数据科学家与机器学习工程师的区别？ - kdnuggets

如今数字化时代世界围绕成千上万的数据。处理这些数据的功能强大的设备已成为必需。现在，这些机器应该是自动化的，或者应该以这样的方式设计这些系统：这些设备应该可以自动成功地处理这些数据。因此，为了构建这些系统，我们需要像机器学习工程师和数据科学家这样的专业人员。现在，这就是数据科学和机器学习的重要性所在。

在数据科学与机器学习之间以及在数据科学家和机器学习工程师的角色和职责之间存在很多混乱，因为这两个术语在技术行业中都是相对较新的术语。

 

数据科学家及其意义

数据科学通常被定义为对结构化和非结构化形式的数据的描述、预测和操作。此过程有助于商业公司和组织为公司的利益做出与商业有关的决策。有些人可能将其描述为对数据的起源、以及其代表的内容以及如何将其转化为有价值的资源的研究，并且为了实现这一点，数据科学技术用于挖掘大量数据以找出模式这将帮助企业在竞争中胜于其他企业，了解市场中的新机会，提高效率，并带来许多此类好处。 

在定义数据科学家时，使用了许多定义，但如果我们必须用几句话来总结，则数据科学家只是涉及数据科学领域的专业人员。数据科学家的职责包括利用其在科学领域的专业知识来解决复杂的问题和场景。数据科学家的角色和职责还包括需要技能的特殊领域，例如语音分析，文本，图像和视频处理等。数据科学家的这些角色和职责中的每一个在数量上都非常有限，因此，其职位这些专家非常有价值，因此市场需求很大。简而言之，每当企业需要回答问题或解决问题时， 

 

机器学习工程师及其意义

机器学习是人工智能的一个分支，它处理数据驱动算法的一类，这些算法使软件或系统能够准确地预测操作的结果，而无需人工干预或对系统进行预编程。这里的过程在预测建模和数据挖掘之间有很多相似之处。这是因为方法和过程都涉及识别数据中的模式，并据此调整和修改程序。 

机器学习工程师通常被称为高级程序员，他们可以以某种方式开发和培训机器，使他们理解和应用知识而没有任何特定的方向。人工智能是机器学习工程师的目标，但是这些计算机程序员的重点不仅仅在于设计用于执行特定任务的特定程序。 

既然我们已经知道了数据科学和机器学习这两个领域的内容，那么了解数据科学和机器学习之间的区别以及获得更好的想法就变得很重要。

 

机器学习工程师与数据科学家比较

 近年来，出现了数项数据科学工作，并淹没了市场。在数据科学事业中，数据科学家和机器学习工程师都是相对较新的轨迹。在弄清数据科学与机器学习之间的区别时，可以考虑许多参数。 

 

 1.对数据科学家的要求：

数据科学家的工作要求他们受过高等教育。为了获得数据科学家的资格，需要具有数据科学的硕士学位或博士学位。根据最近进行的研究，发现数据科学家在计算机科学，工程学，数学，统计学以及与信息技术相关的主题方面拥有高级学位。因此，让我们简要介绍所需的技能。

1. 数据科学家至少应具有计算机科学，工程，数学或统计学方面的硕士学位或博士学位，才能申请数据科学家职位。另外，个人应该学习诸如R，Python，SQL之类的编程语言以及许多此类新技术和趋势，以便学习数据科学，从而获得数据科学工作。现在，所有这些编程语言都可以在当今非常普遍的数据科学家课程中学习。 
2. 个人应该精通数学，或者具有非常强的数学技能以及成为数据科学家的技术和分析能力。 
3. 数据挖掘和统计技术是应该获得经验的领域。诸如数据增强，广义线性模型或回归，网络分析之类的数据挖掘技术在涉及数据科学家职责时至关重要，因为它们必须加以处理。
4. 使用诸如人工神经网络，聚类之类的机器学习技术可以帮助您获得经验，从而在申请数据科学工作时发挥自己的优势。至少需要5到7年的统计模型制作和数据处理经验。 
5. 为了学习数据科学，需要分布式数据和计算工具（例如Hadoop，Spark，MySQL，Python）以及数据的可视化和表示，为此，需要一门数据科学课程。

