Różnice między Data Scientist a Machine Learning
Data Scientist jest ekspertem odpowiedzialnym za gromadzenie, badanie i interpretację dużych ilości danych w celu rozpoznania sposobów na usprawnienie działalności i uzyskanie przewagi konkurencyjnej nad rywalami. Jest to podejście interdyscyplinarne. Leży między połączeniem matematyki, statystyki, inżynierii oprogramowania, sztucznej inteligencji i myślenia projektowego. Zajmuje się gromadzeniem danych, czyszczeniem, analizą, wizualizacją, modelem walidacji, prognozowaniem eksperymentów, projektowaniem, testowaniem i hipotezami na wiele innych sposobów. Uczenie maszynowe jest działem sztucznej inteligencji wykorzystywanym przez naukę danych do osiągnięcia swoich celów. Uczenie maszynowe koncentruje się głównie na algorytmach, strukturach wielomianowych i dodawaniu słów. Składa się z grupy algorytmów, maszyn i umożliwiających im naukę bez wyraźnego programowania.
Data Scientist
Ta rola Data Scientist jest gałęzią roli statystyki, która obejmuje wykorzystanie zaawansowanej wersji technologii analitycznych, w tym uczenia maszynowego i modelowania predykcyjnego, w celu zapewnienia wizji wykraczających poza analizę statystyczną. Petycja dotycząca umiejętności analizy danych znacznie wzrosła w ostatnich latach, ponieważ firmy starają się zbierać przydatne informacje z ogromnej ilości ustrukturyzowanych, częściowo ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych danych, które duże przedsiębiorstwo wytwarza i zbiorczo określa się mianem dużych zbiorów danych. Celem wszystkich tych kroków jest uzyskanie wglądu w dane.
Standardowe zadania:
- Alokuj, agreguj i syntezuj dane z różnych źródeł strukturalnych i nieustrukturyzowanych
- Eksploruj, rozwijaj i stosuj inteligentne uczenie się do rzeczywistych danych, dostarczaj ważnych odkryć i udanych działań na ich podstawie
- Analizuj i dostarczaj dane zebrane w organizacji
- Projektuj i buduj nowe procesy modelowania, eksploracji danych i wdrażania
- Opracuj prototypy, algorytmy, modele predykcyjne, prototypy
- Realizuj wnioski o analizę danych i przekaż ich ustalenia oraz decyzje
Ponadto istnieją bardziej szczegółowe zadania w zależności od dziedziny, w której pracuje pracodawca lub realizowany jest projekt.
Surowe dane -> Nauka danych ---> Przydatne informacje
Nauczanie maszynowe
Stanowisko inżyniera uczenia maszynowego jest bardziej „techniczne”. ML Engineer ma więcej wspólnego z klasyczną inżynierią oprogramowania niż Data Scientist. Pomaga nauczyć się funkcji celu, która rysuje dane wejściowe do zmiennej docelowej i / lub zmiennych niezależnych do zmiennych zależnych.
Standardowe zadania ML Engineer są na ogół podobne do Data Scientist. Musisz także być w stanie pracować z danymi, eksperymentować z różnymi algorytmami uczenia maszynowego, które rozwiążą zadanie, stworzą prototypy i gotowe rozwiązania.
Wymagana wiedza i umiejętności na tym stanowisku pokrywają się również z Data Scientist. Z kluczowych różnic wyróżniłbym:
- Silne umiejętności programowania w jednym lub kilku popularnych językach (zwykle Python i Java), a także w bazach danych;
- Mniej nacisku na umiejętność pracy w środowisku analizy danych, ale większy nacisk na algorytmy uczenia maszynowego;
- R i Python do modelowania są lepsze niż Matlab, SPSS i SAS;
- Możliwość korzystania z gotowych bibliotek dla różnych stosów w aplikacji, na przykład Mahout, Lucene dla Java, NumPy / SciPy dla Python;
- Możliwość tworzenia aplikacji rozproszonych za pomocą Hadoop i innych rozwiązań.
Jak widać, stanowisko inżyniera ML (lub węższego) wymaga większej wiedzy w zakresie inżynierii oprogramowania, a zatem jest odpowiednie dla doświadczonych programistów. Dość często przypadek działa, gdy zwykły programista musi rozwiązać zadanie ML dla swojego obowiązku i zaczyna rozumieć niezbędne algorytmy i biblioteki.
Bezpośrednie porównanie między Data Scientist a Machine Learning
Poniżej znajduje się 5 najważniejszych różnic między Data Scientist a inżynierem Machine Learning 
Kluczowa różnica między Data Scientist a Machine Learning
Poniżej znajdują się listy punktów, opisujące kluczowe różnice między Data Scientist a inżynierem Machine Learning
- Uczenie maszynowe i statystyki są częścią analizy danych. Uczenie się słów w uczeniu maszynowym oznacza, że algorytmy zależą od niektórych danych, wykorzystywanych jako zestaw szkoleniowy, do dostrajania niektórych parametrów modelu lub algorytmu. Obejmuje to wiele technik, takich jak regresja, naiwne Bayesa lub nadzorowane grupowanie. Ale nie wszystkie techniki pasują do tej kategorii. Na przykład, klaster bez nadzoru - technika statystyczna i analizy danych - ma na celu wykrywanie klastrów i struktur klastrowych bez uprzedniej wiedzy lub zestawu szkoleń, które pomogą algorytmowi klasyfikacji. Potrzebny jest człowiek, aby oznaczyć znalezione klastry. Niektóre techniki są hybrydowe, takie jak klasyfikacja częściowo nadzorowana. Niektóre techniki wykrywania wzorów lub szacowania gęstości pasują do tej kategorii.
