Po latach szumu i obietnic wreszcie pojawiła się sztuczna inteligencja (AI). Organizacje wszystkich typów i rozmiarów ścigają się, aby zintegrować sztuczną inteligencję ze swoimi procesami biznesowymi, aby zwiększyć wydajność, efektywność i rentowność swoich operacji. A naukowiec danych i inżynier uczenia maszynowego to dwa najbardziej ekscytujące i nowatorskie zawody technologiczne. Chociaż oba wiążą się z realizacją obietnic, jakie niesie ze sobą sztuczna inteligencja w biznesie, wybór pomiędzy zostaniem inżynierem uczenia maszynowego a analitykiem danych wymaga zrozumienia, czym te dwie role się różnią i jak się uzupełniają.

Inżynierowie zajmujący się uczeniem maszynowym i naukowcy zajmujący się danymi są członkami zespołu stojącego za firmą platforma uczenia maszynowego (ML).. Każde stanowisko spełnia kluczowe obowiązki w zakresie opracowywania, wdrażania i utrzymywania aplikacji do uczenia maszynowego. 

Jednak role, zestawy umiejętności i obowiązki inżyniera uczenia maszynowego i analityka danych różnią się w istotny sposób. Zrozumienie różnic i podobieństw między tymi dwoma stanowiskami pomoże Ci zdecydować, która rola lepiej pasuje do Twoich celów zawodowych.

Rola inżyniera uczenia maszynowego a analityka danych

Celem uczenia maszynowego i innych działań opartych na sztucznej inteligencji jest tworzenie aplikacji, które poprawiają nasze życie, czy to w środowisku biznesowym, czy w codziennych czynnościach poza pracą. Inżynierowie zajmujący się uczeniem maszynowym i analitycy danych odgrywają kluczową rolę w projektowaniu i użytkowaniu inteligentnych systemów, które w naturalny sposób udoskonalają się z biegiem czasu, z pomocą człowieka lub bez niej.

Jednym ze sposobów rozróżnienia ról inżynierów zajmujących się uczeniem maszynowym i analityków danych w projektowaniu inteligentnych systemów jest postrzeganie analityków danych jako architektów struktury, a inżynierów uczenia maszynowego jako konstruktorów, którzy przekształcają plany i modele w funkcjonujący system. 

Są wśród podstawowe obowiązki analityków danych w tworzeniu inteligentnych systemów:

• Określ, które problemy biznesowe nadają się do rozwiązań ML
• Wizualizuj wiele etapów Cykl życia uczenia maszynowego (gromadzenie danych, przygotowanie danych, przetwarzanie danych, analiza danych, szkolenie z modelowania, testowanie modeli, wdrażanie)
• Projektuj niestandardowe algorytmy i modele danych
• Zidentyfikuj uzupełniające się zbiory danych i wygeneruj dane syntetyczne których wymagają modele głębokiego uczenia się (DL).
• Określ wymagania systemu dotyczące adnotacji danych
• Utrzymuj stałą komunikację ze wszystkimi zainteresowanymi stronami
• Twórz niestandardowe narzędzia do optymalizacji przepływu pracy w modelowaniu

Z kolei rola inżynierów uczenia maszynowego kładzie nacisk na wdrażanie i działanie modeli ML i DL:

• Wdrażaj i optymalizuj modele ML i DL w ustawieniach produkcyjnych
• Monitoruj wydajność modeli, aby uwzględnić opóźnienia, pamięć, przepustowość i inne parametry operacyjne
• Wykonuj testy wnioskowania na procesorach, procesorach graficznych, urządzeniach brzegowych i innym sprzęcie
• Utrzymuj i debuguj modele ML i DL
• Zarządzaj kontrolą wersji modeli, metadanych i eksperymentów
• Optymalizuj przepływ pracy w modelu, korzystając z niestandardowych narzędzi

Analitycy danych są bezpośrednio zaangażowani w analiza i interpretacja spostrzeżeń wyodrębnione z modeli ML i DL poprzez zastosowanie technik statystycznych i matematycznych w celu identyfikacji wzorców, trendów i relacji w danych. 

Inżynierowie zajmujący się uczeniem maszynowym polegają w większym stopniu na swoim doświadczeniu w programowaniu i inżynierii, aby przekształcać koncepcje nauki o danych w funkcjonalne systemy, które są elastyczne, skalowalne i przejrzyste.