 

 2.对机器学习工程师的要求：

就像数据科学家一样，大多数公司更喜欢拥有与技术相关的任何学科的硕士学位的机器学习工程师。但是，由于该领域是一个相对较新的领域，因此拥有这些技能的人员有所短缺，因此招聘人员在招聘数据科学职位的候选人时往往会更加体贴，并且经常愿意例外。但这并不意味着对其他参数的要求会减少，因为机器学习工程师应该熟悉一些可以通过库，API，包等方式学习的概念，例如机器学习算法。机器学习工程师应该具备的其他一些技能如下。

1. 必须具有视觉处理，深度神经网络和强化学习的经验。另外，还需要对Python，Java，R，C ++，C，JavaScript，Scala等编程语言有足够的了解。 
2. 掌握概率和统计数据至关重要。类似地，在数学中，由于需要算法理论，因此需要深入的知识，同时解密复杂的机器学习算法以帮助机器学习和交流。 
3. 使用诸如MATLAB之类的编程工具，与etcd等分布式系统工具一起工作的丰富的工程技术知识和强大的分析技能以及丰富的经验，Zookeeper也至关重要。通过数据科学课程，可以很容易地学习所有这些知识，这些课程可以在网上和机构中轻松获得。
4. 在处理大量数据并在高吞吐量环境中工作时，还应该具有灵活性并且没有问题。此外，机器学习评估指标的广泛知识作为技能确实很重要。 

 

 3.数据科学家的角色和职责：

与统计学家相比，数据科学家比他们了解更多的编程，而与软件工程师对抗时，数据科学家比他们更了解统计信息。数据科学家的角色和职责包括存储和清理大量数据，探索数据集以通过调查有价值的见识来识别模式，运行数据科学项目。数据科学家职责的详细信息如下。

1. 数据科学家的首要角色和职责涉及研究和开发用于数据分析的统计模型，这是学习数据科学的重要组成部分。 
2. 了解客户的需求和设计模型或引导他们寻求解决方案是数据科学家的主要角色和职责。此外，通过与公司的管理和工程部门合作，数据科学家还可以了解公司的需求或如何借助数据科学帮助公司发展。 
3. 向关键业务负责人传达决策，计划和概念属于数据科学家的角色和职责。识别行业中的新机会或最新趋势，并设计模型以牢记这一点，这将有助于公司的改进过程，这也是数据科学家应该意识到的事情，而这通常是在数据科学家中教授的东西课程。 
4. 使用适当的数据库和项目设计来优化参与项目时面临的解决方案也是数据科学家的职责之一。同样，为了学习数据科学，处理，清理和验证要用于数据分析的数据的完整性也很重要，因为它们有助于将来的数据科学工作。 

 

 4.机器学习工程师的角色和职责：

机器学习工程师的职责将与他们在某个时间点上正在从事的特定项目相关。但是，如果您仔细地注意到，您将承认机器学习工程师通常负责根据统计建模过程来创建算法。现在，让我们看看这些机器学习工程师每天到底在做什么。

1. 第一项任务是研究和转换数据科学技术原型，并设计机器学习模型。此外，与数据工程师合作开发数据和模型管道也是被认为是最受认可的数据科学工作之一的一部分。
2. 为了设计分布式系统，在进行数据科学课程时（最好是）学习数据科学和机器学习技术的应用。 
3. 从编写生产级别的代码以使该代码适合生产，到参与代码审阅并从代码中学习要进行哪些更改，机器学习工程师都在努力改进现有的机器学习模型。 
4. 选择合适的数据集和合适的数据表示方法，运行机器学习测试并对其进行实验，使用这些测试结果进行统计分析和微调，是弥补这些机器学习工程师的作用和责任的关键。 

 

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