वर्षों के प्रचार और वादे के बाद, कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) आखिरकार आ गई है। सभी प्रकार और आकार के संगठन अपने संचालन को अधिक शक्तिशाली, अधिक कुशल और अधिक लाभदायक बनाने के लिए एआई को अपनी व्यावसायिक प्रक्रियाओं में एकीकृत करने के लिए दौड़ रहे हैं। ए आँकड़े वाला वैज्ञानिक और मशीन लर्निंग इंजीनियर प्रौद्योगिकी के क्षेत्र में दो सबसे रोमांचक और अत्याधुनिक पेशे हैं। जबकि दोनों में व्यवसाय में एआई के वादे को साकार करना शामिल है, मशीन लर्निंग इंजीनियर बनाम डेटा वैज्ञानिक बनने के बीच चयन करने के लिए यह समझने की आवश्यकता है कि दोनों भूमिकाएँ कैसे भिन्न हैं, और वे एक दूसरे के पूरक कैसे हैं।
मशीन लर्निंग इंजीनियर और डेटा वैज्ञानिक किसी कंपनी के पीछे की टीम के सदस्य होते हैं मशीन लर्निंग (एमएल) प्लेटफॉर्म. प्रत्येक पद मशीन लर्निंग अनुप्रयोगों के विकास, कार्यान्वयन और रखरखाव में महत्वपूर्ण कर्तव्यों को पूरा करता है।
फिर भी मशीन लर्निंग इंजीनियर बनाम डेटा वैज्ञानिक की भूमिकाएँ, कौशल सेट और जिम्मेदारियाँ महत्वपूर्ण तरीकों से भिन्न होती हैं। दोनों पदों के अंतर और समानता को समझने से आपको यह तय करने में मदद मिलती है कि कौन सी भूमिका आपके करियर लक्ष्यों के लिए बेहतर है।
मशीन लर्निंग इंजीनियर बनाम डेटा वैज्ञानिक की भूमिका
मशीन लर्निंग और अन्य एआई-आधारित गतिविधियों का लक्ष्य ऐसे सॉफ़्टवेयर एप्लिकेशन बनाना है जो हमारे जीवन को बेहतर बनाते हैं, चाहे व्यावसायिक सेटिंग में हों या काम के बाहर हमारी दिन-प्रतिदिन की गतिविधियों में। मशीन लर्निंग इंजीनियर और डेटा वैज्ञानिक बुद्धिमान प्रणालियों के डिजाइन और उपयोग के लिए महत्वपूर्ण हैं जो मनुष्यों की सहायता के साथ या उसके बिना समय के साथ स्वाभाविक रूप से बेहतर होते हैं।
बुद्धिमान सिस्टम डिज़ाइन में मशीन लर्निंग इंजीनियरों और डेटा वैज्ञानिकों की भूमिकाओं को अलग करने का एक तरीका डेटा वैज्ञानिकों को एक संरचना के आर्किटेक्ट के रूप में और मशीन लर्निंग इंजीनियरों को बिल्डरों के रूप में देखना है जो ब्लूप्रिंट और मॉडल को एक कार्य प्रणाली में परिवर्तित करते हैं।
इनमें से हैं डेटा वैज्ञानिकों के प्राथमिक कर्तव्य बुद्धिमान प्रणालियों के निर्माण में:
- निर्धारित करें कि कौन सी व्यावसायिक समस्याएं एमएल समाधान के लिए उपयुक्त हैं
- के कई चरणों की कल्पना करें एमएल जीवनचक्र (डेटा एकत्र करना, डेटा तैयार करना, डेटा विवाद, डेटा विश्लेषण, मॉडलिंग प्रशिक्षण, मॉडल परीक्षण, तैनाती)
- कस्टम एल्गोरिदम और डेटा मॉडल डिज़ाइन करें
- पूरक डेटा सेट की पहचान करें और उत्पन्न करें सिंथेटिक डेटा गहन शिक्षण (डीएल) मॉडल की आवश्यकता होती है
- सिस्टम की डेटा एनोटेशन आवश्यकताओं को निर्धारित करें
- सभी हितधारकों के साथ निरंतर संवाद बनाए रखें
- मॉडलिंग वर्कफ़्लो को अनुकूलित करने के लिए कस्टम टूल बनाएं
इसके विपरीत, मशीन लर्निंग इंजीनियरों की भूमिका एमएल और डीएल मॉडल की तैनाती और संचालन पर जोर देती है:
