Инженер по машинному обучению и специалист по данным: в чем разница?

21 октября 2021 г.

Когда вы начинаете искать потенциальную карьеру, вы можете рассматривать работу в области информационных технологий. Две возможные карьеры, которые стоит рассмотреть, — это инженеры по машинному обучению и специалисты по данным, которые оказывают значительное влияние на разработку систем искусственного интеллекта. Понимание того, чем отличаются эти должности, может помочь вам определить, какая работа подходит именно вам при выборе будущей карьеры. В этой статье мы объясним, что такое инженер по машинному обучению и специалист по данным, и обсудим некоторые ключевые различия между этими двумя карьерами.

Кто такой инженер по машинному обучению?

Инженер по машинному обучению — это ИТ-специалист, который исследует и создает системы искусственного интеллекта. Алгоритмы, которые они создают, помогают машине находить закономерности в своих программных данных и обучаться понимать команды. Эти специалисты работают в области разработки программного обеспечения и науки о данных, чтобы заново изобретать и расширять данные, полученные от специалистов по данным. Некоторые должностные обязанности инженера по машинному обучению включают в себя:

• Создание приложений машинного обучения в соответствии с требованиями клиента

• Написание кода производственного уровня

• Управление доступными ресурсами для соблюдения сроков проекта

• Проверка алгоритмов машинного обучения, помогающих решить постановку задачи, и ранжирование их по вероятности успеха.

• Выбор подходящих методов представления данных и наборов данных для использования

• Проверка качества данных путем очистки данных

Кто такой специалист по данным?

Специалист по данным — это профессионал, который собирает, анализирует и интерпретирует большое количество данных, чтобы ответить на сложные вопросы. Они тесно сотрудничают с заинтересованными сторонами, чтобы определить, как они могут помочь им в достижении их целей. Для этого они собирают данные для поиска закономерностей и тенденций. Это может помочь организациям понять свои операции и принять более взвешенные решения. В обязанности работника на вакантом месте “Исследователь данных” может входить:

• Создание индивидуальных решений для обработки данных, которые помогут компаниям лучше понять своих клиентов

• Встреча с заинтересованными сторонами для разработки способов, с помощью которых данные компании могут помочь в предоставлении бизнес-решений.

• Разработка процедур, инструментов и методов для отслеживания производительности модели

• Обмен информацией с заинтересованными сторонами с помощью графиков, отчетов, диаграмм и информационных панелей

• Предложение решений и стратегий для решения бизнес-задач

• Координация аналитической деятельности и исследований

Инженер по машинному обучению против специалиста по данным

Когда вы выбираете свою будущую карьеру, может быть полезно сравнить роль инженера по машинному обучению и специалиста по данным. Хотя обе должности тесно сотрудничают, они работают на разных этапах проекта. Ниже приведены некоторые отличия инженера по машинному обучению от специалиста по обработке и анализу данных, а также некоторые их сходства:

Обязанности

Одно из самых больших различий между инженером по машинному обучению и специалистом по данным заключается в их должностных обязанностях. Специалист по данным начинает процесс машинного обучения, проводя статистический анализ, чтобы определить, какой подход использовать. Они сосредотачиваются на понимании структуры, составляющей их работу.

Как только специалист по данным создает модель для алгоритма, инженер по машинному обучению может масштабировать ее для приложения в соответствии с требованиями клиента. Инженер по машинному обучению больше занимается созданием систем машинного обучения, чем сбором данных. Они реализуют соответствующие алгоритмы и инструменты машинного обучения и выбирают модели представления данных.

Квалификация

Минимальное требование к образованию для инженеров по машинному обучению и специалистов по данным — степень бакалавра. Работодатели для обеих ролей, как правило, предпочитают, чтобы люди имели степень магистра или доктора наук, поскольку это означает, что они обладают более глубокими знаниями. Как правило, они зарабатывают это в области компьютерных наук, разработки программного обеспечения, математики, статистики или другой смежной области.

В дополнение к образованию инженерам по машинному обучению также полезно иметь опыт разработки программного обеспечения, моделирования данных и архитектуры программного обеспечения. Специалистам по данным полезно иметь опыт работы с инструментами визуализации данных, поскольку они используют его для представления своих результатов.

Языки программирования

Хотя и инженеры по машинному обучению, и специалисты по данным используют языки программирования для выполнения своих служебных обязанностей, они, как правило, сосредотачиваются на разных типах. Инженер по машинному обучению обычно использует C++, Scala, JavaScript, C и Julia. Специалисты по данным используют SQL, чтобы помочь им в работе. Некоторые языки, используемые обеими этими позициями, — это Python, Java и R. Специалисты по данным используют компьютерные языки для реализации алгоритмов, а инженеры по машинному обучению используют их при создании систем.

Навыки и умения

Поскольку инженеры по машинному обучению и специалисты по обработке и анализу данных имеют тесно связанные роли, они используют схожие навыки для выполнения своих служебных обязанностей. Обе роли выигрывают от наличия сильных навыков решения проблем и математических навыков. Им также полезно иметь коммуникативные навыки и работать в команде, поскольку они взаимодействуют с клиентами и другими членами команды.

Помимо навыков межличностного общения, эти роли включают в себя технические навыки, характерные для их должностных обязанностей. Специалисты по данным работают с большими данными и обрабатывают большие наборы данных. Некоторые технические навыки, которые помогают инженерам машинного обучения, включают обработку естественного языка, обучение с подкреплением и архитектуру нейронных сетей.

Зарплата

Как правило, инженер по машинному обучению получает более высокую зарплату, чем специалист по данным. В среднем инженер по машинному обучению зарабатывает 140 877 долларов в год. Это зависит от их уровня образования, многолетнего опыта и места работы.

Специалисты по обработке данных зарабатывают в среднем по стране 115 690 долларов в год. Как и у инженеров по машинному обучению, их зарплата зависит от их опыта и места работы. Обе роли могут заработать большие деньги из-за повышенного спроса на системы, использующие ИИ.

Советы по выбору между тем, чтобы стать инженером по машинному обучению или специалистом по данным

Используйте этот совет, чтобы выбрать, стать ли инженером по машинному обучению или специалистом по данным:

• Сначала подумайте об изучении науки о данных. Если вы не уверены, какая профессия вам подходит, подумайте о том, чтобы сначала пройти курсы по науке о данных, поскольку и специалисты по данным, и инженеры по машинному обучению используют эти методы и навыки.

• Тень профессионала. Еще один способ понять, какой тип работы вам больше по душе, — это затенить профессионала, чтобы вы могли увидеть, на что похож обычный день.

• Найдите работу в стартапе. Некоторые начинающие компании предлагают возможность одновременно заниматься наукой о данных и машинным обучением, что может помочь вам узнать, какой из них вам нравится.