Различия между Data Scientist и Machine Learning
Data Scientist - это эксперт, отвечающий за сбор, анализ и интерпретацию больших объемов данных с целью выявления способов, помогающих бизнесу улучшить операции и получить жизнеспособное преимущество перед конкурентами. Это следует междисциплинарному подходу. Он находится между математикой, статистикой, разработкой программного обеспечения, искусственным интеллектом и проектным мышлением. Он занимается сбором данных, очисткой, анализом, визуализацией, моделью валидации, прогнозированием экспериментов, проектированием, тестированием и гипотезами, а также многими другими. Машинное обучение - это раздел искусственного интеллекта, который используется наукой о данных для достижения своих целей. Машинное обучение в основном фокусируется на алгоритмах, полиномиальных структурах и добавлении слов. Он состоит из группы алгоритмов, машин и позволяет им учиться, не будучи четко запрограммированными для этого.
Data Scientist
Эта роль Data Scientist является частью роли статистики, которая включает использование расширенной версии технологий аналитики, в том числе машинного обучения и прогнозного моделирования, для обеспечения видения, выходящего за рамки статистического анализа. В последние годы стремление к навыкам обработки данных значительно возросло, поскольку компании стремятся собирать полезную информацию из огромного количества структурированных, полуструктурированных и неструктурированных данных, которые крупное предприятие производит и в совокупности называют большими данными. Цель всех этапов - просто получить представление о данных.
Стандартные задачи:
- Выделять, агрегировать и синтезировать данные из различных структурированных и неструктурированных источников
- Изучите, разработайте и примените интеллектуальное обучение к реальным данным, предоставьте важные результаты и успешные действия на их основе
- Анализировать и предоставлять данные, собранные в организации
- Проектировать и создавать новые процессы для моделирования, интеллектуального анализа данных и реализации
- Разработка прототипов, алгоритмов, прогнозных моделей, прототипов
- Выполнять запросы на анализ данных и сообщать свои выводы и решения
Кроме того, существуют более конкретные задачи в зависимости от области, в которой работает работодатель или реализуется проект.
Необработанные данные -> Наука о данных -> Действенные идеи
Машинное обучение
Позиция инженера по машинному обучению более «техническая». ML Engineer имеет больше общего с классической разработкой программного обеспечения, чем с Data Scientist. Это помогает вам изучить целевую функцию, которая отображает входные данные для целевой переменной и / или независимые переменные для зависимых переменных.
Стандартные задачи ML Engineer, как правило, похожи на Data Scientist. Вам также нужно уметь работать с данными, экспериментировать с различными алгоритмами машинного обучения, которые будут решать задачу, создавать прототипы и готовые решения.
Необходимые знания и навыки для этой должности также пересекаются с Data Scientist. Из ключевых отличий я бы выделил:
- Сильные навыки программирования на одном или нескольких популярных языках (обычно Python и Java), а также в базах данных;
- Меньше внимания уделяется умению работать в средах анализа данных, но больше внимания уделяется алгоритмам машинного обучения;
- R и Python для моделирования предпочтительнее, чем Matlab, SPSS и SAS;
- Возможность использовать готовые библиотеки для различных стеков в приложении, например, Mahout, Lucene для Java, NumPy / SciPy для Python;
- Возможность создания распределенных приложений с использованием Hadoop и других решений.
Как видите, должность ML Engineer (или уже) требует больших знаний в области программной инженерии и, соответственно, хорошо подходит для опытных разработчиков. Довольно часто работает случай, когда обычный разработчик должен решить задачу ML для своего долга, и он начинает понимать необходимые алгоритмы и библиотеки.
Сравнение данных между Data Scientist и Machine Learning
Ниже приведены 5 основных отличий между Data Scientist и Machine Learning Engineer. 
Ключевая разница между Data Scientist и Machine Learning
Ниже приведены списки точек, описывающих ключевые различия между Data Scientist и Machine Learning Engineer.
