何年にもわたる誇大広告と期待を経て、人工知能 (AI) がついに登場しました。 あらゆる種類と規模の組織が、業務をより強力、より効率的に、より収益性の高いものにするために、AI をビジネス プロセスに統合しようと競い合っています。 あ データサイエンティスト & 機械学習エンジニア テクノロジー分野で最もエキサイティングで最先端の XNUMX つの職業です。 どちらもビジネスにおける AI の可能性を実現することに関係していますが、機械学習エンジニアになるかデータ サイエンティストになるかを選択するには、XNUMX つの役割がどのように異なり、どのように相互に補完し合うかを理解する必要があります。

機械学習エンジニアとデータ サイエンティストは、企業の背後にあるチームのメンバーです。 機械学習 (ML) プラットフォーム。 各ポジションは、機械学習アプリケーションの開発、実装、保守において重要な任務を果たします。 

しかし、機械学習エンジニアとデータサイエンティストの役割、スキルセット、責任は重要な点で異なります。 XNUMX つのポジションの違いと類似点を理解することは、どちらの役割が自分のキャリア目標に適しているかを判断するのに役立ちます。

機械学習エンジニアとデータサイエンティストの役割

機械学習やその他の AI ベースのアクティビティの目標は、ビジネス環境や仕事以外の日常活動において、私たちの生活を向上させるソフトウェア アプリケーションを作成することです。 機械学習エンジニアとデータ サイエンティストは、人間の支援の有無にかかわらず、時間の経過とともに自然に改善されるインテリジェント システムの設計と使用に不可欠です。

インテリジェント システム設計における機械学習エンジニアとデータ サイエンティストの役割を区別する XNUMX つの方法は、データ サイエンティストを構造の設計者と見なし、機械学習エンジニアを青写真とモデルを機能するシステムに変換する構築者と見なすことです。 

これらは データサイエンティストの主な任務 インテリジェントなシステムの構築において:

• どのビジネス上の問題が ML ソリューションに適しているかを判断する
• の多くの段階を視覚化します。 ML ライフサイクル (データ収集、データ準備、データラングリング、データ分析、モデリングトレーニング、モデルテスト、展開)
• カスタムアルゴリズムとデータモデルを設計する
• 相補的なデータセットを特定し、 合成データ 深層学習 (DL) モデルに必要な
• システムのデータ注釈要件を決定する
• すべてのステークホルダーとの継続的なコミュニケーションを維持する
• モデリングワークフローを最適化するためのカスタムツールを作成する

対照的に、機械学習エンジニアの役割は、ML モデルと DL モデルの導入と運用に重点を置きます。

• 実稼働環境での ML および DL モデルのデプロイと最適化
• モデルのパフォーマンスを監視して、レイテンシ、メモリ、スループット、その他の動作パラメータに対処します
• CPU、GPU、エッジデバイス、その他のハードウェアで推論テストを実行する
• ML モデルと DL モデルの保守とデバッグ
• モデル、メタデータ、実験のバージョン管理を管理する
• カスタム ツールを使用してモデルのワークフローを最適化する

データサイエンティストは、 洞察の分析と解釈 統計的および数学的手法を適用してデータ内のパターン、傾向、関係を特定することにより、ML および DL モデルから抽出されます。 

機械学習エンジニアは、データ サイエンスの概念を柔軟でスケーラブルで透明な機能システムに変換するために、プログラミングとエンジニアリングのバックグラウンドにさらに依存します。

機械学習エンジニア vs. データ サイエンティスト: スキル、教育、責任

機械学習エンジニアリングとデータ サイエンスのキャリアに必要な資格には、かなりの重複があります。 たとえば、どちらの分野でも、技術的な洞察力、分析的思考、問題解決スキルが必要です。 また、通常は Python および R プログラミング、クラウド システム (AWS、Microsoft Azure、Google Cloud Platform (GPC)) などのプログラミング経験にも依存します。 メタデータストレージ そして最適化。

しかし、機械学習エンジニアとデータ サイエンティストの教育とスキルの類似点よりも重要なのは、技術的背景と学歴の違いです。

• データ サイエンティストは、統計、データ分析、データの視覚化、書面および口頭でのコミュニケーション、およびプレゼンテーションに熟達している必要があります。
• 機械学習エンジニアは、データ構造、データ モデリング、ソフトウェア エンジニアリング、ML および DL モデルの基礎となる概念に関する深い知識を持っている必要があります。

データ サイエンティストは、より広範な知識を持っている傾向があります。 ハードスキル 機械学習エンジニアよりも、統計および数学ソフトウェア、クエリ言語、データ視覚化ツール、データベース管理、Microsoft Excel、およびデータ ラングリングの経験が含まれます。 

　 最も重要な基準 機械学習エンジニアには、次の知識が含まれます。 ML フレームワーク & ML ライブラリ、データ構造、データモデリング技術、およびソフトウェアアーキテクチャ。 

