Machine Learning Engineer vs Data Scientist: Kíváncsi vagy a különbségekre? Ezt érdemes tudni ezekről a szerepekről.
More...
A machine learning engineerek és a data scientistek egyaránt adatokkal és algoritmusokkal dolgoznak, de más területekre összpontosítanak.
A machine learning engineerek a gépi tanulási modellek tervezésével, optimalizálásával és telepítésével foglalkoznak, hogy azok hatékonyan működjenek a gyakorlatban.
A data scientistek technikai tudásukat üzleti szemlélettel ötvözik. Üzleti problémákat oldanak meg, komplex adatokat kommunikálnak a nem technikai stakeholderek felé, és stratégiákat javasolnak az elemzéseik alapján.
Mindkét szerep fontos egy adatvezérelt szervezetben. A data scientistek az adatelemzés és az üzleti stratégia között teremtenek kapcsolatot, míg a machine learning engineerek a modellek technikai hatékonyságáért felelnek.
Nézzük meg részletesebben a két munkakör összehasonlítását, beleértve a felelősségeket, szükséges készségeket és karrierlehetőségeket!
Machine learning engineer vs data scientist: Legfontosabb különbségek
Machine Learning Engineer | Data Scientist | |
|---|---|---|
Fő tevékenység | Gépi tanulási modellek tervezése, optimalizálása és üzembe helyezése. | Az üzleti problémák megértése és az betekintés nyújtása az adatok alapján. |
Legjelemzőbb felelősségek | - Gépi tanulási algoritmusok tervezése és megvalósítása. - Modellek optimalizálása a gyártáshoz. - Az alkalmazás- és rendszerarchitektúrák integrálása | - Üzleti kérdések megfogalmazása. - Adatelemzés és vizualizáció. - Az eredmények közlése az érintettekkel. |
Legfontosabb képességek | - Jártasság az ML/DL keretrendszerekben, mint a TensorFlow vagy a PyTorch. - Az algoritmusok és a matematika mélyreható ismerete. - Szoftverfejlesztési ismeretek. | - Statisztikai analízis. - Adatvizualizáció. - Erős üzleti érzék és kommunikációs készség. |
Használt eszközök | TensorFlow, PyTorch, Keras, CUDA, Python, stb. | Python, R, SQL, Tableau, PowerBI, stb. |
Együttműködés a stakeholderekkel | - Együttműködés a data scientistekkel a modellkövetelmények megértése érdekében. - Telepítés a fejlesztőcsapatokkal közösen | - Rendszeres kapcsolattartás az üzleti és műszaki csapatokkal, hogy az üzleti igényeket adat alapú megoldásokká alakítsa át, és betekintést nyújtson. |
Képzés | Számítástechnikai, gépi tanulási vagy hasonló területen szerzett végzettség, vagy ezzel egyenértékű ML fejlesztésben szerzett tapasztalat. | Adattudomány, statisztika, üzleti analitika vagy kapcsolódó területeken szerzett végzettség, vagy ezzel egyenértékű adatelemzési tapasztalat. |
Machine learning engineer feladatok
Algoritmusfejlesztés és -megvalósítás
A machine learning engineerek gépi tanulási modelleket terveznek, fejlesztenek és telepítenek. Ehhez különböző algoritmusokat kell ismerniük, hogy kiválasszák a legmegfelelőbbet, és optimalizálják a teljesítményüket.
Optimalizálás és méretezhetőség
Gondoskodnak arról, hogy a gépi tanulási modellek skálázhatók és hatékonyak legyenek nagy adatmennyiségek és magas igénybevétel mellett is.
Termelési rendszerekbe történő integrálás
Az ML modelleket beépítik a gyártási környezetekbe, a szoftvermérnökökkel együttműködve olyan rendszereket építenek, amelyek valós időben képesek feldolgozni az adatokat és előrejelezést adni.
Folyamatos modellértékelés és -frissítés
A machine learning engineerek folyamatosan figyelik a modellek teljesítményét, és frissítik őket a visszajelzések és az új adatok alapján.
Együttműködés a csapatok között
Együttműködnek data scientistekkel a kutatás gyakorlati megvalósításában, a szoftver- és devops engineerekkel a modellintegrációban és telepítésben, valamint konzultálnak a product managerekkel a projektcélok teljesítése érdekében.
Ezen kívül kapcsolatot tartanak business analystekkel a kulcsproblémák azonosításához, és domain expertekkel a speciális ismeretek megszerzése érdekében. Amennyiben a felhasználói élmény kulcsfontosságú, együttműködnek a UX designerekkel is.
Mi is az a gépi tanulás (Machine Learning - ML)
A gépi tanulás a mesterséges intelligencia egy ága, amely lehetővé teszi a számítógépek számára, hogy adatokból tanuljanak és döntéseket hozzanak anélkül, hogy kifejezetten programoznák őket.
Ez azt jelenti, hogy algoritmusokat hatalmas mennyiségű adattal látnak el, így ezek az algoritmusok mintákat ismernek fel, betekintéseket nyernek, és előrejelzik a jövőbeni eredményeket.