- Машинное обучение и статистика являются частью науки о данных. Слово обучение в машинном обучении означает, что алгоритмы зависят от некоторых данных, используемых в качестве обучающего набора, для точной настройки некоторых параметров модели или алгоритма. Это включает в себя многие методы, такие как регрессия, наивный байесовский или контролируемая кластеризация. Но не все методы вписываются в эту категорию. Например, неконтролируемая кластеризация - метод статистики и науки о данных - нацелена на обнаружение кластеров и структур кластеров без каких-либо предварительных знаний или обучающего набора, чтобы помочь алгоритму классификации. Человеку нужно маркировать найденные скопления. Некоторые методы являются гибридными, например, классификация под наблюдением. Некоторые методы определения структуры или оценки плотности соответствуют этой категории.
- Наука о данных - это гораздо больше, чем машинное обучение. Данные в науке о данных могут поступать или не приходить от машинного или механического процесса (данные обследований могут быть собраны вручную, клинические испытания включают определенный тип небольших данных), и они могут не иметь никакого отношения к обучению, как я только что обсуждал. Но главное отличие состоит в том, что наука о данных охватывает весь спектр обработки данных, а не только алгоритмические или статистические аспекты. Наука о данных также охватывает интеграцию данных, распределенную архитектуру, автоматизированное машинное обучение, визуализацию данных, информационные панели и проектирование больших данных.
Data Scientist и Сравнительная таблица машинного обучения
Ниже приведены списки точек, описывающих сравнения между Data Scientist и инженером машинного обучения:
| Особенность | Data Scientist | Машинное обучение |
| Данные | Основное внимание уделяется извлечению деталей данных в виде таблиц или изображений. | Основное внимание уделяется алгоритмам, полиномиальным структурам и добавлению слов. |
| сложность | Он обрабатывает неструктурированные данные и работает с планировщиком | Он использует алгоритмы и математические понятия, статистику и пространственный анализ |
| Требования к оборудованию | Системы масштабируемы по горизонтали и имеют большой объем дискового пространства и оперативной памяти | Это требует графических процессоров и процессоров Tensor, что является аппаратным обеспечением очень высокого уровня |
| Навыки и умения | Профилирование данных, ETL, NoSQL, отчетность | Python, R, математика, статистика, модель SQL |
| фокус | Ориентирован на способности обрабатывать данные | Алгоритмы используются для получения знаний из огромных данных |
Вывод - Data Scientist против машинного обучения
Машинное обучение помогает вам изучить целевую функцию, которая отображает входные данные для целевой переменной и / или независимые переменные для зависимых переменных.
Специалист по данным делает много исследований данных и приходит к широкой стратегии, как справиться с ними. Он отвечает за вопросы в данных и находит, какие ответы можно разумно извлечь из данных. Проектирование функций относится к области Data Scientist. Здесь также играет роль креативность, и инженер по машинному обучению знает больше инструментов и может создавать модели с учетом набора функций и данных в соответствии с указаниями Data Scientist. Область предварительной обработки и извлечения данных принадлежит инженеру ML.
Наука о данных и экспертиза используют машинное обучение для этого вида архетипической проверки и создания. Важно отметить, что все алгоритмы при создании этой модели могут не исходить из машинного обучения. Они могут прибыть из множества других областей. Модель желает всегда быть актуальной. Если ситуация изменится, то модель, которую мы создали ранее, может стать несущественной. Требования модели должны быть проверены на достоверность в разное время и должны быть адаптированы, если ее достоверность снижается.
Наука о данных - это целая большая область. Если мы попытаемся поместить его в конвейер, он будет иметь сбор данных, хранение данных, предварительную обработку данных или очистку данных, модели обучения в данных (посредством машинного обучения), используя обучение для прогнозирования. Это один из способов понять, как машинное обучение вписывается в науку о данных.
Рекомендуемая статья
Это было руководство по различиям между Data Scientist и инженером машинного обучения, их смыслом, сравнением «голова к голове», ключевыми отличиями, сравнительной таблицей и заключением. Вы также можете посмотреть следующие статьи, чтобы узнать больше -
- Интеллектуальный анализ данных и машинное обучение - 10 лучших вещей, которые вам нужно знать
- Машинное обучение против прогнозирующей аналитики - 7 полезных отличий
- Data Scientist vs Business Analyst - узнайте 5 удивительных отличий
- Data Scientist и Data Engineer - 7 потрясающих сравнений
- Интервью по программной инженерии Вопросы | Лучшие и самые популярные