수년간의 과대광고와 약속 끝에 인공지능(AI)이 마침내 등장했습니다. 모든 유형과 규모의 조직은 AI를 비즈니스 프로세스에 통합하여 운영을 더욱 강력하고 효율적이며 수익성 있게 만들기 위해 경쟁하고 있습니다. ㅏ 데이터 과학자 과 기계 학습 엔지니어 기술 분야에서 가장 흥미롭고 최첨단인 두 가지 직업입니다. 둘 다 비즈니스에서 AI의 가능성을 실현하는 것과 관련이 있지만, 기계 학습 엔지니어와 데이터 과학자 중 하나를 선택하려면 두 역할의 차이점과 서로를 보완하는 방법을 이해해야 합니다.
기계 학습 엔지니어와 데이터 과학자는 회사의 팀 구성원입니다. 머신러닝(ML) 플랫폼. 각 직위는 기계 학습 애플리케이션의 개발, 구현 및 유지 관리에 있어 중요한 임무를 수행합니다.
그러나 기계 학습 엔지니어와 데이터 과학자의 역할, 기술 세트 및 책임은 중요한 면에서 다릅니다. 두 직위의 차이점과 유사점을 이해하면 어떤 역할이 귀하의 경력 목표에 더 잘 맞는지 결정하는 데 도움이 됩니다.
기계 학습 엔지니어와 데이터 과학자의 역할
기계 학습 및 기타 AI 기반 활동의 목표는 비즈니스 환경에서든 업무 외의 일상 활동에서든 우리의 삶을 향상시키는 소프트웨어 애플리케이션을 만드는 것입니다. 기계 학습 엔지니어와 데이터 과학자는 인간의 도움 여부에 관계없이 시간이 지남에 따라 자연스럽게 개선되는 지능형 시스템을 설계하고 사용하는 데 필수적입니다.
지능형 시스템 설계에서 머신러닝 엔지니어와 데이터 과학자의 역할을 구별하는 한 가지 방법은 데이터 과학자를 구조의 설계자로 보고, 머신러닝 엔지니어를 청사진과 모델을 작동하는 시스템으로 변환하는 구축자로 보는 것입니다.
이들은 중 데이터 과학자의 주요 임무 지능형 시스템 생성:
- ML 솔루션에 적합한 비즈니스 문제 결정
- 여러 단계를 시각화합니다. ML 수명 주기 (데이터 수집, 데이터 준비, 데이터 랭글링, 데이터 분석, 모델링 훈련, 모델 테스트, 배포)
- 맞춤형 알고리즘 및 데이터 모델 설계
- 보완적인 데이터 세트를 식별하고 생성 합성 데이터 딥러닝(DL) 모델에 필요한 것
- 시스템의 데이터 주석 요구 사항 결정
- 모든 이해관계자와의 지속적인 커뮤니케이션 유지
- 모델링 워크플로우 최적화를 위한 맞춤형 도구 생성
이와 대조적으로 기계 학습 엔지니어의 역할은 ML 및 DL 모델의 배포 및 운영을 강조합니다.
- 프로덕션 설정에서 ML 및 DL 모델 배포 및 최적화
- 대기 시간, 메모리, 처리량 및 기타 운영 매개변수를 해결하기 위해 모델 성능을 모니터링합니다.
- CPU, GPU, 에지 장치 및 기타 하드웨어에 대한 추론 테스트 수행
- ML 및 DL 모델 유지 관리 및 디버그
- 모델, 메타데이터, 실험에 대한 버전 제어 관리
- 맞춤형 도구를 사용하여 모델 워크플로 최적화
데이터 과학자가 직접 참여합니다. 인사이트 분석 및 해석 데이터의 패턴, 추세 및 관계를 식별하기 위해 통계 및 수학적 기술을 적용하여 ML 및 DL 모델에서 추출됩니다.
