機器學習與大資料：最佳職業選擇

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學生們對機器學習和大資料這兩個術語非常關注。機器學習和大資料都是源自資料科學的技術。雖然兩者之間存在許多差異，但許多學生感到困惑。這種困惑是可以理解的，因為這兩種技術都屬於相似的領域。選擇在這兩個領域中的任何一個發展職業生涯都需要對主題有清晰的視野和理解。在本文中，我們將討論機器學習和大資料在哪些方面相似，以及在哪些方面不同。除此之外，我們還將比較這兩個領域的職業選擇。

什麼是機器學習？

機器學習是教計算機識別資料中的模式並根據這些模式做出預測或選擇的流程。通常會將大量資料傳送到計算機中以查詢模式並對即將到來、不可預見的資料做出預測。專家可以使用每種型別的機器學習來解決不同型別的問題。讓我們討論不同型別的機器學習：

• 監督學習 - 它需要在一個標記的資料集上訓練一個特定模型，其中正確的輸出是已知的。然後，該特定模型對新的和未見的資料進行猜測。迴歸、決策樹和支援向量機是監督學習的例項。

• 無監督學習 - 它需要在一個未標記的資料集上訓練模型，其中正確的輸出是未知的。模型必須自行搜尋現有資訊中的模式或結構。

• 強化學習 - 這種型別的機器學習涉及訓練一個模型，透過執行動作並獲得懲罰或獎勵來在環境中做出決策。該模型學習隨著時間的推移最大化其獎勵。它經常用於機器人技術和遊戲。

什麼是大資料？

大資料是資料科學領域的一個分支，它由兩個術語組成。如果我們將“大資料”一詞分開，則有兩個術語：大和小。資料只是資訊片段（文字、影像、影片等形式），具有一定的有意義的知識。現在，大資料被定義為海量資料的集合。這些資料隨著時間的推移呈指數級增長。使用傳統方法和資料管理工具難以操縱、管理和處理這些資料。大資料的一些示例包括紐約證券交易所，每天需要處理 1 TB 的資料；社交媒體，例如 Facebook，每天需要處理大約 500 TB 的資料。這些是一些需要大資料的一些著名領域。

大資料有三種類型：

結構化資料

通常是靜態的，並以固定格式儲存的資料稱為結構化資料。隨著時間的推移，計算機現在能夠處理這種型別的資料。例如，在計算機中建立的電子表格。

非結構化資料

通常是動態的，並以未知格式儲存的資料，隨著時間的推移會根據組織的管理而發生變化，稱為結構化資料。例如，我們在 Google 搜尋中搜索某個關鍵詞後得到的結果。

半結構化資料

它是結構化資料和非結構化資料的混合，例如資料庫 DBMS。

機器學習的職業選擇

機器學習愛好者可以追求的各種職業角色如下：

機器學習工程師

他們負責規劃、設計和部署機器學習模型。他們與資料科學家和軟體工程師協調工作，以確保機器學習模型的順利開發。

商業分析師

他們負責使用機器學習分析從商業文化中特別提取的資料，並對未來的商業趨勢做出預測。他們與業務管理部門合作，瞭解管理現狀，這有助於他們提高業務績效。

人工智慧工程師

他們負責建立和部署人工智慧系統，包括機器學習模型、計算機視覺系統和自然語言處理系統。他們的工作範圍包括金融、醫療保健等等。

資料科學家

他們負責收集大量資料，分析和解釋它們以觀察資料的模式，這有助於他們做出相關決策。

計算機視覺工程師

他們負責使用機器學習理解和解釋視覺資料，並使計算機能夠理解它們。

大資料的職業選擇

資料科學家

資料科學家掌握 Python、Ruby、Matlab 等程式語言以及資料庫管理系統，這有助於他們處理大型資料集。他們為組織提供統計和分析解決方案。

大資料工程師/開發人員/架構師

他們負責設計和開發大型資料集的倉庫。他們必須掌握 Oracle 或 MySQL 資料庫以及資料倉庫的概念。

大資料 DBA

他們參與 Hadoop 生態系統的安裝和配置。他們掌握資料庫、安全和磁碟管理概念。他們還參與 Unix 或 Hadoop 系統的升級。

大資料管理員

他們掌握 Linux 等作業系統、Hadoop 原理和一些指令碼語言。他們為組織提供規劃和基礎設施建議。

生產支援

他們擅長 shell 指令碼和 Hadoop 生態系統技術。他們負責叢集維護、資料恢復、調查和運營管理。

薪酬

在印度，機器學習工程師的年薪範圍從 30 萬盧比到 210 萬盧比不等，平均年薪為 68 萬盧比；大資料工程師的年薪範圍從 38 萬盧比到 209 萬盧比不等，平均年薪為 80 萬盧比。

結論

機器學習和大資料這兩個職業選擇都有其自身的專業性和未來發展前景。如果不瞭解和分析自己的技能，就無法在任何領域取得進步並擁有光明的未來。因此，必須瞭解自己的技能和知識才能選擇任何職業方向。