بعد سنوات من الضجيج والوعود، وصل الذكاء الاصطناعي (AI) أخيرًا. تتسابق المؤسسات بجميع أنواعها وأحجامها لدمج الذكاء الاصطناعي في عملياتها التجارية لجعل عملياتها أكثر قوة وكفاءة وأكثر ربحية. أ عالم البيانات و مهندس تعلم الآلة هما من المهن الأكثر إثارة والمتطورة في مجال التكنولوجيا. في حين أن كلاهما ينطوي على تحقيق وعد الذكاء الاصطناعي في مجال الأعمال، فإن الاختيار بين أن تصبح مهندس تعلم آلي أو عالم بيانات يتطلب فهم كيفية اختلاف الدورين، وكيف يكمل كل منهما الآخر.
مهندسو التعلم الآلي وعلماء البيانات هم أعضاء في الفريق الذي يقف وراء الشركة منصة التعلم الآلي (ML).. يفي كل منصب بواجبات حاسمة في تطوير تطبيقات التعلم الآلي وتنفيذها وصيانتها.
ومع ذلك، تختلف الأدوار ومجموعات المهارات والمسؤوليات بين مهندس التعلم الآلي وعالم البيانات بطرق مهمة. إن فهم الاختلافات والتشابهات بين الوظيفتين يساعدك على تحديد الدور الذي يناسب أهدافك المهنية بشكل أفضل.
دور مهندس التعلم الآلي مقابل عالم البيانات
الهدف من التعلم الآلي والأنشطة الأخرى القائمة على الذكاء الاصطناعي هو إنشاء تطبيقات برمجية تعزز حياتنا، سواء في إعدادات العمل أو في أنشطتنا اليومية خارج العمل. يلعب مهندسو التعلم الآلي وعلماء البيانات دورًا حيويًا في تصميم واستخدام الأنظمة الذكية التي تتحسن بشكل طبيعي بمرور الوقت، بمساعدة البشر أو بدونها.
تتمثل إحدى الطرق للتمييز بين أدوار مهندسي التعلم الآلي وعلماء البيانات في تصميم النظام الذكي في رؤية علماء البيانات كمهندسين معماريين للهيكل ومهندسي التعلم الآلي كبناة يقومون بتحويل المخططات والنماذج إلى نظام فعال.
هذه هي من بين الواجبات الأساسية لعلماء البيانات في إنشاء الأنظمة الذكية:
- تحديد مشاكل العمل المناسبة لحلول تعلم الآلة
- تصور المراحل العديدة لل دورة حياة ML (جمع البيانات، إعداد البيانات، مناقشة البيانات، تحليل البيانات، التدريب على النمذجة، اختبار النماذج، النشر)
- تصميم خوارزميات مخصصة ونماذج البيانات
- تحديد مجموعات البيانات التكميلية وإنشاء البيانات الاصطناعية التي تتطلبها نماذج التعلم العميق (DL).
- تحديد متطلبات التعليقات التوضيحية لبيانات النظام
- الحفاظ على التواصل المستمر مع جميع أصحاب المصلحة
- إنشاء أدوات مخصصة لتحسين سير عمل النمذجة
على النقيض من ذلك، يؤكد دور مهندسي التعلم الآلي على نشر وتشغيل نماذج ML وDL:
- نشر نماذج ML وDL وتحسينها في إعدادات الإنتاج
- راقب أداء النماذج لمعالجة زمن الوصول والذاكرة والإنتاجية والمعلمات التشغيلية الأخرى
- قم بإجراء اختبار الاستدلال على وحدات المعالجة المركزية (CPU) ووحدات معالجة الرسومات (GPU) وأجهزة الحافة والأجهزة الأخرى
- صيانة وتصحيح نماذج ML وDL
- إدارة التحكم في الإصدار للنماذج والبيانات التعريفية والتجارب
- تحسين سير عمل النموذج باستخدام أدوات مخصصة
ويشارك علماء البيانات بشكل مباشر في تحليل وتفسير الرؤى المستخرجة من نماذج ML وDL من خلال تطبيق التقنيات الإحصائية والرياضية لتحديد الأنماط والاتجاهات والعلاقات في البيانات.
يعتمد مهندسو التعلم الآلي بشكل أكبر على خلفيتهم في البرمجة والهندسة لتحويل مفاهيم علوم البيانات إلى أنظمة وظيفية تتسم بالمرونة والقابلية للتطوير والشفافية.