Inżynier uczenia maszynowego kontra analityk danych: umiejętności, wykształcenie i obowiązki

Kwalifikacje potrzebne do kariery w inżynierii uczenia maszynowego i nauce danych w znacznym stopniu się pokrywają. Na przykład obie dziedziny wymagają przenikliwości technicznej, analitycznego myślenia i umiejętności rozwiązywania problemów. Opierają się również na doświadczeniu programistycznym, które zazwyczaj obejmuje programowanie w Pythonie i R, systemach chmurowych (AWS, Microsoft Azure i Google Cloud Platform lub GPC) oraz przechowywanie metadanych i optymalizacja.

Jednak ważniejsze niż podobieństwa w wykształceniu i umiejętnościach inżynierów zajmujących się uczeniem maszynowym i analityków danych są różnice w ich wykształceniu technicznym i edukacyjnym:

• Analitycy danych muszą być biegli w statystyce, analizie danych, wizualizacji danych, komunikacji pisemnej i ustnej oraz prezentacjach.
• Inżynierowie uczenia maszynowego muszą posiadać dogłębną wiedzę na temat struktur danych, modelowania danych, inżynierii oprogramowania oraz koncepcji leżących u podstaw modeli ML i DL.

Analitycy danych mają zwykle szerszy zestaw twarde umiejętności niż inżynierowie zajmujący się uczeniem maszynowym, w tym doświadczenie z oprogramowaniem statystycznym i matematycznym, językami zapytań, narzędziami do wizualizacji danych, zarządzaniem bazami danych, Microsoft Excel i przetwarzaniem danych. 

Połączenia najważniejsze kryteria dla inżynierów zajmujących się uczeniem maszynowym obejmują wiedzę nt Frameworki uczenia maszynowego i Biblioteki ML, struktury danych, techniki modelowania danych i architektury oprogramowania. 

Należą do nich umiejętności niezbędne do: kariery inżyniera uczenia maszynowego:

• Systemy operacyjne Linux/Unix
• Języki programowania Java, C i C++
• Architektury GPU i programowanie CUDA
• Modelowanie i ocena danych
• Architektury sieci neuronowych
• Przetwarzanie języka naturalnego (NLP)
• Przetwarzanie rozproszone
• Uczenie się przez wzmocnienie
• Iskra i Hadoop programowanie

Połączenia zestawy umiejętności analityków danych obejmować następujące obszary:

• Kodowanie SQL i Python
• Projektowanie i programowanie baz danych, w tym baz NoSQL i chmurowych
• Narzędzia do gromadzenia i czyszczenia danych, w tym narzędzia do analityki biznesowej (BI).
• Narzędzia do analizy statystycznej, takie jak SPSS, Matlab i SAS
• Opisowe, diagnostyczne, predykcyjne i normatywne analizy statystyczne
• Algebra liniowa i rachunek różniczkowy
• Budowa modelu ML
• Narzędzia do sprawdzania poprawności i wdrażania modeli (SAS, Neptune, Kubeflow i Google AI)
• Narzędzia programistyczne API, takie jak Amazon AWS (Amazon API Gateway) i IBM Cloud (IBM API Connect)

Amerykańskie Biuro Statystyki Pracy (BLS) wskazuje, że większość analityków danych posiadać tytuł magistra lub doktorat z matematyki, statystyki, informatyki, biznesu lub inżynierii. (Grupy BLS inżynierowie systemów uczących się w kategorii analityków danych.) Języki programowania uważane za niezbędne dla analityków danych to Python, R, SQL, Git i GitHub. 

Oczekuje się, że będą to inżynierowie zajmujący się uczeniem maszynowym biegła znajomość języków Java, R, Python i C++, a także w korzystaniu z bibliotek ML, takich jak CNTK firmy Microsoft, MLlib firmy Apache Spark i TensorFlow firmy Google. Oczekuje się od nich także dobrej znajomości internetowych interfejsów API oraz dynamicznych i statycznych bibliotek API.

Perspektywy dla inżynierów uczenia maszynowego i badaczy danych

BLS prognozuje, że liczba stanowisk pracy dostępnych dla analityków danych wzrośnie wzrost o 36% w latach 2021–2031, czyli znacznie szybciej niż średni wzrost we wszystkich zawodach. 

