機器學習工程師和數據科學家之間的區別
如今，數據科學家的工作已經變得越來越通用，以至于機器學習可能完全包含在其中。
數據科學家和機器學習工程師是目前行業中最熱門的兩項工作。在本文中，我將介紹機器學習工程師和數據科學家之間的區別。
什么是機器學習和數據科學?
機器學習是利用人工智能使計算機無需編程就能學習。在機器學習中，可以通過使用可訪問的數據和不同的算法來構建機器學習模型。這些算法使軟件應用程序可以在不進行任何編程的情況下預測結果。
數據科學是深入研究數據并理解示例、模式和行為的科學。簡單地說，數據科學就是從可訪問的數據中進行預測和推斷。這些重要的知識可以幫助組織了解客戶的行為和興趣，并做出更明智的業務決策。
例如，Netflix通過區分客戶端觀看模式來理解他們喜歡什么，并利用這些數據在其網站上發布新劇集。
誰是數據科學家和機器學習工程師呢?
既然我們對機器學習和數據科學有了基本的了解，那么我們應該如何理解誰是機器學習工程師和數據科學家呢?
數據科學家
數據科學家幫助組織從數據中提取有價值的見解。數據科學家分析數據并使用能夠發現數據模式的編程語言(如Java)創建程序。有了這些數據，組織可以熟悉客戶行為、參與率等。
數據科學家基本上以研究為中心，以決定AI方法的類型，對算法進行建模并隨后對其進行建模以進行測試。
機器學習工程師
ML工程師就像其他從事開發活動，明確地參與機器學習的工程師一樣。他們在數據科學家所表征的數據模型上構建算法。
此外，機器學習工程師還具有創建可以控制PC的程序的知識。在ML工程師創建的算法的幫助下，機器無需他人指示即可理解命令。
工作職責
接下來，我們來看一下機器學習工程師和數據科學家在他們的日常生活中都做了些什么
數據科學家的工作職責
- 數據科學家師的主要職責是理解客戶的業務需求并提出解決方案
- 進行數據挖掘以檢查它們是否可以提取出可以使組織受益的重要數據
- 可以找出改善組織的方法論
- 利用TensorFlow等深度學習框架來構建深度學習模型
- 利用各種技術進行數據分析，并利用圖表，圖形等表示數據
機器學習工程師的工作職責
- 機器學習工程師進行研究并實施合適的機器學習算法和工具
- 制定有助于理解業務目標的行動計劃
- 根據業務先決條件創建機器學習應用程序
- 使用現有的ML框架和庫進行分析，并在必要時進行擴展
- 確認數據質量
所需技能
數據科學家所需的技能
- 統計
- 數據挖掘與清理
- 數據可視化
- 非結構化數據管理策略
- 編程語言，例如R和Python
- 理解SQL數據庫
- 利用Hadoop，Hive和Pig等大數據工具
機器學習工程師所需的技能
- 軟件工程基礎
- 統計建模
- 數據評估與監控
- 算法的理解與利用
- 自然語言處理
- 數據架構設計
- 文字表示策略
薪水
數據科學家和機器學習工程師的薪酬可能會因其工作角色和所在國家/地區的不同而有所不同。
數據科學家
Indeed顯示，數據科學家的平均年薪為121,018美元(在美國)。Glassdoor報告稱，數據科學家的正常年薪為11萬美元。
機器學習工程師
正如Indeed所指出的那樣，機器學習工程師的平均薪酬為每年140,470美元(在美國)。
最后
正如您看到的，這兩個職業都有很多共同點。這取決于你的興趣領域，以及你需要如何塑造你的職業生涯。
