Sau nhiều năm cường điệu và hứa hẹn, trí tuệ nhân tạo (AI) cuối cùng đã xuất hiện. Các tổ chức thuộc mọi loại hình và quy mô đang chạy đua để tích hợp AI vào quy trình kinh doanh của họ nhằm giúp hoạt động của họ mạnh mẽ hơn, hiệu quả hơn và mang lại nhiều lợi nhuận hơn. MỘT nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư học máy là hai trong số những ngành nghề thú vị và tiên tiến nhất trong lĩnh vực công nghệ. Mặc dù cả hai đều liên quan đến việc hiện thực hóa hứa hẹn của AI trong kinh doanh, nhưng việc lựa chọn giữa việc trở thành kỹ sư máy học hay nhà khoa học dữ liệu đòi hỏi phải hiểu hai vai trò này khác nhau như thế nào và chúng bổ sung cho nhau như thế nào.

Các kỹ sư máy học và nhà khoa học dữ liệu là thành viên của nhóm đằng sau hoạt động của công ty nền tảng học máy (ML). Mỗi vị trí đều hoàn thành các nhiệm vụ quan trọng trong việc phát triển, triển khai và bảo trì các ứng dụng học máy. 

Tuy nhiên, vai trò, bộ kỹ năng và trách nhiệm của kỹ sư học máy so với nhà khoa học dữ liệu khác nhau ở những điểm quan trọng. Hiểu được sự khác biệt và tương đồng của hai vị trí sẽ giúp bạn quyết định vai trò nào phù hợp hơn với mục tiêu nghề nghiệp của bạn.

Vai trò của kỹ sư học máy so với nhà khoa học dữ liệu

Mục tiêu của học máy và các hoạt động dựa trên AI khác là tạo ra các ứng dụng phần mềm giúp nâng cao cuộc sống của chúng ta, cho dù trong môi trường kinh doanh hay trong các hoạt động hàng ngày ngoài công việc của chúng ta. Các kỹ sư máy học và nhà khoa học dữ liệu đóng vai trò quan trọng trong việc thiết kế và sử dụng các hệ thống thông minh có khả năng cải thiện một cách tự nhiên theo thời gian, dù có hoặc không có sự trợ giúp của con người.

Một cách để phân biệt vai trò của kỹ sư máy học và nhà khoa học dữ liệu trong thiết kế hệ thống thông minh là xem các nhà khoa học dữ liệu là kiến ​​trúc sư của cấu trúc và kỹ sư máy học là người xây dựng chuyển đổi bản thiết kế và mô hình thành một hệ thống hoạt động. 

Đây là một trong những nhiệm vụ chính của nhà khoa học dữ liệu trong việc tạo ra các hệ thống thông minh:

• Xác định vấn đề kinh doanh nào phù hợp với giải pháp ML
• Hình dung nhiều giai đoạn của Vòng đời ML (thu thập dữ liệu, chuẩn bị dữ liệu, sắp xếp dữ liệu, phân tích dữ liệu, đào tạo mô hình hóa, thử nghiệm mô hình, triển khai)
• Thiết kế các thuật toán và mô hình dữ liệu tùy chỉnh
• Xác định các tập dữ liệu bổ sung và tạo ra các dữ liệu tổng hợp mà các mô hình học sâu (DL) yêu cầu
• Xác định các yêu cầu chú thích dữ liệu của hệ thống
• Duy trì liên lạc liên tục với tất cả các bên liên quan
• Tạo các công cụ tùy chỉnh để tối ưu hóa quy trình lập mô hình

Ngược lại, vai trò của kỹ sư máy học nhấn mạnh vào việc triển khai và vận hành các mô hình ML và DL:

• Triển khai và tối ưu hóa các mô hình ML và DL trong cài đặt sản xuất
• Giám sát hiệu suất của mô hình để giải quyết độ trễ, bộ nhớ, thông lượng và các thông số vận hành khác
• Thực hiện kiểm tra suy luận trên CPU, GPU, thiết bị biên và phần cứng khác
• Duy trì và gỡ lỗi các mô hình ML và DL
• Quản lý kiểm soát phiên bản cho mô hình, siêu dữ liệu và thử nghiệm
• Tối ưu hóa quy trình làm việc của mô hình bằng các công cụ tùy chỉnh

Các nhà khoa học dữ liệu trực tiếp tham gia vào quá trình phân tích và giải thích những hiểu biết sâu sắc trích xuất từ ​​các mô hình ML và DL bằng cách áp dụng các kỹ thuật toán học và thống kê để xác định các mẫu, xu hướng và mối quan hệ trong dữ liệu. 

