机器学习工程师与数据科学家——哪个更好？
在当今的现代世界中，每天都会产生数以千计的数据，因此对其进行处理已成为必要。为了处理它，我们需要强大的自动化设备，并且要构建这些设备，对数据科学家和机器学习工程师等专业人士的需求量很大。关于哪个职业更好的争论还在继续。让我们了解数据科学家和机器学习工程师之间的区别。
数据科学家是分析专家，他们使用专业技术分析和管理大量数据。该专业提供并且令人惊讶的满意度评分为4.4 分（满分 5 分）。此外，它被描述为21世纪最令人向往的专业之一。机器学习工程师是那些专注于研究、构建和设计自依赖人工智能 (AI) 系统以自动化预测模型的人。根据调查，机器学习工程师的需求预计将增长43% ，远高于平均水平。
让我们一一谈谈他们的工作，重要性，角色和职责，以便您找到适合自己的更好的职业领域数据科学家或机器学习工程师：
数据科学家
数据科学家做什么的？
从寻找最佳新糖尿病治疗的解决方案到识别和阻止国家安全威胁，将一组数据转换为可操作的见解的能力可能会产生巨大的影响。这就是为什么私人和政府机构开始聘请能够快速有效地完成这项工作的数据科学专业人员的原因。他们收集、派生和处理传入的数据以产生有价值的输出。
还有其他一些相关的配置文件，例如数据分析师和数据工程师。一个人应该对统计分析、编程和机器学习有很好的了解，才能成为一名数据科学家。他们还致力于语音分析、文本、图像和视频处理等特殊领域。
成为数据科学家所需的技能：
以下是成为数据科学家所需的顶级技能：
- 编程：这是任何数据科学家都应该具备的第一项也是非常重要的技能。对Python等相关语言的良好了解可以更好地在这个职业中脱颖而出。了解编程语言有助于专业人员组织非结构化数据集。
- 数学：线性代数、统计、概率、微积分等各种数学概念在数据科学中起着至关重要的作用，因此您必须熟悉这些概念。要获取有关数据科学的基本统计概念的更多信息，请单击此处。
- 分析工具的知识：为了从有组织的数据集中提取有价值的信息，了解相关的分析工具是一项必要的技能。数据科学家使用的一些工具是 Hadoop、SAS、 Hive、Pig 和 R。
- 数据提取、整理和可视化：从 MySQL 和 MongoDB 等源中提取数据，并将其转换为以特定格式和结构存储以进行查询和分析。然后将数据加载到数据仓库进行分析。 Data Wrangling 正在清理凌乱而复杂的数据集以方便访问。有Tableau 、 Power BI等工具非常适合数据可视化。
- 模型部署：在实时环境中部署机器学习模型的方法。这是从机器学习中获得运营价值的关键一步。将它们部署到生产中是让企业开始以实际方式使用它们的重要一步。
- 机器学习：通过机器学习，您可以构建预测模型。需要机器学习算法来根据过去的数据预测未来将要发生的任何事情。从简单的线性和逻辑回归模型到随机森林、XGBoost、CatBoost 等高级模型，它们都是处理数据的最佳模型，而且错误率也很低。
数据科学家的角色和职责：
- 数据科学家的首要角色涉及研究和开发用于数据分析的统计模型。
- 此外，职责包括了解客户的需求并设计模型或引导他们寻求解决方案。
- 识别行业中的新机会，从而设计模型，牢记这一点，这将有助于公司的改进过程。
- 使用数据库和项目设计来优化项目中所面临的解决方案。此外，处理、清理和检查用于数据分析的数据的完整性。
机器学习工程师
机器学习工程师做什么？
那些开发和训练机器的老练程序员是机器学习工程师。他们通过研究、构建和设计自运行软件来自动化预测模型。他们构建了人工智能 (AI) 系统，该系统拥有大量数据集，以生成和开发能够进行预测的算法。该系统从经验中学习并保存这些结果以用于未来的操作。
设计机器学习系统需要机器学习工程师评估、分析和组织数据、执行测试并优化学习过程，以帮助开发高性能机器学习模型。
成为机器学习工程师所需的技能
以下是成为机器学习工程师的顶级技能：
- 编程：同样，编程被认为是机器学习工程师应该具备的最重要的技能。一个人还应该很好地掌握计算机概念。
- 数学：数学是成为机器学习工程师所需的一项重要技能。概率、线性代数、多元微积分、统计学、泊松分布、正态分布、二项分布等重要概念应该非常清楚。
- 数据建模和评估——这包括了解数据结构和寻找合适的数据模式。使用该算法，评估适合它的数据。
- 高级信号处理——主要用途是最小化噪声并提取给定信号的最佳特征。一些概念，如小波、剪切波、曲波、轮廓波、小波、凸/贪婪优化理论等算法。
- NLP——缩写为自然语言处理学习，创建设备和系统来理解、解释和操纵人类语言。 NLP 的库和技术有 Word2vec、情感分析、摘要等。
- 神经网络——它们可以被称为一组算法，松散地模仿人类的大脑，以识别模式的方式设计。他们使用一种聚类或标记原始输入和机器感知来解释数据。
要获取有关成为机器学习工程师所需技能的更多信息，请单击此处。
机器学习工程师的角色和职责：
- 分析数据科学技术并将其设计成机器学习模型。此外，与数据工程师合作开发数据和模型管道。
- 为了设计分布式系统，数据科学和机器学习技术的应用同样重要。
- 编写生产级代码以改进现有的机器学习模型，使该代码适合生产，以参与代码审查并从中学习要进行哪些更改。
- 选择适当的数据集和适当的数据表示方法，运行机器学习测试并对其进行试验，执行统计分析，并使用这些测试结果进行微调。
结论
两位专业人士都需要编程和良好的沟通等技能。因此，从一个域切换到另一个域不会太具有挑战性。由此您可以推断，数据科学和机器学习都是出色的职业选择，两者都有很好的机会。
因此，与其争论数据科学和机器学习中哪个职业更好，不如知道这两个职业在他们的方式上都是最好的。他们俩都是高薪专业人士。这取决于个人对想要从事哪个领域的兴趣。在这两种职业机会中，一个人都需要拥有广泛的知识，这会导致最好的职业决策。虽然两者各不相同，但在组织的发展中都发挥着重要作用。