مهندس التعلم الآلي مقابل عالم البيانات: المهارات والتعليم والمسؤوليات
هناك قدر كبير من التداخل في المؤهلات اللازمة للمهن في مجال هندسة التعلم الآلي وعلوم البيانات. على سبيل المثال، يتطلب كلا المجالين الفطنة التقنية والتفكير التحليلي ومهارات حل المشكلات. ويعتمدون أيضًا على خبرة البرمجة التي تتضمن عادةً برمجة Python وR، والأنظمة السحابية (AWS، وMicrosoft Azure، وGoogle Cloud Platform، أو GPC)، و تخزين البيانات الوصفية والتحسين.
ومع ذلك، فإن الأمر الأكثر أهمية من أوجه التشابه في تعليم ومهارات مهندسي التعلم الآلي وعلماء البيانات هو الاختلافات في خلفياتهم التقنية والتعليمية:
- يجب أن يكون علماء البيانات ماهرين في الإحصاء، وتحليل البيانات، وتصور البيانات، والاتصالات الكتابية والشفوية، والعروض التقديمية.
- يجب أن يمتلك مهندسو التعلم الآلي معرفة متعمقة بهياكل البيانات، ونمذجة البيانات، وهندسة البرمجيات، والمفاهيم الأساسية لنماذج ML وDL.
يميل علماء البيانات إلى امتلاك مجموعة أوسع من البيانات مهارات صعبة من مهندسي التعلم الآلي، بما في ذلك الخبرة في البرامج الإحصائية والرياضية، ولغات الاستعلام، وأدوات تصور البيانات، وإدارة قواعد البيانات، وMicrosoft Excel، ومناقشة البيانات.
• أهم المعايير لمهندسي التعلم الآلي تشمل المعرفة أطر تعلم الآلة و مكتبات MLوهياكل البيانات، وتقنيات نمذجة البيانات، وهندسة البرمجيات.
هذه من بين المهارات اللازمة ل مهنة كمهندس التعلم الآلي:
- أنظمة التشغيل لينكس/يونكس
- لغات البرمجة Java وC وC++
- بنيات وحدة معالجة الرسومات وبرمجة CUDA
- نمذجة البيانات وتقييمها
- بنيات الشبكات العصبية
- معالجة اللغات الطبيعية (NLP)
- الحوسبة الموزعة
- تعزيز التعلم
- شرارة و Hadoop البرمجة
• مجموعات مهارات علماء البيانات تشمل هذه المجالات:
- ترميز SQL وPython
- تصميم وبرمجة قواعد البيانات، بما في ذلك NoSQL وقواعد البيانات السحابية
- أدوات جمع البيانات وتنظيفها، بما في ذلك أدوات ذكاء الأعمال (BI).
- أدوات التحليل الإحصائي مثل SPSS وMatlab وSAS
- التحليلات الإحصائية الوصفية والتشخيصية والتنبؤية والإرشادية
- الجبر الخطي وحساب التفاضل والتكامل
- بناء نموذج ML
- أدوات التحقق من صحة النموذج ونشره (SAS وNeptune وKubeflow وGoogle AI)
- أدوات تطوير واجهة برمجة التطبيقات (API) مثل Amazon AWS (Amazon API Gateway) وIBM Cloud (IBM API Connect)
يشير مكتب إحصاءات العمل الأمريكي (BLS) إلى أن معظم علماء البيانات تمتلك درجة الماجستير أو الدكتوراه في الرياضيات أو الإحصاء أو علوم الكمبيوتر أو الأعمال أو الهندسة. (مجموعات BLS مهندسو التعلم الآلي ضمن فئة علماء البيانات.) لغات البرمجة والتي تعتبر ضرورية لعلماء البيانات هي Python وR وSQL وGit وGitHub.
من المتوقع أن يكون مهندسو التعلم الآلي يتقن Java وR وPython وC++وكذلك في استخدام مكتبات تعلم الآلة مثل CNTK من Microsoft، وMLlib من Apache Spark، وTensorFlow من Google. ومن المتوقع أيضًا أن يكون لديهم فهم قوي لواجهات برمجة تطبيقات الويب ومكتبات واجهة برمجة التطبيقات الديناميكية والثابتة.
التوقعات لمهندسي التعلم الآلي وعلماء البيانات
ويتوقع BLS أن عدد الوظائف المتاحة لعلماء البيانات سوف يرتفع زيادة بنسبة 36٪ بين عامي 2021 و2031، وهو أسرع بكثير من متوسط النمو في جميع المهن.