Các kỹ sư máy học dựa nhiều hơn vào nền tảng lập trình và kỹ thuật của họ để chuyển đổi các khái niệm khoa học dữ liệu thành các hệ thống chức năng linh hoạt, có thể mở rộng và minh bạch.

Kỹ sư học máy so với nhà khoa học dữ liệu: Kỹ năng, trình độ học vấn và trách nhiệm

Có sự trùng lặp đáng kể về trình độ chuyên môn cần thiết cho các nghề nghiệp trong kỹ thuật học máy và khoa học dữ liệu. Ví dụ, cả hai lĩnh vực đều yêu cầu sự nhạy bén về kỹ thuật, tư duy phân tích và kỹ năng giải quyết vấn đề. Họ cũng dựa vào kinh nghiệm lập trình thường bao gồm lập trình Python và R, hệ thống đám mây (AWS, Microsoft Azure và Google Cloud Platform hoặc GPC) và lưu trữ siêu dữ liệu và tối ưu hóa.

Tuy nhiên, điều quan trọng hơn những điểm tương đồng về trình độ học vấn và kỹ năng của kỹ sư máy học và nhà khoa học dữ liệu là sự khác biệt về nền tảng kỹ thuật và trình độ học vấn của họ:

• Các nhà khoa học dữ liệu phải thành thạo về thống kê, phân tích dữ liệu, trực quan hóa dữ liệu, giao tiếp bằng văn bản và bằng lời nói cũng như thuyết trình.
• Các kỹ sư học máy phải có kiến ​​thức chuyên sâu về cấu trúc dữ liệu, mô hình hóa dữ liệu, công nghệ phần mềm và các khái niệm cơ bản về mô hình ML và DL.

Các nhà khoa học dữ liệu có xu hướng có một tập hợp rộng hơn kỹ năng cứng hơn các kỹ sư máy học, bao gồm kinh nghiệm với phần mềm toán học và thống kê, ngôn ngữ truy vấn, công cụ trực quan hóa dữ liệu, quản lý cơ sở dữ liệu, Microsoft Excel và sắp xếp dữ liệu. 

Sản phẩm tiêu chí quan trọng nhất đối với các kỹ sư học máy bao gồm kiến ​​thức về Khung ML và thư viện ML, cấu trúc dữ liệu, kỹ thuật mô hình hóa dữ liệu và kiến ​​trúc phần mềm. 

Đây là một trong những kỹ năng cần thiết cho một sự nghiệp như một kỹ sư máy học:

• Hệ điều hành Linux/Unix
• Ngôn ngữ lập trình Java, C và C++
• Kiến trúc GPU và lập trình CUDA
• Mô hình hóa và đánh giá dữ liệu
• Kiến trúc mạng lưới thần kinh
• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)
• Phân phối máy tính
• Học tăng cường
• Tia lửa và Hadoop lập trình

Sản phẩm bộ kỹ năng của các nhà khoa học dữ liệu bao gồm các lĩnh vực này:

• Mã hóa SQL và Python
• Thiết kế và lập trình cơ sở dữ liệu, bao gồm cơ sở dữ liệu NoSQL và đám mây
• Các công cụ thu thập và làm sạch dữ liệu, bao gồm các công cụ kinh doanh thông minh (BI)
• Các công cụ phân tích thống kê như SPSS, Matlab và SAS
• Phân tích thống kê mô tả, chẩn đoán, dự đoán và kê đơn
• Đại số tuyến tính và giải tích
• Xây dựng mô hình ML
• Các công cụ triển khai và xác thực mô hình (SAS, Neptune, Kubeflow và Google AI)
• Các công cụ phát triển API như Amazon AWS (Amazon API Gateway) và IBM Cloud (IBM API Connect)

Cục Thống kê Lao động Hoa Kỳ (BLS) chỉ ra rằng hầu hết các nhà khoa học dữ liệu có bằng thạc sĩ hoặc tiến sĩ về toán học, thống kê, khoa học máy tính, kinh doanh hoặc kỹ thuật. (Các nhóm BLS kỹ sư học máy thuộc danh mục nhà khoa học dữ liệu.) Ngôn ngữ lập trình được coi là cần thiết đối với các nhà khoa học dữ liệu là Python, R, SQL, Git và GitHub. 

Các kỹ sư học máy dự kiến ​​sẽ thành thạo Java, R, Python và C++, cũng như trong việc sử dụng các thư viện ML như CNTK của Microsoft, MLlib của Apache Spark và TensorFlow của Google. Họ cũng phải có hiểu biết sâu sắc về API web cũng như thư viện API động và tĩnh.

