機器學習工程師與資料科學家：哪個更好？

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簡介

資料科學和機器學習是當前商業場景中的熱門領域，幾乎所有型別的產品和服務型公司都在利用機器學習和資料科學技術來提高生產力和改進工作流程。

在這種情況下，許多資料領域的有志之士都試圖進入該領域，但問題在於角色的選擇。因為一個人不可能掌握人工智慧領域的所有方面，因此需要選擇角色，這對於職業發展來說非常令人困惑，但也至關重要。

在本文中，我們將討論機器學習工程師和資料科學家的角色，哪種角色適合哪種人，需要哪些關鍵技能，特定角色的關鍵職責是什麼，最後，比較這兩個角色之間的就業機會。

機器學習工程師

眾所周知，機器學習和資料科學技術的目標是根據現有的或過去的資料來預測或預測未來的資料觀察結果。機器學習工程師是透過使用現有資料訓練模型來構建和部署模型的專業人員。

他們是負責決定、設計、訓練、構建和部署機器學習模型的專業人員。此外，如果模型出現任何問題，他們還需要解決問題並每天維護模型。

關鍵技能

程式設計技能

機器學習工程師應該精通一種程式設計技能，因為這是學習和了解如何構建和部署機器學習模型的基礎。工程師應該能夠使用 Python、R、C++ 或 Java 等語言進行高效編碼。

機器學習框架

由於機器學習工程師是開發和部署模型的人員，因此他們有必要了解機器學習框架，瞭解它們的工作原理，哪種框架更適合哪種情況等。

機器學習演算法

機器學習演算法是機器學習工程師必須掌握的關鍵技能之一，因為他們需要對已部署的即時模型進行試錯操作。因此，他們應該瞭解正在使用的演算法以及特定問題陳述的最佳演算法。

雲平臺

機器學習工程師應該瞭解 Google Cloud Platform (GCP)、Microsoft Azure、Amazon Web Services (AWS) 等雲平臺。

溝通技能

機器學習工程師也應該擅長溝通和軟技能，並具備說服和向高階管理人員以及下屬工程師解釋模型的工作原理和問題的能力。

職責

• 機器學習工程師需要了解當前的業務問題，併為其設計合適的模型工作流程。

• 資料準備和特徵工程也屬於機器學習工程師的職責範圍，他們需要根據模型設計或轉換資料。

• 機器學習工程師負責在已有的資料集上訓練模型，無論資料量是大還是小。

• 他們負責高效地部署模型，以便使其可供業務或人員使用。

• 機器學習工程師還負責維護已部署或訓練的模型。

資料科學家

資料科學家是使用統計和計算方法從資料中提取有價值的資訊和見解的專業人員。他們負責根據過去的記錄為業務設計和實施資料驅動的解決方案，並將其傳達給利益相關者。

關鍵技能

程式設計技能

資料科學家應該精通一種或多種程式語言，以便能夠分析資料並從中提取有價值的見解。他們可以瞭解 Python、R 或 Java 等程式語言。

統計學和機器學習

資料科學家應該瞭解統計學和機器學習的概念，並能夠在處理資料時應用這些概念。

資料分析技能

資料科學家是從資料中提取資訊的人，因此他們應該熟悉資料分析工具和庫，例如 Matplotlib、Seaborn、Plotly、Tableau 和 PowerBI。

解決問題的能力

資料科學家應該具備解決問題的能力，能夠思考業務問題並設計出高效且對業務有益的適當資料驅動解決方案。

溝通技能

資料科學家應該具備強大的溝通能力，能夠將工作流程和設計的資料驅動解決方案傳達給業務的利益相關者，並能夠向非技術人員解釋整個過程。

主要職責

• 資料科學家負責收集和清理資料。他們需要從資料工程團隊或資料庫中收集無錯誤的資料，並根據模型的需要清理資料。

• 資料科學家負責對資料進行預處理，將資料轉換為更合適的形式以訓練模型。

• 資料科學家負責進行資料分析，其中包括資料視覺化以及記錄關鍵見解。

• 資料科學家負責設計模型的後續工作流程，例如哪個模型最適合資料以及為什麼，並將其傳達給機器學習工程團隊。

• 資料科學家應該負責向業務中的高階管理人員解釋模型的完整工作流程，從資料收集到模型部署。

哪個更好？

由於機器學習工程師和資料科學家都是人工智慧領域的關鍵從業人員，因此很難說哪個更好。然而，對於不同型別的人來說，某個特定領域可能更適合且更好。例如，一個具有良好的資料敘事能力、分析能力和統計能力的人可以從事資料科學家的工作，這將有利於他們。

另一方面，一個擁有強大的程式設計技能、模型開發技能和演算法技能的人可以選擇機器學習工程師的角色，這將比資料科學家的角色更好。

結論

在本文中，我們討論了資料科學家和機器學習工程師的角色，以及他們的關鍵技能和職責。本文將幫助人們區分這兩個角色，並幫助人們根據自己在該領域的興趣來決定特定的角色。