Ahogy egyre több adat válik elérhetővé, ezek a rendszerek önállóan alkalmazkodnak és javítják teljesítményüket.
Data scientist feladatok
Adatfeltárás és elemzés
A data scientistek feltárják, tisztítják és előkészítik az adatokat a modellépítéshez, megértve a mintákat, kiugró értékeket és torzításokat.
Hipotézis tesztelés és kísérletezés
Hipotéziseket alkotnak és azokat statisztikai módszerekkel tesztelik, hogy betekintést nyerjenek és támogatják az üzleti döntések meghozatalát.
Modellek építése és ellenőrzése
Prediktív vagy osztályozási modelleket építenek különféle algoritmusokkal, és olyan technikákkal ellenőrzik ezeket, mint például a keresztvalidáció.
Történetmesélés és vizualizáció
Vizualizálják az adatokat és a modellek eredményeit, hogy a nem technikai stakeholderek is megértsék a komplex betekintéseket.
Együttműködés a stakeholderekkel
Szorosan együttműködnek az üzleti csapatokkal, hogy az adat alapú megoldások összhangban legyenek a szervezeti célokkal és kihívásokkal.
Machine Learning Engineer és Data Scientist: Ki mit csinál egy fintech projektben?
Hogyan működik mindez a való életben? A machine learning engineerek és a data scientistek kritikus fontoságúak sok fintech projektben. Ebben a részben bemutatjuk, mit csinálnak ezek a szakemberek, hogy a nyers adatokat használható betekintésekké alakítsák.
Akár pályád elején járó szoftverfejlesztő vagy, akár egy stakeholder, aki meg akarja érteni a háttérmechanizmusokat, ez az információ segít átlátni, hogyan járul hozzá a két szerepkör a projektekhez.
Egy fintech projektben, egy befektetési alkalmazás fejlesztése során az egyes szakemberek általában a következőket csinálják:
Machine learning engineer
Feature engineering: Kinyeri a releváns jellemzőket a pénzügyi adatokból, amelyek befektetési trendekre vagy mintázatokra utalhatnak.
Modellfejlesztés: Algoritmusokat tervez és valósít meg, amelyek előre jelzik a tőzsdei trendeket, személyre szabott befektetési stratégiákat javasolnak, vagy automatizált kereskedési döntéseket hoznak.
Optimalizálás: Biztosítja, hogy a modellek valós időben tudják kezelni a hatalmas mennyiségű pénzügyi adatot, különösen, ha az alkalmazásnak gyors befektetési döntéseket kell hoznia.
Integráció: Integrálja a gépi tanulási modelleket az alkalmazás infrastruktúrájába, biztosítva a valós idejű adatfeldolgozást és előrejelzési képességeket.
Együttműködés: Szorosan együttműködik a data scientistekkel a modellek finomhangolásában az elméleti kutatások és betekintések alapján.
Data scientist
Adatelemzés: Pénzügyi adatokat vizsgál, hogy megértse a piaci viselkedéseket, anomáliákat azonosítson, vagy befektetési betekintéseket nyerjen.
Kutatás és kísérletezés: Befektetési stratégiákat vagy hipotéziseket alkot, és teszteli azokat történelmi adatokon, hogy értékelje azok potenciális hozamait vagy kockázatait.
Modellezés: Prediktív modelleket épít, hogy előre jelezze a piaci mozgásokat, részvényárakat vagy más releváns pénzügyi mutatókat.
Vizualizáció: Irányítópultokat vagy vizuális jelentéseket készít, amelyek kiemelik a befektetési lehetőségeket, kockázatokat vagy piaci trendeket, hogy tájékoztassa a stakeholdereket vagy az alkalmazás felhasználóit.
Együttműködés: Kapcsolatban áll az üzleti csapatokkal, hogy megértse az alkalmazás céljait, és biztosítsa, hogy az adat alapú megoldások összhangban legyenek az alkalmazás általános befektetési stratégiájával.
Röviden, míg a data scientist mélyre ás az adatokban, hogy használható betekintéseket és stratégiákat nyerjen, a machine learning engineer biztosítja, hogy ezek a stratégiák hatékonyan legyenek megvalósítva, optimalizálva és integrálva az alkalmazás ökoszisztémájába.
Machine Learning Engineer és Data Scientist: karrierpályák
Mindkét karrierút lehetőséget kínál specializálódásra, vezetői szerepekre, sőt, akár szélesebb körű tech vezetői pozíciókba való átmenetre is, az egyén képességeitől és karriercéljaitól függően.
Machine learning engineer karrierút
- 1Junior machine learning engineer: Friss diplomások vagy kevés tapasztalattal ebben a pozícióval tudnak kezdeni. Az adatelőkészítésre, modelltréningre és alapvető feature engineeringre fókuszálnak.
- 2Machine learning engineer: Néhány év tapasztalattal több felelősséget vállalhatsz, olyan feladatokat végezhetsz, mint a gépi tanulási algoritmusok tervezése és megvalósítása, valamint a meglévő modellek optimalizálása.