Triển vọng dành cho Kỹ sư học máy và nhà khoa học dữ liệu

BLS dự báo rằng số lượng việc làm dành cho các nhà khoa học dữ liệu sẽ tăng 36% từ năm 2021 đến năm 2031, nhanh hơn nhiều so với mức tăng trưởng trung bình ở tất cả các ngành nghề. 

Diễn đàn kinh tế thế giới “Báo cáo Tương lai Việc làm 2023” xếp các chuyên gia AI và học máy vào số những công việc phát triển nhanh nhất, với mức tăng trưởng trung bình hàng năm là 30% cho đến năm 2027. Báo cáo chỉ ra rằng 42% công ty được khảo sát có ý định ưu tiên đào tạo nhân viên áp dụng AI và dữ liệu lớn trong thời gian tới năm năm.

Ước tính mức lương cho các nhà khoa học dữ liệu bao gồm BLS báo cáo mức lương trung bình hàng năm là $ 100,910 kể từ tháng 2021 năm XNUMX và cuộc khảo sát của PayScale chỉ ra rằng các nhà khoa học dữ liệu mức lương cơ bản trung bình là $ 99,344 vào năm 2023, trong khoảng từ 71,000 USD đến 138,000 USD mỗi năm. 

Ngược lại, PayScale đặt Mức lương cơ bản trung bình của kỹ sư máy học ở mức 115,243 USD trong khoảng từ 80,000 USD đến 157,000 USD mỗi năm.

Theo PayScale, các kỹ năng có tác động lớn nhất đến lương của kỹ sư machine learning là xử lý hình ảnh (cao hơn 26% so với mức trung bình), học tăng cường (cao hơn 22%), DevOps (cao hơn 22%) và Scala (cao hơn 20%). cao hơn). 

Mức lương của nhà khoa học dữ liệu được tăng lên nhờ sở hữu kỹ năng lập trình C++ (cao hơn 42% so với mức trung bình), an ninh mạng (cao hơn 39%), phân tích nghiên cứu (cao hơn 26%), thư viện phần mềm PyTorch (cao hơn 24%) và dự báo (cao hơn 22%). ).

Một lĩnh vực đang phát triển dành cho các nhà khoa học dữ liệu là điện toán lượng tử – cụ thể là khoa học thông tin lượng tử – đòi hỏi kiến ​​thức về cơ học lượng tử và sử dụng thuật toán lượng tử trong các ứng dụng giải quyết vấn đề. 

Tương tự, các kỹ sư máy học có thể mong đợi triển vọng việc làm của họ sẽ tăng lên trong những năm tới nhờ sự ra đời của trí tuệ nhân tạo, dự kiến ​​​​sẽ thêm giá trị kinh tế lên tới 4.4 nghìn tỷ USD bằng cách tăng năng suất tổng thể, theo báo cáo “Triển vọng Xu hướng Công nghệ 2023” của McKinsey.

Kỹ sư máy học và nhà khoa học dữ liệu: Trên đỉnh của làn sóng công nghệ tiếp theo

Công nghệ AI sẽ có tác động to lớn đến nền kinh tế và thị trường việc làm trên toàn thế giới trong những năm tới, nhưng cũng như mọi công nghệ thay đổi cuộc chơi, sẽ có người thắng và người thua. Trung tâm Nghiên cứu Chính sách Kinh tế (CEPR) ước tính rằng AI sẽ tăng trưởng toàn cầu từ 4% đến 6% mỗi năm, so với mức tăng trung bình hàng năm là 4% trong vài thập kỷ qua. 

Tác động của AI đối với việc làm ít chắc chắn hơn, nhưng Diễn đàn Kinh tế Thế giới ước tính rằng mặc dù AI sẽ thay thế 85 triệu việc làm trên toàn thế giới từ năm 2020 đến năm 2025, nhưng nó cũng sẽ thay thế XNUMX triệu việc làm trên toàn thế giới. tạo hàng triệu việc làm 97, chủ yếu trong các lĩnh vực như dữ liệu lớn, học máy và tiếp thị kỹ thuật số. Như những số liệu này cho thấy, nhu cầu về kỹ sư máy học và nhà khoa học dữ liệu có thể sẽ vẫn cao trong nhiều năm tới.

Hình ảnh được sử dụng theo giấy phép từ Shutterstock

• Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Trao quyền cho chính mình. Truy cập Tại đây.
• PlatoAiStream. Thông minh Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
• Trung tâmESG. Than đá, công nghệ sạch, Năng lượng, Môi trường Hệ mặt trời, Quản lý chất thải. Truy cập Tại đây.
• PlatoSức khỏe. Tình báo thử nghiệm lâm sàng và công nghệ sinh học. Truy cập Tại đây.
• nguồn: https://www.dataversity.net/machine-learning-engineer-vs-data-scientist/