- उत्पादन सेटिंग्स में एमएल और डीएल मॉडल को तैनात और अनुकूलित करें
- विलंबता, मेमोरी, थ्रूपुट और अन्य परिचालन मापदंडों को संबोधित करने के लिए मॉडल के प्रदर्शन की निगरानी करें
- सीपीयू, जीपीयू, एज डिवाइस और अन्य हार्डवेयर पर अनुमान परीक्षण करें
- एमएल और डीएल मॉडल को बनाए रखें और डीबग करें
- मॉडल, मेटाडेटा और प्रयोगों के लिए संस्करण नियंत्रण प्रबंधित करें
- कस्टम टूल का उपयोग करके मॉडल वर्कफ़्लो को अनुकूलित करें
डेटा वैज्ञानिक सीधे इसमें शामिल हैं अंतर्दृष्टि का विश्लेषण और व्याख्या डेटा में पैटर्न, रुझान और संबंधों की पहचान करने के लिए सांख्यिकीय और गणितीय तकनीकों को लागू करके एमएल और डीएल मॉडल से निकाला गया।
मशीन लर्निंग इंजीनियर डेटा विज्ञान अवधारणाओं को लचीली, स्केलेबल और पारदर्शी कार्यात्मक प्रणालियों में बदलने के लिए प्रोग्रामिंग और इंजीनियरिंग में अपनी पृष्ठभूमि पर अधिक भरोसा करते हैं।
मशीन लर्निंग इंजीनियर बनाम डेटा साइंटिस्ट: कौशल, शिक्षा और जिम्मेदारियाँ
मशीन लर्निंग इंजीनियरिंग और डेटा साइंस में करियर के लिए आवश्यक योग्यताओं में काफी समानता है। उदाहरण के लिए, दोनों क्षेत्रों में तकनीकी कौशल, विश्लेषणात्मक सोच और समस्या-समाधान कौशल की आवश्यकता होती है। वे प्रोग्रामिंग अनुभव पर भी भरोसा करते हैं जिसमें आम तौर पर पायथन और आर प्रोग्रामिंग, क्लाउड सिस्टम (एडब्ल्यूएस, माइक्रोसॉफ्ट एज़्योर, और Google क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म, या जीपीसी) शामिल हैं, और मेटाडेटा भंडारण और अनुकूलन.
फिर भी मशीन लर्निंग इंजीनियरों और डेटा वैज्ञानिकों की शिक्षा और कौशल में समानता से अधिक महत्वपूर्ण उनकी तकनीकी और शैक्षिक पृष्ठभूमि में अंतर है:
- डेटा वैज्ञानिकों को सांख्यिकी, डेटा विश्लेषण, डेटा विज़ुअलाइज़ेशन, लिखित और मौखिक संचार और प्रस्तुतियों में निपुण होना चाहिए।
- मशीन लर्निंग इंजीनियरों को डेटा संरचनाओं, डेटा मॉडलिंग, सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग और एमएल और डीएल मॉडल की अंतर्निहित अवधारणाओं का गहन ज्ञान होना चाहिए।
डेटा वैज्ञानिकों के पास व्यापक समूह होता है कठिन कौशल मशीन लर्निंग इंजीनियरों की तुलना में, जिसमें सांख्यिकीय और गणितीय सॉफ्टवेयर, क्वेरी भाषाएं, डेटा विज़ुअलाइज़ेशन टूल, डेटाबेस प्रबंधन, माइक्रोसॉफ्ट एक्सेल और डेटा रैंगलिंग का अनुभव शामिल है।
RSI सबसे महत्वपूर्ण मानदंड मशीन लर्निंग इंजीनियरों के लिए ज्ञान शामिल है एमएल ढाँचे और एमएल पुस्तकालय, डेटा संरचनाएं, डेटा मॉडलिंग तकनीक और सॉफ्टवेयर आर्किटेक्चर।
ये एक के लिए आवश्यक कौशलों में से हैं मशीन लर्निंग इंजीनियर के रूप में करियर:
- लिनक्स/यूनिक्स ऑपरेटिंग सिस्टम
- जावा, सी, और सी++ प्रोग्रामिंग भाषाएं
- GPU आर्किटेक्चर और CUDA प्रोग्रामिंग
- डेटा मॉडलिंग और मूल्यांकन
- तंत्रिका नेटवर्क आर्किटेक्चर
- प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी)
- वितरित अभिकलन
- सुदृढीकरण सीखना
- चिंगारी और Hadoop प्रोग्रामिंग
