資料科學家與機器學習工程師的區別？ - kdnuggets

資料科學家及其意義
資料科學通常被定義為對結構化和非結構化形式的資料的描述、預測和操作。此過程有助於商業公司和組織為公司的利益做出與商業有關的決策。有些人可能將其描述為對資料的起源、以及其代表的內容以及如何將其轉化為有價值的資源的研究，並且為了實現這一點，資料科學技術用於挖掘大量資料以找出模式這將幫助企業在競爭中勝於其他企業，瞭解市場中的新機會，提高效率，並帶來許多此類好處。 
在定義資料科學家時，使用了許多定義，但如果我們必須用幾句話來總結，則資料科學家只是涉及資料科學領域的專業人員。資料科學家的職責包括利用其在科學領域的專業知識來解決複雜的問題和場景。資料科學家的角色和職責還包括需要技能的特殊領域，例如語音分析，文字，影像和影片處理等。資料科學家的這些角色和職責中的每一個在數量上都非常有限，因此，其職位這些專家非常有價值，因此市場需求很大。簡而言之，每當企業需要回答問題或解決問題時， 
 

機器學習工程師及其意義
機器學習是人工智慧的一個分支，它處理資料驅動演算法的一類，這些演算法使軟體或系統能夠準確地預測操作的結果，而無需人工干預或對系統進行預程式設計。這裡的過程在預測建模和資料探勘之間有很多相似之處。這是因為方法和過程都涉及識別資料中的模式，並據此調整和修改程式。 
機器學習工程師通常被稱為高階程式設計師，他們可以以某種方式開發和培訓機器，使他們理解和應用知識而沒有任何特定的方向。人工智慧是機器學習工程師的目標，但是這些計算機程式設計師的重點不僅僅在於設計用於執行特定任務的特定程式。 
既然我們已經知道了資料科學和機器學習這兩個領域的內容，那麼瞭解資料科學和機器學習之間的區別以及獲得更好的想法就變得很重要。
 

機器學習工程師與資料科學家比較
 近年來，出現了數項資料科學工作，並淹沒了市場。在資料科學事業中，資料科學家和機器學習工程師都是相對較新的軌跡。在弄清資料科學與機器學習之間的區別時，可以考慮許多引數。 
 
 1.對資料科學家的要求：
資料科學家的工作要求他們受過高等教育。為了獲得資料科學家的資格，需要具有資料科學的碩士學位或博士學位。根據最近進行的研究，發現資料科學家在電腦科學，工程學，數學，統計學以及與資訊科技相關的主題方面擁有高階學位。因此，讓我們簡要介紹所需的技能。

1. 資料科學家至少應具有電腦科學，工程，數學或統計學方面的碩士學位或博士學位，才能申請資料科學家職位。另外，個人應該學習諸如R，Python，SQL之類的程式語言以及許多此類新技術和趨勢，以便學習資料科學，從而獲得資料科學工作。現在，所有這些程式語言都可以在當今非常普遍的資料科學家課程中學習。 
2. 個人應該精通數學，或者具有非常強的數學技能以及成為資料科學家的技術和分析能力。 
3. 資料探勘和統計技術是應該獲得經驗的領域。諸如資料增強，廣義線性模型或迴歸，網路分析之類的資料探勘技術在涉及資料科學家職責時至關重要，因為它們必須加以處理。
4. 使用諸如人工神經網路，聚類之類的機器學習技術可以幫助您獲得經驗，從而在申請資料科學工作時發揮自己的優勢。至少需要5到7年的統計模型製作和資料處理經驗。 
5. 為了學習資料科學，需要分散式資料和計算工具（例如Hadoop，Spark，MySQL，Python）以及資料的視覺化和表示，為此，需要一門資料科學課程。

1. 必須具有視覺處理，深度神經網路和強化學習的經驗。另外，還需要對Python，Java，R，C ++，C，JavaScript，Scala等程式語言有足夠的瞭解。 
2. 掌握機率和統計資料至關重要。類似地，在數學中，由於需要演算法理論，因此需要深入的知識，同時解密複雜的機器學習演算法以幫助機器學習和交流。 
3. 使用諸如MATLAB之類的程式設計工具，與etcd等分散式系統工具一起工作的豐富的工程技術知識和強大的分析技能以及豐富的經驗，Zookeeper也至關重要。透過資料科學課程，可以很容易地學習所有這些知識，這些課程可以在網上和機構中輕鬆獲得。
4. 在處理大量資料並在高吞吐量環境中工作時，還應該具有靈活性並且沒有問題。此外，機器學習評估指標的廣泛知識作為技能確實很重要。 

與統計學家相比，資料科學家比他們瞭解更多的程式設計，而與軟體工程師對抗時，資料科學家比他們更瞭解統計資訊。資料科學家的角色和職責包括儲存和清理大量資料，探索資料集以透過調查有價值的見識來識別模式，執行資料科學專案。資料科學家職責的詳細資訊如下。

1. 資料科學家的首要角色和職責涉及研究和開發用於資料分析的統計模型，這是學習資料科學的重要組成部分。 
2. 瞭解客戶的需求和設計模型或引導他們尋求解決方案是資料科學家的主要角色和職責。此外，透過與公司的管理和工程部門合作，資料科學家還可以瞭解公司的需求或如何藉助資料科學幫助公司發展。 
3. 向關鍵業務負責人傳達決策，計劃和概念屬於資料科學家的角色和職責。識別行業中的新機會或最新趨勢，並設計模型以牢記這一點，這將有助於公司的改進過程，這也是資料科學家應該意識到的事情，而這通常是在資料科學家中教授的東西課程。 
4. 使用適當的資料庫和專案設計來最佳化參與專案時面臨的解決方案也是資料科學家的職責之一。同樣，為了學習資料科學，處理，清理和驗證要用於資料分析的資料的完整性也很重要，因為它們有助於將來的資料科學工作。 

1. 第一項任務是研究和轉換資料科學技術原型，並設計機器學習模型。此外，與資料工程師合作開發資料和模型管道也是被認為是最受認可的資料科學工作之一的一部分。
2. 為了設計分散式系統，在進行資料科學課程時（最好是）學習資料科學和機器學習技術的應用。 
3. 從編寫生產級別的程式碼以使該程式碼適合生產，到參與程式碼審閱並從程式碼中學習要進行哪些更改，機器學習工程師都在努力改進現有的機器學習模型。 
4. 選擇合適的資料集和合適的資料表示方法，執行機器學習測試並對其進行實驗，使用這些測試結果進行統計分析和微調，是彌補這些機器學習工程師的作用和責任的關鍵。