Из прошлой статьи мы обсудили разницу между аналитикой данных и наукой о данных. Но как насчет инженера по машинному обучению и инженера по данным. Чем именно занимаются инженер по машинному обучению и инженер по данным? Давайте узнаем это вместе с нами.

Существует некоторая путаница, связанная с ролями инженера по машинному обучению и специалиста по данным, в первую очередь потому, что они оба относительно новые. Однако, если вы разберете вещи и изучите семантику, различия станут ясными.

На высоком уровне мы говорим об ученых и инженерах. В то время как ученый должен полностью понимать науку, стоящую за его работой, инженеру поручено что-то построить.

Что делает инженер по машинному обучению?

Инженеры по машинному обучению находятся на стыке разработки программного обеспечения и науки о данных. Они используют инструменты для работы с большими данными и платформы программирования, чтобы гарантировать, что необработанные данные, собранные из конвейеров данных, будут переопределены в модели обработки данных, готовые к масштабированию по мере необходимости.

Инженеры по машинному обучению вводят данные в модели, определенные специалистами по данным. Они также отвечают за использование теоретических моделей науки о данных и помощь в масштабировании их до моделей производственного уровня, которые могут обрабатывать терабайты данных в реальном времени.

Инженеры по машинному обучению также создают программы для управления компьютерами и роботами. Алгоритмы, разработанные инженерами по машинному обучению, позволяют машине выявлять шаблоны в собственных программных данных и обучаться понимать команды и даже думать самостоятельно.

Каковы требования к инженеру по машинному обучению?

Для работы инженером по машинному обучению большинство компаний предпочитают кандидатов со степенью магистра компьютерных наук. Однако, поскольку эта область является относительно новой и в ней не хватает лучших технических специалистов, многие работодатели будут готовы сделать исключение.

Согласно отчету IBM, инженеры по машинному обучению должны знать следующие языки программирования
(в порядке ранжирования):

  • питон
  • Ява
  • R
  • C++
  • C
  • JavaScript
  • Скала
  • Юля

Каковы обязанности инженера по машинному обучению?

Вот что обычно требуют эти роли:

  • Разрабатывать модели машинного обучения
  • Сотрудничайте с инженерами данных для разработки конвейеров данных и моделей.
  • Применяйте методы машинного обучения и науки о данных и проектируйте распределенные системы
  • Пишите код производственного уровня
  • Внедрение кода в производство
  • Участвуйте в код-ревью
  • Улучшить существующие модели машинного обучения
  • Отвечать за весь жизненный цикл (исследования, проектирование, эксперименты, разработка, развертывание, мониторинг и обслуживание)
  • Получение результатов проекта и выявление проблем
  • Внедрение алгоритмов машинного обучения и библиотек
  • Сообщите о сложных процессах бизнес-лидерам
  • Анализ больших и сложных наборов данных для получения ценной информации
  • Исследуйте и внедряйте лучшие практики для улучшения существующей инфраструктуры машинного обучения.

С увеличением количества аналитиков больших данных и машинного обучения спрос на инженеров данных выше, чем когда-либо. Data Engineer работает с архитектором данных и разработчиком программного обеспечения. Data Engineer обладает глубокими техническими и программными навыками.

Что делает инженер данных?

  • Создайте и поддерживайте оптимальную архитектуру конвейера данных.
  • Построение системы с оптимальной доставкой данных и большей масштабируемостью.
  • Создайте инфраструктуру, необходимую для оптимального извлечения, преобразования и загрузки данных.
  • Создавайте инструменты данных, которые помогут аналитикам и инженерам данных создавать и оптимизировать продукты.

Каковы требования к инженеру данных?

  • Модели данных
  • Сравнительный анализ хранилищ данных
  • Логические операции
  • Методы моделирования данных
  • Инструменты и методы кластеризации базы данных

Каковы обязанности инженера данных?

  • Создайте и поддерживайте оптимальную архитектуру конвейера данных.
  • Построение системы с оптимальной доставкой данных и большей масштабируемостью.
  • Создайте инфраструктуру, необходимую для оптимального извлечения, преобразования и загрузки данных.
  • Создавайте инструменты данных, которые помогут аналитикам и инженерам данных создавать и оптимизировать продукты.

Подведем итоги

  • Специалист по данным против инженера по машинному обучению: нужна ли им степень?
  • Большинство работодателей предпочли бы ученую степень, но, чтобы удовлетворить спрос, они будут открыты для найма тех, кто обладает нужными навыками и опытом.
  • Специалист по данным против инженера по машинному обучению: что они на самом деле делают?
  • Хотя есть некоторое совпадение, поэтому некоторые специалисты по данным с опытом работы в области разработки программного обеспечения переходят на роли инженеров по машинному обучению, специалисты по данным сосредотачиваются на анализе данных, предоставлении бизнес-идеи и прототипировании моделей, в то время как инженеры по машинному обучению сосредотачиваются на кодировании и развертывании сложных, больших приложений. масштабировать продукты машинного обучения.
  • Специалист по данным против инженера по машинному обучению: кто зарабатывает больше?
  • В настоящее время инженеры по машинному обучению зарабатывают больше, но роль специалиста по данным намного шире, поэтому существует широкий спектр зарплат в зависимости от специфики работы.

Источник: «Наука о данных и инженер по машинному обучению», Эндрю Зола, «Ученый по данным, анализ данных или инженер по машинному обучению: какая работа вам больше всего подходит?» Сваастик Кумар Сингх