Na jaren van hype en belofte is kunstmatige intelligentie (AI) eindelijk gearriveerd. Organisaties van alle soorten en maten haasten zich om AI in hun bedrijfsprocessen te integreren om hun activiteiten krachtiger, efficiënter en winstgevender te maken. A data scientist en machine learning ingenieur zijn twee van de meest opwindende en baanbrekende beroepen in de technologie. Hoewel het bij beide gaat om het realiseren van de belofte van AI in het bedrijfsleven, vereist de keuze tussen machine learning-ingenieur of datawetenschapper inzicht in hoe de twee rollen verschillen en hoe ze elkaar aanvullen.

Machine learning-ingenieurs en datawetenschappers zijn leden van het team achter dat van een bedrijf machine learning (ML)-platform. Elke positie vervult cruciale taken bij de ontwikkeling, implementatie en onderhoud van machine learning-applicaties. 

Toch verschillen de rollen, vaardigheden en verantwoordelijkheden van een machine learning-ingenieur versus een datawetenschapper op belangrijke manieren. Als u de verschillen en overeenkomsten tussen de twee functies begrijpt, kunt u beslissen welke rol het beste bij uw carrièredoelen past.

De rol van een Machine Learning Engineer versus datawetenschapper

Het doel van machinaal leren en andere op AI gebaseerde activiteiten is het creëren van softwareapplicaties die ons leven verbeteren, zowel in zakelijke omgevingen als in onze dagelijkse activiteiten buiten het werk. Machine learning-ingenieurs en datawetenschappers zijn van cruciaal belang voor het ontwerp en gebruik van intelligente systemen die op natuurlijke wijze verbeteren in de loop van de tijd, met of zonder hulp van mensen.

Eén manier om de rollen van machine learning-ingenieurs en datawetenschappers bij het ontwerpen van intelligente systemen te onderscheiden, is door datawetenschappers te zien als de architecten van een structuur en machine learning-ingenieurs als de bouwers die blauwdrukken en modellen omzetten in een functionerend systeem. 

Deze behoren tot de primaire taken van datawetenschappers bij het creëren van intelligente systemen:

• Bepaal welke bedrijfsproblemen geschikt zijn voor ML-oplossingen
• Visualiseer de vele stadia van de ML-levenscyclus (gegevensverzameling, gegevensvoorbereiding, gegevensverwerking, gegevensanalyse, modelleringstraining, modeltesten, implementatie)
• Ontwerp aangepaste algoritmen en datamodellen
• Identificeer complementaire datasets en genereer de synthetische gegevens die deep learning (DL)-modellen vereisen
• Bepaal de vereisten voor gegevensannotatie van het systeem
• Onderhoud voortdurend de communicatie met alle belanghebbenden
• Maak aangepaste tools voor het optimaliseren van de modelleringsworkflow

De rol van machine learning-ingenieurs benadrukt daarentegen de inzet en werking van ML- en DL-modellen:

• Implementeer en optimaliseer ML- en DL-modellen in productieomgevingen
• Bewaak de prestaties van de modellen om latentie, geheugen, doorvoer en andere operationele parameters aan te pakken
• Voer gevolgtrekkingstesten uit op CPU's, GPU's, edge-apparaten en andere hardware
• Onderhoud en debug de ML- en DL-modellen
• Beheer versiebeheer voor modellen, metadata en experimenten
• Optimaliseer modelworkflows met behulp van aangepaste tools

Datawetenschappers zijn direct betrokken bij de analyse en interpretatie van de inzichten geëxtraheerd uit ML- en DL-modellen door statistische en wiskundige technieken toe te passen om patronen, trends en relaties in de gegevens te identificeren. 

Machine learning-ingenieurs vertrouwen meer op hun achtergrond in programmeren en engineering om datawetenschapsconcepten om te zetten in functionele systemen die flexibel, schaalbaar en transparant zijn.

Machine Learning Engineer versus datawetenschapper: vaardigheden, opleiding en verantwoordelijkheden

Er is een aanzienlijke mate van overlap in de kwalificaties die nodig zijn voor een loopbaan in machine learning engineering en data science. Beide vakgebieden vereisen bijvoorbeeld technisch inzicht, analytisch denken en probleemoplossende vaardigheden. Ze vertrouwen ook op programmeerervaring die doorgaans Python- en R-programmering, cloudsystemen (AWS, Microsoft Azure en Google Cloud Platform, of GPC) omvat, en opslag van metagegevens en optimalisatie.

Maar belangrijker dan de overeenkomsten in het onderwijs en de vaardigheden van machine learning-ingenieurs en datawetenschappers zijn de verschillen in hun technische en educatieve achtergronden:

• Datawetenschappers moeten bedreven zijn in statistiek, data-analyse, datavisualisatie, schriftelijke en mondelinge communicatie en presentaties.
• Machine learning-ingenieurs moeten beschikken over diepgaande kennis van datastructuren, datamodellering, software-engineering en de concepten die ten grondslag liggen aan ML- en DL-modellen.

Datawetenschappers hebben doorgaans een bredere set van moeilijke vaardigheden dan machine learning-ingenieurs, inclusief ervaring met statistische en wiskundige software, querytalen, tools voor datavisualisatie, databasebeheer, Microsoft Excel en datawrangling. 

De belangrijkste criteria voor machine learning-ingenieurs is kennis van ML-frameworks en ML-bibliotheken, datastructuren, datamodelleringstechnieken en software-architecturen. 