기계 학습 엔지니어는 데이터 과학 개념을 유연하고 확장 가능하며 투명한 기능적 시스템으로 변환하기 위해 프로그래밍 및 엔지니어링 배경에 더 많이 의존합니다.
기계 학습 엔지니어와 데이터 과학자: 기술, 교육 및 책임
기계 학습 엔지니어링 및 데이터 과학 분야의 경력에 필요한 자격에는 상당한 양의 중복이 있습니다. 예를 들어 두 분야 모두 기술적 통찰력, 분석적 사고, 문제 해결 능력이 필요합니다. 또한 일반적으로 Python 및 R 프로그래밍, 클라우드 시스템(AWS, Microsoft Azure, Google Cloud Platform 또는 GPC)을 포함하는 프로그래밍 경험에 의존합니다. 메타데이터 저장 그리고 최적화.
그러나 기계 학습 엔지니어와 데이터 과학자의 교육 및 기술의 유사성보다 더 중요한 것은 기술 및 교육 배경의 차이입니다.
- 데이터 과학자는 통계, 데이터 분석, 데이터 시각화, 서면 및 구두 의사소통, 프레젠테이션에 능숙해야 합니다.
- 기계 학습 엔지니어는 데이터 구조, 데이터 모델링, 소프트웨어 엔지니어링, ML 및 DL 모델의 기본 개념에 대한 심층적인 지식을 보유해야 합니다.
데이터 과학자는 더 광범위한 세트를 갖는 경향이 있습니다. 어려운 기술 통계 및 수학 소프트웨어, 쿼리 언어, 데이터 시각화 도구, 데이터베이스 관리, Microsoft Excel 및 데이터 랭글링에 대한 경험을 포함하여 기계 학습 엔지니어보다.
XNUMXD덴탈의 가장 중요한 기준 기계 학습 엔지니어의 경우 다음 사항에 대한 지식이 포함됩니다. ML 프레임워크 과 ML 라이브러리, 데이터 구조, 데이터 모델링 기술 및 소프트웨어 아키텍처.
이는 직업에 필요한 기술 중 하나입니다. 머신러닝 엔지니어로서의 경력:
- Linux/Unix 운영 체제
- Java, C 및 C++ 프로그래밍 언어
- GPU 아키텍처 및 CUDA 프로그래밍
- 데이터 모델링 및 평가
- 신경망 아키텍처
- 자연어 처리 (NLP)
- 분산 컴퓨팅
- 강화 학습
- 스파크와 하둡 프로그래밍
XNUMXD덴탈의 데이터 과학자의 기술 세트 다음 영역을 포함합니다.
- SQL 및 Python 코딩
- NoSQL 및 클라우드 데이터베이스를 포함한 데이터베이스 설계 및 프로그래밍
- 비즈니스 인텔리전스(BI) 도구를 포함한 데이터 수집 및 정리 도구
- SPSS, Matlab, SAS 등의 통계 분석 도구
- 기술, 진단, 예측 및 처방 통계 분석
- 선형 대수 및 미적분
- ML 모델 구축
- 모델 검증 및 배포 도구(SAS, Neptune, Kubeflow 및 Google AI)
- Amazon AWS(Amazon API Gateway) 및 IBM Cloud(IBM API Connect)와 같은 API 개발 도구
미국 노동통계국(BLS)은 대부분의 데이터 과학자가 석사 학위를 가지고 있다 또는 수학, 통계, 컴퓨터 과학, 비즈니스 또는 공학 박사 학위를 취득할 수 있습니다. (BLS 그룹 기계 학습 엔지니어 데이터 과학자 카테고리에 속합니다.) 프로그래밍 언어 데이터 과학자에게 필수적인 것으로 간주되는 것은 Python, R, SQL, Git 및 GitHub입니다.
머신러닝 엔지니어는 다음과 같을 것으로 예상됩니다. Java, R, Python, C++에 능숙하신 분, Microsoft의 CNTK, Apache Spark의 MLlib, Google의 TensorFlow와 같은 ML 라이브러리를 사용할 수도 있습니다. 또한 웹 API와 동적 및 정적 API 라이브러리에 대한 깊은 이해가 있어야 합니다.
