Наука о данных, машинное обучение и аналитика данных (2025 г.)

Различия между наукой о данных, машинным обучением и аналитикой данных становятся все более значительными. Когда мы приближаемся к 2025 году, понимание этих различий является не просто академическим; это практично для предприятий, специалистов и студентов, ориентирующихся в сфере технологий. Целью данной статьи является изучение этих трех важных областей, подчеркивая их уникальную роль, инструменты, методологии и вклад 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. Наука о данных направлена ​​на получение практической информации из данных, позволяя организациям принимать обоснованные решения.

Навыки, необходимые, чтобы стать специалистом по данным

Вот наиболее популярные навыки, которыми обладают специалисты 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. Знание того, 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 обеспечивают крупномасштабный сбор, хранение и исследование 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

Менеджеры по науке о данных контролируют команды специалистов по данным и 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 имитируют 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 как 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

Вот основные навыки, необходимые каждому аналитику данных, чтобы стать профессионалом:

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 использованием 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. Очень важно уметь интерпретировать данные в контексте, связанном с бизнес-проблемой или исследовательской задачей. 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: понимание этических соображений, связанных с анализом данных и обеспечением конфиденциальности и безопасности данных, имеет важное значение.
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 анализа 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

Аналитики операций 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 по продажам 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 персоналом, 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

Наука о данных и аналитика данных — это смежные области, которые извлекают ценную информацию 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 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 задач, 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 в себя 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 данным 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 интерпретируют данные и поддерживают принятие решений, используя описательную статистику, визуализацию данных и базовое прогнозное моделирование.
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, статистики и знания предметной области. Им также могут потребоваться знания в области программирования или машинного обучения, которые отличаются от знаний специалистов 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 создают отчеты и информационные панели и 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 и последующее использование этих моделей для задач прогнозирования или принятия решений.

Навыки, необходимые, чтобы стать инженером по машинному обучению

Овладейте этими навыками, чтобы стать опытным 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 быть знакомым со многими алгоритмами машинного обучения, включая обучение с учителем (например, регрессия, классификация), обучение без учителя (например, кластеризация, уменьшение размерности) и глубокое обучение.
4. Предварительная обработка данных. Основная компетенция — это способность очищать, предварительно обрабатывать и преобразовывать необработанные данные в подходящий формат для машинного обучения.
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 построения 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

Ученые, работающие с данными, анализируют и интерпретируют данные, чтобы извлечь полезную информацию и построить прогнозные модели. В своей работе они часто используют 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. Он часто фокусируется 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, 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, позволяющих получать ценную информацию и делать прогнозы на основе данных без 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 в себя 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 премиальных программ Simplilearn! 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 2025 году границы между наукой о данных, машинным обучением и аналитикой 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 себе 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, оперативное проектирование, ChatGPT и другие.

Часто задаваемые вопросы

1. Наука о данных или аналитика данных лучше?

Оба являются отличными вариантами карьеры и зависят от интересов учащегося. Аналитика данных — лучший выбор карьеры для людей, которые хотят начать свою карьеру в аналитике, а 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 могут стать учеными, повышая свою квалификацию. Им необходимо будет развить сильные навыки программирования, математические и аналитические навыки.

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

Аналитика данных требует глубоких знаний Python, SAS, R и Scala, практического опыта кодирования баз данных SQL, способности работать с неструктурированными данными из различных источников, таких как видео и социальные сети, понимания множества аналитических функций и знаний машинное обучение.

В дополнение к упомянутым выше навыкам специалистам по данным также требуются знания 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. Ученые, работающие с данными, могут помочь людям понять данные и извлечь из них ценную информацию, а машинное обучение может помочь людям создавать модели, повышающие производительность с использованием данных.

7. Требуется ли наука о данных для машинного обучения?

Ученые, работающие с данными, должны понимать машинное обучение, чтобы делать качественные прогнозы и оценки. Базовые уровни машинного обучения — стандартное требование 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, а инструменты науки о данных будут решать более простые проблемы.

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 практическому опыту посредством проектов и курсов может преодолеть разрыв и открыть двери к возможностям машинного обучения.