать свои ресурсы данных. Извлекая выгоду из совпадения этих областей и способствуя междисциплинарной командной работе, организации могут обеспечить конкурентное преимущество, стимулировать инновации и открыть новые перспективы в эпоху больших данных.

Расширьте свои карьерные перспективы с помощью программы последипломного образования в области искусственного интеллекта и машинного обучения от Simplilearn, предлагаемой в партнерстве с Университетом Пердью. Приобретите востребованные навыки, включая машинное обучение, глубокое обучение, обработку естественного языка (NLP), компьютерное зрение, обучение с подкреплением, генеративный искусственный интеллект, быстрое проектирование, ChatGPT и другие.

Часто задаваемые вопросы

1. Наука о данных или аналитика данных лучше?

Оба варианта являются отличными вариантами карьеры и зависят от того, чем учащийся хочет заниматься. Аналитика данных — лучший выбор карьеры для людей, которые хотят начать свою карьеру в аналитике. Наука о данных — лучший выбор карьеры для тех, кто хочет создавать передовые модели и алгоритмы машинного обучения.

2. Может ли аналитик данных стать специалистом по данным?

Да, аналитики данных определенно могут стать учеными-данными, повысив свою квалификацию. Им нужно будет работать над развитием сильных навыков программирования, математических и аналитических навыков.

3. Каковы общие навыки, используемые аналитиками данных и учеными, работающими с данными?

Навыки, необходимые для анализа данных, включают глубокое знание Python, SAS, R и Scala; практический опыт кодирования баз данных SQL; умение работать с неструктурированными данными из различных источников, таких как видео и социальные сети; понимание множества аналитических функций и знание машинного обучения.

В дополнение к упомянутым выше навыкам специалистам по данным также требуются такие навыки, как знание математической статистики, свободное понимание R и Python, обработка данных и понимание PIG/HIVE.

4. Какова разница в зарплате между специалистом по данным и аналитиком данных?

По данным Glassdoor, средняя зарплата аналитика данных составляет около 70 000 долларов США в год, а зарплата специалиста по данным — около 100 000 долларов США в год.

5. Являются ли машинное обучение и наука о данных одним и тем же?

Нет, наука о данных фокусируется на предоставлении информации и выводах из данных, в то время как машинное обучение посвящено созданию методов, которые используют данные для повышения производительности или обоснования прогнозов.

6. Что лучше: машинное обучение или наука о данных?

Каждая сфера хороша для разных типов людей. Люди, которые заинтересованы в понимании данных и извлечении из них ценной информации, могут выбрать науку о данных, а люди, которые предпочитают создавать модели, повышающие производительность с использованием данных, могут выбрать машинное обучение.

7. Требуется ли наука о данных для машинного обучения?

Ученые, работающие с данными, должны разбираться в машинном обучении для получения качественных прогнозов и оценок. Базовые уровни машинного обучения определенно являются стандартным требованием для специалистов по данным.

8. Кто зарабатывает больше: специалист по данным или инженер по машинному обучению?

По данным PayScale, средняя годовая зарплата специалиста по данным в США составляет 96 106 долларов. Инженер по машинному обучению может получать среднюю зарплату в размере 121 446 долларов США в год.

9. Каково будущее науки о данных?

С появлением автоматизированных платформ анализа данных профессии в области науки о данных неизбежно изменятся и улучшатся: ученые, работающие с данными, сосредоточатся на более сложных проблемах, в то время как более простые проблемы будут решаться с помощью инструментов обработки данных.

10. Можете ли вы продолжить карьеру в области машинного обучения, не имея опыта работы с данными?

Да, вы можете продолжить карьеру в области машинного обучения, не имея опыта работы с данными. Хотя наука о данных может обеспечить прочную основу, люди с разным опытом, например в области информатики, инженерии, математики или физики, могут перейти к машинному обучению, приобретя соответствующие навыки в программировании, математике и алгоритмах машинного обучения. Стремление к обучению и практический опыт посредством проектов и курсов могут преодолеть разрыв и открыть двери к возможностям машинного обучения.