المنتدى الاقتصادي العالمي "تقرير مستقبل الوظائف 2023"يضع متخصصي الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي بين الوظائف الأسرع نموًا، بمتوسط نمو سنوي قدره 30% حتى عام 2027. ويشير التقرير إلى أن 42% من الشركات التي شملتها الدراسة تعتزم إعطاء الأولوية لتدريب العاملين على تطبيق الذكاء الاصطناعي والبيانات الضخمة في المستقبل. خمس سنوات.
تتضمن تقديرات الرواتب لعلماء البيانات تقارير BLS متوسط الأجر السنوي $ 100,910،XNUMX اعتبارًا من مايو 2021، واستطلاع PayScale الذي يشير إلى علماء البيانات متوسط الراتب الأساسي 99,344 دولار في عام 2023، في حدود 71,000 ألف دولار و138,000 ألف دولار سنوياً.
على النقيض من ذلك، يضع PayScale متوسط الراتب الأساسي لمهندسي التعلم الآلي بسعر 115,243 دولارًا في نطاق يتراوح من حوالي 80,000 دولار إلى 157,000 دولار سنويًا.
وفقًا لـ PayScale، فإن المهارات التي لها التأثير الأكبر على رواتب مهندسي التعلم الآلي هي معالجة الصور (26% أعلى من المتوسط)، والتعلم المعزز (22% أعلى)، وDevOps (22% أعلى)، وScala (20%). أعلى).
يتم تعزيز رواتب علماء البيانات من خلال امتلاك مهارات في برمجة C++ (أعلى بنسبة 42% من المتوسط)، والأمن السيبراني (أعلى بنسبة 39%)، وتحليل الأبحاث (أعلى بنسبة 26%)، ومكتبة برمجيات PyTorch (أعلى بنسبة 24%)، والتنبؤ (أعلى بنسبة 22% ).
المجال المزدهر لعلماء البيانات هو الحوسبة الكمومية - على وجه التحديد علم المعلومات الكمومية - الأمر الذي يتطلب معرفة ميكانيكا الكم واستخدام خوارزميات الكم في تطبيقات حل المشكلات.
وبالمثل، يمكن لمهندسي التعلم الآلي أن يتوقعوا زيادة في فرص عملهم في السنوات القادمة نتيجة لظهور الذكاء الاصطناعي التوليدي، والذي من المتوقع أن يضيف ما يصل إلى 4.4 تريليون دولار من القيمة الاقتصادية من خلال زيادة الإنتاجية الإجمالية، وفقًا لتقرير ماكينزي "توقعات اتجاهات التكنولوجيا 2023".
مهندس التعلم الآلي وعالم البيانات: على قمة الموجة التقنية القادمة
سيكون لتقنيات الذكاء الاصطناعي تأثير هائل على الاقتصادات وأسواق العمل في جميع أنحاء العالم في السنوات المقبلة، ولكن كما هو الحال مع كل تكنولوجيا تغير قواعد اللعبة، سيكون هناك فائزون وخاسرون. ويقدر مركز أبحاث السياسات الاقتصادية (CEPR) أن الذكاء الاصطناعي سوف يفعل ذلك زيادة النمو العالمي بنسبة 4% إلى 6% سنوياًمقارنة بمتوسط زيادة سنوية قدرها 4% خلال العقود القليلة الماضية.
إن تأثير الذكاء الاصطناعي على التوظيف أقل تأكيدا، لكن يقدر المنتدى الاقتصادي العالمي أنه في حين أن الذكاء الاصطناعي سيحل محل 85 مليون وظيفة حول العالم بين عامي 2020 و 2025، فإنه سيحل أيضا محل XNUMX مليون وظيفة في جميع أنحاء العالم بين عامي XNUMX و XNUMX. إنشاء 97 مليون وظيفة، في المقام الأول في مجالات مثل البيانات الضخمة والتعلم الآلي والتسويق الرقمي. وكما تشير هذه الأرقام، فمن المرجح أن يظل الطلب على مهندسي التعلم الآلي وعلماء البيانات قوياً لسنوات عديدة قادمة.
الصورة مستخدمة بموجب ترخيص من Shutterstock
- محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. تمكين نفسك. الوصول هنا.
- أفلاطونايستريم. ذكاء Web3. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
- أفلاطون كربون، كلينتك ، الطاقة، بيئة، شمسي، إدارة المخلفات. الوصول هنا.
- أفلاطون هيلث. التكنولوجيا الحيوية وذكاء التجارب السريرية. الوصول هنا.
- المصدر https://www.dataversity.net/machine-learning-engineer-vs-data-scientist/