これらは、 機械学習エンジニアとしてのキャリア:

• Linux/Unix オペレーティング システム
• Java、C、および C++ プログラミング言語
• GPU アーキテクチャと CUDA プログラミング
• データのモデリングと評価
• ニューラルネットワークアーキテクチャ
• 自然言語処理（NLP）
• 分散コンピューティング
• 強化学習
• スパークと Hadoopの プログラミング

　 データサイエンティストのスキルセット 以下の領域が含まれます。

• SQLとPythonのコーディング
• NoSQL やクラウド データベースを含むデータベースの設計とプログラミング
• ビジネス インテリジェンス (BI) ツールを含む、データ収集およびクリーニング ツール
• SPSS、Matlab、SAS などの統計分析ツール
• 記述的、診断的、予測的、および処方的な統計分析
• 線形代数と微積分
• ML モデルの構築
• モデルの検証および導入ツール (SAS、Neptune、Kubeflow、Google AI)
• Amazon AWS (Amazon API Gateway) や IBM Cloud (IBM API Connect) などの API 開発ツール

米国労働統計局 (BLS) は、ほとんどのデータサイエンティストは、 修士号を持っている または数学、統計、コンピュータサイエンス、ビジネス、または工学の博士号。 (BLSグループ 機械学習エンジニア データサイエンティストのカテゴリーに属します。) プログラミング言語 データ サイエンティストにとって必須と考えられているのは、Python、R、SQL、Git、GitHub です。 

機械学習エンジニアに期待されるのは、 Java、R、Python、C++に熟練している、Microsoft の CNTK、Apache Spark の MLlib、Google の TensorFlow などの ML ライブラリの使用も同様です。 また、Web API と動的および静的 API ライブラリについての深い理解も求められます。

機械学習エンジニアとデータサイエンティストの展望

BLS は、データ サイエンティストが利用できる仕事の数は、 36％増加 これは、すべての職業の平均成長よりもはるかに速いです。 

世界経済フォーラムの「2023年ジョブズレポートの未来」では、AI および機械学習のスペシャリストは最も急成長している職種の 30 つであり、2027 年までの年間平均成長率は 42% です。レポートでは、調査対象となった企業の XNUMX% が、次の段階で AI とビッグデータを適用するための従業員のトレーニングを優先する意向であると指摘しています。 XNUMX年。

データサイエンティストの推定給与には、BLS が報告したデータが含まれています。 平均年収100,910ドル 2021 年 XNUMX 月現在、PayScale の調査ではデータ サイエンティストの 平均基本給99,344ドル 2023 年には年間 71,000 ドルから 138,000 ドルの範囲内。 

対照的に、PayScale は、 機械学習エンジニアの平均基本給 年間約 115,243 ドルから 80,000 ドルの範囲で、157,000 ドルです。

PayScale によると、機械学習エンジニアの給与に最も大きな影響を与えるスキルは、画像処理 (平均より 26% 高い)、強化学習 (22% 高い)、DevOps (22% 高い)、Scala (20% より高い) です。より高い）。 

データサイエンティストの給与は、C++ プログラミング (平均より 42% 高い)、サイバーセキュリティ (39% 高い)、調査分析 (26% 高い)、PyTorch ソフトウェア ライブラリ (24% 高い)、および予測 (22% 高い) のスキルを持っていることによって上昇します。 ）。

データ サイエンティストにとって急成長している分野は、特に量子コンピューティングです。 量子情報科学 – これには、量子力学の知識と、問題解決アプリケーションでの量子アルゴリズムの使用が必要です。 

同様に、機械学習エンジニアも、 generative AIを追加すると予想されます 経済価値は4.4兆ドルに上る マッキンゼーの「Technology Trends Outlook 2023」レポートによると、全体的な生産性が向上するという。

機械学習エンジニアとデータ サイエンティスト: 次のテクノロジーの波の頂点に立つ

AI テクノロジーは今後数年間で世界中の経済と雇用市場に多大な影響を与えるでしょうが、あらゆる革新的なテクノロジーと同様に、勝者と敗者が存在します。 経済政策研究センター (CEPR) は、AI が次のようになると予測しています。 世界の成長を毎年 4% から 6% 増加させる、過去数十年間の年間平均増加率は 4% でした。 

AI が雇用に与える影響はそれほど確実ではありませんが、世界経済フォーラムは、85 年から 2020 年の間に世界中で 2025 万人の雇用が AI に置き換わると予測しています。 97万の雇用を創出する、主にビッグデータ、機械学習、デジタルマーケティングなどの分野です。 これらの数字が示すように、機械学習エンジニアとデータ サイエンティストの需要は今後長年にわたって強いままであると考えられます。

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• 情報源： https://www.dataversity.net/machine-learning-engineer-vs-data-scientist/