RSI डेटा वैज्ञानिकों के कौशल सेट इन क्षेत्रों को शामिल करें:
- एसक्यूएल और पायथन कोडिंग
- NoSQL और क्लाउड डेटाबेस सहित डेटाबेस डिज़ाइन और प्रोग्रामिंग
- बिजनेस इंटेलिजेंस (बीआई) टूल सहित डेटा संग्रह और सफाई उपकरण
- एसपीएसएस, मैटलैब और एसएएस जैसे सांख्यिकीय विश्लेषण उपकरण
- वर्णनात्मक, नैदानिक, भविष्य कहनेवाला और निर्देशात्मक सांख्यिकीय विश्लेषण
- रैखिक बीजगणित और कलन
- एमएल मॉडल बिल्डिंग
- मॉडल सत्यापन और परिनियोजन उपकरण (एसएएस, नेप्च्यून, क्यूबफ़्लो और Google एआई)
- एपीआई विकास उपकरण जैसे अमेज़ॅन एडब्ल्यूएस (अमेज़ॅन एपीआई गेटवे) और आईबीएम क्लाउड (आईबीएम एपीआई कनेक्ट)
यूएस ब्यूरो ऑफ लेबर स्टैटिस्टिक्स (बीएलएस) का कहना है कि अधिकांश डेटा वैज्ञानिक मास्टर डिग्री हो या गणित, सांख्यिकी, कंप्यूटर विज्ञान, व्यवसाय या इंजीनियरिंग में डॉक्टरेट। (बीएलएस समूह मशीन सीखने इंजीनियर डेटा वैज्ञानिकों की श्रेणी के अंतर्गत।) प्रोग्रामिंग की भाषाएँ जो डेटा वैज्ञानिकों के लिए आवश्यक माने जाते हैं वे हैं Python, R, SQL, Git और GitHub।
मशीन लर्निंग इंजीनियरों से अपेक्षा की जाती है जावा, आर, पायथन और सी++ में कुशल, साथ ही माइक्रोसॉफ्ट के सीएनटीके, अपाचे स्पार्क के एमएललिब और गूगल के टेन्सरफ्लो जैसे एमएल लाइब्रेरी का उपयोग करने में भी। उनसे यह भी अपेक्षा की जाती है कि उन्हें वेब एपीआई और गतिशील और स्थैतिक एपीआई लाइब्रेरीज़ की मजबूत समझ हो।
मशीन लर्निंग इंजीनियरों और डेटा वैज्ञानिकों के लिए आउटलुक
बीएलएस का अनुमान है कि डेटा वैज्ञानिकों के लिए नौकरियों की संख्या उपलब्ध होगी 36% की वृद्धि 2021 और 2031 के बीच, जो सभी व्यवसायों में औसत वृद्धि से कहीं अधिक तेज़ है।
विश्व आर्थिक मंच की "नौकरियों का भविष्य रिपोर्ट 202330 तक 2027% की औसत वार्षिक वृद्धि के साथ, एआई और मशीन लर्निंग विशेषज्ञों को सबसे तेजी से बढ़ती नौकरियों में रखता है। रिपोर्ट बताती है कि सर्वेक्षण में शामिल 42% कंपनियां अगले में एआई और बड़े डेटा को लागू करने के लिए प्रशिक्षण श्रमिकों को प्राथमिकता देने का इरादा रखती हैं। पांच साल।
डेटा वैज्ञानिकों के वेतन अनुमान में बीएलएस रिपोर्टिंग शामिल है औसत वार्षिक वेतन $100,910 मई 2021 तक, और PayScale का सर्वेक्षण डेटा वैज्ञानिकों का संकेत दे रहा है औसत आधार वेतन $99,344 2023 में, $71,000 और $138,000 प्रति वर्ष की सीमा के भीतर।
इसके विपरीत, PayScale डालता है मशीन लर्निंग इंजीनियरों का औसत आधार वेतन लगभग $115,243 से $80,000 प्रति वर्ष की सीमा में $157,000 पर।
पेस्केल के अनुसार, मशीन लर्निंग इंजीनियरों के वेतन पर सबसे अधिक प्रभाव डालने वाले कौशल हैं इमेज प्रोसेसिंग (औसत से 26% अधिक), सुदृढीकरण सीखना (22% अधिक), डेवऑप्स (22% अधिक), और स्काला (20% अधिक) उच्चतर)।
C++ प्रोग्रामिंग (औसत से 42% अधिक), साइबर सुरक्षा (39% अधिक), अनुसंधान विश्लेषण (26% अधिक), PyTorch सॉफ़्टवेयर लाइब्रेरी (24% अधिक), और पूर्वानुमान (22% अधिक) में कौशल रखने से डेटा वैज्ञानिकों का वेतन बढ़ाया जाता है। ).