기계 학습 엔지니어와 데이터 과학자를 위한 전망
BLS는 데이터 과학자가 이용할 수 있는 일자리 수가 36 % 증가 2021년부터 2031년 사이에는 모든 직종의 평균 성장보다 훨씬 빠른 속도로 성장할 것입니다.
세계경제포럼(World Economic Forum)의 “2023 년 일자리 보고서의 미래"는 AI 및 머신러닝 전문가를 가장 빠르게 성장하는 직업 중 하나로 꼽으며, 30년까지 연평균 2027% 성장할 것이라고 밝혔습니다. 보고서는 조사 대상 기업 중 42%가 향후 AI 및 빅데이터를 적용하기 위해 훈련 인력을 우선시할 계획이라고 지적합니다. 오년.
데이터 과학자의 급여 추정치에는 BLS 보고가 포함됩니다. 평균 연봉 $100,910 2021년 XNUMX월 기준, 데이터 과학자를 나타내는 PayScale의 설문 조사 평균 기본 급여 $99,344 2023년에는 연간 $71,000~$138,000 범위 내에서 가능합니다.
대조적으로, PayScale은 머신러닝 엔지니어의 평균 기본급 연간 약 $115,243 ~ $80,000 범위의 $157,000입니다.
PayScale에 따르면 머신러닝 엔지니어의 급여에 가장 큰 영향을 미치는 기술은 이미지 처리(평균보다 26% 높음), 강화 학습(22% 높음), DevOps(22% 높음) 및 Scala(20% 높음)입니다. 더 높은).
C++ 프로그래밍(평균보다 42% 높음), 사이버 보안(39% 높음), 연구 분석(26% 높음), PyTorch 소프트웨어 라이브러리(24% 높음) 및 예측(22% 높음) 기술을 보유하면 데이터 과학자 급여가 인상됩니다. ).
데이터 과학자를 위한 급성장 분야는 양자 컴퓨팅입니다. 특히 양자 정보 과학 – 문제 해결 응용 분야에서 양자 역학에 대한 지식과 양자 알고리즘의 사용이 필요합니다.
마찬가지로, 기계 학습 엔지니어는 다음과 같은 기술의 출현으로 인해 향후 직업 전망이 향상될 것으로 기대할 수 있습니다. 생성 적 AI, 이는 추가될 것으로 예상됩니다. 경제적 가치는 4.4조 XNUMX천억 달러에 달합니다. McKinsey의 "Technology Trends Outlook 2023" 보고서에 따르면 전반적인 생산성이 향상됩니다.
기계 학습 엔지니어 및 데이터 과학자: 차세대 기술 물결의 정점에 서
AI 기술은 앞으로 전 세계 경제와 고용 시장에 엄청난 영향을 미칠 것이지만, 판도를 바꾸는 모든 기술과 마찬가지로 승자와 패자가 있을 것입니다. 경제정책연구센터(CEPR)는 AI가 매년 글로벌 성장을 4~6%씩 증가이는 지난 수십 년 동안 연평균 4% 증가한 것과 비교됩니다.
AI가 고용에 미치는 영향은 확실하지 않지만, 세계경제포럼(World Economic Forum)은 AI가 85년에서 2020년 사이에 전 세계적으로 2025만 개의 일자리를 대체할 것이라고 추정합니다. 일자리 97만개 창출, 주로 빅데이터, 머신러닝, 디지털 마케팅 등의 분야에서 활동하고 있습니다. 이 수치에서 알 수 있듯이 기계 학습 엔지니어와 데이터 과학자에 대한 수요는 앞으로도 수년 동안 계속 강할 것입니다.
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- 출처: https://www.dataversity.net/machine-learning-engineer-vs-data-scientist/