Światowe Forum Ekonomiczne „Raport Przyszłość miejsc pracy 2023” plasuje specjalistów w dziedzinie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego wśród najszybciej rozwijających się stanowisk pracy, ze średnim rocznym wzrostem na poziomie 30% do 2027 r. W raporcie wskazano, że 42% ankietowanych firm zamierza priorytetowo potraktować szkolenie pracowników w zakresie stosowania sztucznej inteligencji i dużych zbiorów danych w najbliższej przyszłości pięć lat.

Szacunki wynagrodzeń analityków danych obejmują raportowanie BLS średnia roczna pensja $100,910 stan na maj 2021 r. oraz ankieta PayScale wskazująca, że ​​naukowcy zajmujący się danymi średnia pensja zasadnicza $99,344 w 2023 r. w przedziale od 71,000 138,000 do XNUMX XNUMX dolarów rocznie. 

Natomiast PayScale stawia średnie wynagrodzenie podstawowe inżynierów uczenia maszynowego na poziomie 115,243 80,000 dolarów w przedziale od około 157,000 XNUMX do XNUMX XNUMX dolarów rocznie.

Według PayScale umiejętności, które mają największy wpływ na pensje inżynierów uczenia maszynowego, to przetwarzanie obrazu (o 26% więcej niż średnia), uczenie się przez wzmacnianie (o 22% więcej), DevOps (o 22% więcej) i Scala (20% więcej wyższy). 

Zarobki analityków danych rosną dzięki umiejętnościom programowania w C++ (42% więcej niż średnia), cyberbezpieczeństwa (39% więcej), analizy badań (26% więcej), biblioteki oprogramowania PyTorch (24% więcej) i prognozowania (22% więcej) ).

Rozwijającą się dziedziną dla analityków danych są w szczególności obliczenia kwantowe informatyka kwantowa – co wymaga znajomości mechaniki kwantowej i wykorzystania algorytmów kwantowych w zastosowaniach związanych z rozwiązywaniem problemów. 

Podobnie inżynierowie zajmujący się uczeniem maszynowym mogą spodziewać się poprawy perspektyw zawodowych w nadchodzących latach w wyniku pojawienia się generatywna sztuczna inteligencja, który ma zostać dodany aż 4.4 biliona dolarów wartości ekonomicznej poprzez zwiększenie ogólnej produktywności, jak wynika z raportu McKinsey „Technology Trends Outlook 2023”.

Inżynier uczenia maszynowego i analityk danych: u szczytu następnej fali technologicznej

W nadchodzących latach technologie sztucznej inteligencji będą miały ogromny wpływ na gospodarkę i rynki pracy na całym świecie, ale jak w przypadku każdej technologii zmieniającej reguły gry, będą zwycięzcy i przegrani. Centrum Badań nad Polityką Gospodarczą (CEPR) szacuje, że sztuczna inteligencja tak zwiększać globalny wzrost gospodarczy o 4–6% każdego rokuw porównaniu ze średnim rocznym wzrostem wynoszącym 4% w ciągu ostatnich kilku dekad. 

Wpływ sztucznej inteligencji na zatrudnienie jest mniej pewny, ale Światowe Forum Ekonomiczne szacuje, że chociaż sztuczna inteligencja zastąpi 85 milionów miejsc pracy na całym świecie w latach 2020–2025, spowoduje to również stworzyć 97 milionów miejsc pracy, głównie w obszarach takich jak duże zbiory danych, uczenie maszynowe i marketing cyfrowy. Jak wskazują te liczby, zapotrzebowanie na inżynierów zajmujących się uczeniem maszynowym i analityków danych prawdopodobnie pozostanie duże przez wiele nadchodzących lat.

Obraz wykorzystano na licencji Shutterstock

• Dystrybucja treści i PR oparta na SEO. Uzyskaj wzmocnienie już dziś.
• PlatoData.Network Pionowe generatywne AI. Wzmocnij się. Dostęp tutaj.
• PlatoAiStream. Inteligencja Web3. Wiedza wzmocniona. Dostęp tutaj.
• PlatonESG. Węgiel Czysta technologia, Energia, Środowisko, Słoneczny, Gospodarowanie odpadami. Dostęp tutaj.
• Platon Zdrowie. Inteligencja w zakresie biotechnologii i badań klinicznych. Dostęp tutaj.
• Źródło: https://www.dataversity.net/machine-learning-engineer-vs-data-scientist/