Dit behoren tot de vaardigheden die nodig zijn voor a carrière als machine learning-ingenieur:

• Linux/Unix-besturingssystemen
• Java-, C- en C++-programmeertalen
• GPU-architecturen en CUDA-programmering
• Gegevensmodellering en evaluatie
• Neurale netwerkarchitecturen
• Natuurlijke taalverwerking (NLP)
• Gedistribueerd computergebruik
• Versterking leren
• Vonk en Hadoop programmering

De vaardigheden van datawetenschappers omvatten deze gebieden:

• SQL- en Python-codering
• Databaseontwerp en -programmering, inclusief NoSQL- en clouddatabases
• Tools voor het verzamelen en opschonen van gegevens, waaronder business intelligence (BI)-tools
• Statistische analysetools zoals SPSS, Matlab en SAS
• Beschrijvende, diagnostische, voorspellende en prescriptieve statistische analyses
• Lineaire algebra en calculus
• ML-modelbouw
• Modelvalidatie- en implementatietools (SAS, Neptune, Kubeflow en Google AI)
• API-ontwikkeltools zoals Amazon AWS (Amazon API Gateway) en IBM Cloud (IBM API Connect)

Het Amerikaanse Bureau of Labor Statistics (BLS) wijst erop dat de meeste datawetenschappers beschikken over een masterdiploma of een doctoraat in wiskunde, statistiek, informatica, bedrijfskunde of techniek. (De BLS-groepen machine learning-ingenieurs onder de categorie datawetenschappers.) Programmeertalen die als essentieel worden beschouwd voor datawetenschappers zijn Python, R, SQL, Git en GitHub. 

Van machine learning-ingenieurs wordt verwacht dat ze dat wel zullen zijn bedreven in Java, R, Python en C++, evenals bij het gebruik van ML-bibliotheken zoals Microsoft's CNTK, Apache Spark's MLlib en Google's TensorFlow. Er wordt ook van hen verwacht dat ze een goed begrip hebben van web-API's en dynamische en statische API-bibliotheken.

De vooruitzichten voor machine learning-ingenieurs en datawetenschappers

De BLS voorspelt dat het aantal beschikbare banen voor datawetenschappers zal toenemen stijging met 36% tussen 2021 en 2031, wat veel sneller is dan de gemiddelde groei in alle beroepen. 

De “Het rapport De toekomst van banen 2023Het rapport wijst erop dat 30% van de ondervraagde bedrijven van plan is prioriteit te geven aan het opleiden van werknemers om AI en big data toe te passen in de komende jaren. vijf jaar.

Salarisschattingen voor datawetenschappers omvatten de BLS-rapportage gemiddeld jaarloon van $ 100,910 vanaf mei 2021, en uit het onderzoek van PayScale blijkt dat datawetenschappers gemiddeld basissalaris van $99,344 in 2023, binnen een bereik van $71,000 en $138,000 per jaar. 

PayScale daarentegen stelt de gemiddeld basissalaris van machine learning-ingenieurs op $115,243 in een bereik van ongeveer $80,000 tot $157,000 per jaar.

Volgens PayScale zijn de vaardigheden die de grootste impact hebben op de salarissen van machine learning-ingenieurs beeldverwerking (26% hoger dan het gemiddelde), versterkend leren (22% hoger), DevOps (22% hoger) en Scala (20% hoger). hoger). 

De salarissen van datawetenschappers worden verhoogd door het bezitten van vaardigheden op het gebied van programmeren in C++ (42% hoger dan het gemiddelde), cyberbeveiliging (39% hoger), onderzoeksanalyse (26% hoger), PyTorch-softwarebibliotheek (24% hoger) en prognoses (22% hoger). ).

Een snelgroeiend veld voor datawetenschappers is met name quantum computing kwantum informatiewetenschap – waarvoor kennis van de kwantummechanica en het gebruik van kwantumalgoritmen bij probleemoplossende toepassingen vereist zijn. 

Op dezelfde manier kunnen ingenieurs op het gebied van machinaal leren de komende jaren een boost in hun kansen op werk verwachten als gevolg van de komst van generatieve AI, wat naar verwachting zal toevoegen maar liefst 4.4 biljoen dollar aan economische waarde door de algehele productiviteit te verhogen, volgens McKinsey's rapport 'Technology Trends Outlook 2023'.

Machine Learning Engineer en Data Scientist: op de top van de volgende technologiegolf

AI-technologieën zullen de komende jaren een enorme impact hebben op economieën en arbeidsmarkten wereldwijd, maar zoals bij elke baanbrekende technologie zullen er winnaars en verliezers zijn. Het Centre for Economic Policy Research (CEPR) schat dat AI dat wel zal doen de mondiale groei elk jaar met 4% tot 6% verhogen, vergeleken met een gemiddelde jaarlijkse stijging van 4% in de afgelopen decennia. 

Het effect van AI op de werkgelegenheid is minder zeker, maar het World Economic Forum schat dat hoewel AI tussen 85 en 2020 wereldwijd 2025 miljoen banen zal vervangen, het ook maak 97 miljoen banen, voornamelijk op gebieden als big data, machinaal leren en digitale marketing. Zoals deze cijfers aangeven, zal de vraag naar machine learning-ingenieurs en datawetenschappers waarschijnlijk nog vele jaren groot blijven.

Afbeelding gebruikt onder licentie van Shutterstock

• Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
• PlatoData.Network Verticale generatieve AI. Versterk jezelf. Toegang hier.
• PlatoAiStream. Web3-intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
• PlatoESG. carbon, CleanTech, Energie, Milieu, Zonne, Afvalbeheer. Toegang hier.
• Plato Gezondheid. Intelligentie op het gebied van biotech en klinische proeven. Toegang hier.
• Bron: https://www.dataversity.net/machine-learning-engineer-vs-data-scientist/