- 3Senior machine learning engineer: Projektek vezetéséért, architekturális döntések meghozataláért és esetleg egy kisebb csapat junior mérnök irányításáért felelsz.
- 4Lead machine learning engineer / machine learning architect: Nagy projekteket vagy több kisebb projektet felügyelsz. Befolyásod van az architektúrával kapcsolatos döntésekre és a hosszú távú stratégiára.
- 5Head of machine learning / Director of AI: Felelős vagy a szervezet gépi tanulási stratégiájáért, felügyeled az összes ML projektet és több csapatot irányítasz.
Data scientist karrierút
- 1Junior data scientist: Kezdő szinten adat tisztítással, előkészítéssel és alapvető statisztikai elemzéssel foglalkozol. Részt veszel az eredmények bemutatásában és egyszerű adatvizualizációk készítésében is.
- 2Data scientist: Néhány év tapasztalattal összetettebb elemzéseket végezhetsz, prediktív modelleket építhetsz, és aktívan részt veszel üzleti stratégiai üléseken.
- 3Senior data scientist: Projektek vezetéséért és junior kollégák mentorálásáért felelsz. Szorosan együttműködsz az üzleti stakeholderekkel adat alapú stratégiák meghatározása érdekében.
- 4Lead data scientist / Data science manager: Több projektet vagy egy teljes adat tudományos csapatot irányíthatsz. Kapcsolatban állsz a felsővezetéssel és befolyásolhatod az üzleti stratégiákat.
- 5Chief data officer / Director of data science: Vezetői szinten felelős lehetsz a szervezet teljes adatstratégiájáért. Felügyeled minden adatokkal kapcsolatos tevékenységet, beleértve az adatelemzést, adat tudományt és adatkezelést.
Gyakran Ismételt Kérdések
Mindkét szerephez általában számítástechnikai vagy mérnöki végzettség szükséges. Haladó végzettségek gyakoribbak a data scientistek esetében. Speciális képzés gépi tanulásban vagy adatelemzésben mindkettőnél előny.
Mindkét szerepkör erős programozási készségeket igényel, de a machine learning engineereknek alaposabb jártasságra van szükségük olyan nyelvekben, mint a Python vagy C++, hogy hatékonyan integrálják és optimalizálják a gépi tanulási modelleket.
A machine learning engineereknek mélyebb szakértelemre van szükségük az algoritmusokban és a rendszerek tervezésében a modellek optimalizálásához. A data scientisteknek mélyebb statisztikai ismeretekre és szakirányú tudásra van szükségük az üzleti betekintések generálásához.
Az iparági szakértelem általában kritikusabb a data scientistek számára, akiknek meg kell érteniük az iparág specifikus finomságait az alkalmazható betekintések generálásához.
A data scientistek nagyobb autonómiával rendelkezhetnek a kutatás és adat elemzés irányításában, míg a machine learning engineereknek nagyobb mozgásterük van az algoritmusok és optimalizálási technikák kiválasztásában.
A data scientistek gyakran kapcsolatban állnak az üzleti és marketing csapatokkal, hogy az adat stratégiákat összehangolják az üzleti célokkal. A machine learning engineerek inkább a szoftvermérnöki és devops csapatokkal működnek együtt az integráció céljából.
Mindkét szerep előreléphet senior pozíciókba, mint a senior engineer vagy lead scientist. A data scientisteknek több lehetőségük lehet üzletközpontú szerepkörökben, míg a machine learning engineerek inkább technikai vezetői szerepek felé hajlanak.
A machine learning engineerek gyakran dolgoznak valós idejű analitikát és döntéshozatalt igénylő projekteken. A data scientistek szélesebb körű projekteken dolgozhatnak, beleértve a hosszú távú kutatásokat és adatfeltárást.
Az átváltás megvalósítható az átfedő készségek miatt, de némi átképzés szükséges lehet. Például, egy data scientistnek mélyítenie kell algoritmusokkal kapcsolatos ismereteit, míg egy machine learning engineernek jobban bele kell merülnie a statisztikai módszerekbe és esetleg az iparági szakértelembe.
Mindkét szerep jól fizetett, különösen a fintech területén. A machine learning engineerek kissé magasabb fizetést is kaphatnak a specializált mérnöki feladatok miatt. A data scientist-ek fizetése változhat a statisztikai elemzésben szerzett szakértelem alapján.
Ha vállalatod belső állományába IT szakembert keresel, akkor munkaerő-közvetítés szolgáltatás keretében tudunk segíteni. neked. Amennyiben projektedre keresel speciális szaktudással rendelkező IT szakértőt vagy erőforrás-hiánnyal rendelkezel, akkor szólj nekünk és IT contracting szolgáltatásunk keretében elvégezzük a szoftverfejlesztési-, tesztelési-, üzleti elemzési-, üzemeltetési-, vagy akár DevOps feladatokat is!
Hogy elsőként értesülj legújabb blogbejegyzéseinkről, kövess minket a LinkedInen és a Facebookon!