- Analiza danych to jednak znacznie więcej niż uczenie maszynowe. Dane w informatyce mogą, ale nie muszą pochodzić z maszyny lub procesu mechanicznego (dane ankietowe mogą być zbierane ręcznie, badania kliniczne obejmują określony rodzaj drobnych danych) i może nie mieć nic wspólnego z uczeniem się, jak właśnie omówiłem. Ale główna różnica polega na tym, że analiza danych obejmuje całe spektrum przetwarzania danych, a nie tylko aspekty algorytmiczne lub statystyczne. Analiza danych obejmuje również integrację danych, architekturę rozproszoną, zautomatyzowane uczenie maszynowe, wizualizację danych, pulpity nawigacyjne i inżynierię Big Data.
Data Scientist vs. Machine Learning Tabela porównawcza
Poniżej znajdują się listy punktów, opisujące porównania między Data Scientist a inżynierem Machine Learning:
| Funkcja | Data Scientist | Nauczanie maszynowe |
| Dane | Koncentruje się głównie na wyodrębnianiu szczegółów danych w tabelach lub obrazach | Koncentruje się głównie na algorytmach, strukturach wielomianowych i dodawaniu słów |
| Złożoność | Obsługuje nieustrukturyzowane dane i współpracuje z harmonogramem | Wykorzystuje algorytmy i pojęcia matematyczne, statystyki i analizy przestrzenne |
| Wymagania sprzętowe | Systemy są skalowalne w poziomie i mają pamięć High Disk i RAM | Wymaga procesorów graficznych i procesorów Tensor, które są sprzętem bardzo wysokiego poziomu |
| Umiejętności | Profilowanie danych, ETL, NoSQL, raportowanie | Python, R, matematyka, statystyki, model SQL |
| Skupiać | Koncentruje się na zdolnościach do przetwarzania danych | Algorytmy służą do pozyskiwania wiedzy z ogromnych danych |
Wniosek - Data Scientist vs. Machine Learning
Uczenie maszynowe pomaga nauczyć się funkcji celu, która wykreśla dane wejściowe do zmiennej docelowej i / lub zmiennych niezależnych do zmiennych zależnych
Naukowiec danych dużo eksploruje dane i dochodzi do ogólnej strategii radzenia sobie z nimi. Odpowiada za zadawanie pytań w danych i znajdowanie odpowiedzi, które można rozsądnie wyciągnąć z danych. Inżynieria obiektów należy do dziedziny Data Scientist. Kreatywność również odgrywa tutaj rolę, a inżynier uczenia maszynowego zna więcej narzędzi i może budować modele na podstawie zestawu funkcji i danych - zgodnie z zaleceniami Data Scientist. Dziedzina wstępnego przetwarzania danych i ekstrakcji funkcji należy do inżyniera ML.
Analiza danych i badania wykorzystują uczenie maszynowe do tego rodzaju archetypowej walidacji i tworzenia. Należy zauważyć, że wszystkie algorytmy tworzenia tego modelu mogą nie pochodzić z uczenia maszynowego. Mogą przybyć z wielu innych dziedzin. Model pragnie być zawsze aktualny. Jeśli sytuacja się zmieni, wówczas model, który stworzyliśmy wcześniej, może stać się nieistotny. Wymagania dotyczące modelu należy sprawdzać pod kątem pewności w różnych momentach i należy je dostosować, jeśli jego pewność spada.
Data science to cała duża domena. Jeśli spróbujemy umieścić go w potoku, będzie on miał akwizycję danych, przechowywanie danych, przetwarzanie wstępne lub czyszczenie danych, wzorce uczenia się danych (poprzez uczenie maszynowe), wykorzystując uczenie się do prognoz. Jest to jeden ze sposobów zrozumienia, w jaki sposób uczenie maszynowe pasuje do nauki o danych.
Polecany artykuł
Jest to przewodnik po różnicach między Data Scientist a inżynierem Machine Learning, ich znaczeniu, porównaniu bezpośrednim, kluczowych różnicach, tabeli porównawczej i wnioskach. Możesz także przejrzeć następujące artykuły, aby dowiedzieć się więcej -
- Eksploracja danych a uczenie maszynowe - 10 najlepszych rzeczy, które musisz wiedzieć
- Uczenie maszynowe a analiza predykcyjna - 7 przydatnych różnic
- Data Scientist vs. Business Analyst - Odkryj 5 niesamowitych różnic
- Data Scientist vs Data Engineer - 7 niesamowitych porównań
- Pytania do inżynierii oprogramowania Najpopularniejsze i najczęściej zadawane pytania