डेटा वैज्ञानिकों के लिए एक उभरता हुआ क्षेत्र क्वांटम कंप्यूटिंग है - विशेष रूप से क्वांटम सूचना विज्ञान - जिसके लिए क्वांटम यांत्रिकी का ज्ञान और समस्या-समाधान अनुप्रयोगों में क्वांटम एल्गोरिदम का उपयोग आवश्यक है।
इसी तरह, मशीन लर्निंग इंजीनियर के आगमन के परिणामस्वरूप आने वाले वर्षों में अपनी नौकरी की संभावनाओं में वृद्धि की उम्मीद कर सकते हैं जनरेटिव ए.आई., जिसे जोड़ने की उम्मीद है आर्थिक मूल्य में $4.4 ट्रिलियन जितना मैकिन्से की "टेक्नोलॉजी ट्रेंड्स आउटलुक 2023" रिपोर्ट के अनुसार, समग्र उत्पादकता में वृद्धि करके।
मशीन लर्निंग इंजीनियर और डेटा साइंटिस्ट: अगली तकनीकी लहर के शिखर पर
आने वाले वर्षों में एआई प्रौद्योगिकियों का दुनिया भर की अर्थव्यवस्थाओं और नौकरी बाजारों पर जबरदस्त प्रभाव पड़ेगा, लेकिन हर गेम-चेंजिंग तकनीक के साथ, विजेता और हारे हुए होंगे। सेंटर फॉर इकोनॉमिक पॉलिसी रिसर्च (सीईपीआर) का अनुमान है कि एआई करेगा प्रत्येक वर्ष वैश्विक विकास को 4% से 6% तक बढ़ानापिछले कुछ दशकों में औसतन 4% की वार्षिक वृद्धि की तुलना में।
रोजगार पर एआई का प्रभाव कम निश्चित है, लेकिन विश्व आर्थिक मंच का अनुमान है कि 85 और 2020 के बीच एआई दुनिया भर में 2025 मिलियन नौकरियों की जगह ले लेगा। 97 लाख नौकरियां बनाएं, मुख्य रूप से बड़े डेटा, मशीन लर्निंग और डिजिटल मार्केटिंग जैसे क्षेत्रों में। जैसा कि इन आंकड़ों से संकेत मिलता है, मशीन लर्निंग इंजीनियरों और डेटा वैज्ञानिकों की मांग आने वाले कई वर्षों तक मजबूत बनी रहेगी।
शटरस्टॉक से लाइसेंस के तहत उपयोग की गई छवि
- एसईओ संचालित सामग्री और पीआर वितरण। आज ही प्रवर्धित हो जाओ।
- प्लेटोडेटा.नेटवर्क वर्टिकल जेनरेटिव एआई। स्वयं को शक्तिवान बनाएं। यहां पहुंचें।
- प्लेटोआईस्ट्रीम। Web3 इंटेलिजेंस। ज्ञान प्रवर्धित। यहां पहुंचें।
- प्लेटोईएसजी. कार्बन, क्लीनटेक, ऊर्जा, पर्यावरण, सौर, कचरा प्रबंधन। यहां पहुंचें।
- प्लेटोहेल्थ। बायोटेक और क्लिनिकल परीक्षण इंटेलिजेंस। यहां पहुंचें।
- स्रोत: https://www.dataversity.net/machine-learning-engineer-vs-data-scientist/
