Разлики между Data Scientist и машинно обучение
Data Scientist е експерт, отговорен за събирането, изследването и интерпретирането на големи обеми от данни, за да разпознае начините за подпомагане на бизнеса за подобряване на операциите и постигане на жизненоважно предимство пред конкурентите. Следва интердисциплинарен подход. Той се намира между връзката на математиката, статистиката, софтуерното инженерство, изкуствения интелект и мисленето за дизайн. Той се занимава със събиране на данни, почистване, анализ, визуализация, модел на валидиране, прогнозиране на експерименти, проектиране, тестване и много други хипотези. Машинното обучение е разделение на изкуствения интелект, което се използва от науката за данни за постигане на целите му. Машинното обучение се фокусира основно върху алгоритми, полиномични структури и добавяне на думи. Състои се от група алгоритми, машини и им позволява да учат, без да са ясно програмирани за това.
Data Scientist
Тази роля на Data Scientist е клон на ролята на статистиката, която включва използването на разширена версия на технологиите за анализ на аналитични технологии, включително машинно обучение и прогнозно моделиране, за да се осигурят визии отвъд статистическия анализ. Петицията за умения в областта на науката за данни нараства значително през последните години, тъй като компаниите искат да събират полезна информация от огромните количества структурирани, полуструктурирани и неструктурирани данни, които едно голямо предприятие произвежда и събирателно наричани големи данни. Целта на всички стъпки е просто да се получат прозрения от данните.
Стандартни задачи:
- Разпределя, агрегира и синтезира данни от различни структурирани и неструктурирани източници
- Изследвайте, разработвайте и прилагайте интелигентно обучение към данните от реалния свят, предоставяйте важни констатации и успешни действия въз основа на тях
- Анализирайте и предоставете данни, събрани в организацията
- Проектиране и изграждане на нови процеси за моделиране, извличане на данни и внедряване
- Разработване на прототипи, алгоритми, прогнозни модели, прототипи
- Изпълнявайте искания за анализ на данни и съобщавайте техните констатации и решения
Освен това има по-специфични задачи в зависимост от областта, в която работодателят работи или проектът се изпълнява.
Сурови данни -> Наука за данни ---> Възможни данни
Машинно обучение
Машината за машинно обучение е по-„техническа“. ML Engineer има повече общо с класическото софтуерно инженерство от Data Scientist. Помага ви да научите целевата функция, която разпределя входовете към целевата променлива и / или независимите променливи към зависимите променливи.
Стандартните задачи на ML Engineer обикновено са като Data Scientist. Също така трябва да можете да работите с данни, да експериментирате с различни алгоритми за машинно обучение, които ще решат задачата, ще създадат прототипи и готови решения.
Необходимите знания и умения за тази позиция също се припокриват с Data Scientist. От ключовите разлики бих откроил:
- Силни умения за програмиране на един или повече популярни езици (обикновено Python и Java), както и в бази данни;
- По-малко акцент върху способността за работа в среди за анализ на данни, но повече акцент върху алгоритмите за машинно обучение;
- R и Python за моделиране са за предпочитане пред Matlab, SPSS и SAS;
- Възможност за използване на готови библиотеки за различни стекове в приложението, например Mahout, Lucene за Java, NumPy / SciPy за Python;
- Възможност за създаване на разпределени приложения с помощта на Hadoop и други решения.
Както можете да видите, позицията на ML Engineer (или по-тясна) изисква повече познания в софтуерното инженерство и съответно е подходяща за опитни разработчици. Доста често случаят работи, когато обичайният разработчик трябва да реши задачата на ML за своето задължение и той започва да разбира необходимите алгоритми и библиотеки.
Сравнение между главата на Data Scientist и машинно обучение
По-долу са топ 5 разлики между Data Scientist и инженер за машинно обучение 
Ключова разлика между Data Scientist и машинно обучение
По-долу са списъците с точки, опишете основните разлики между Data Scientist и машинно обучение
- Машинното обучение и статистиката са част от науката за данните. Думата за обучение при машинно обучение означава, че алгоритмите зависят от някои данни, използвани като тренировъчен набор, за фина настройка на някои параметри на модел или алгоритъм. Това обхваща много техники като регресия, наивен Байес или контролирано групиране. Но не всички техники се вписват в тази категория. Например, неподдържаното клъстериране - методика за статистически данни и данни - има за цел да открие клъстери и клъстерни структури без предварително зададени знания или обучение, за да помогне на алгоритъма за класификация. Човек е необходим за етикетиране на намерените клъстери. Някои техники са хибридни, като полу-контролираната класификация. Някои техники за детекция или оценка на плътността се вписват в тази категория.
- Науката за данни обаче е много повече от машинно обучение. Данните, в науката за данни, могат или не могат да идват от машинен или механичен процес (данните от проучванията могат да се събират ръчно, клиничните изпитвания включват конкретен тип малки данни) и може да нямат нищо общо с ученето, както току-що обсъдих. Но основната разлика е във факта, че науката за данните обхваща целия спектър на обработка на данни, а не само алгоритмичните или статистическите аспекти. Науката за данни обхваща и интеграция на данни, разпределена архитектура, автоматизирано машинно обучение, визуализация на данни, табла за управление и голямо инженерство на данни.
Таблица за сравняване на данни срещу машинно обучение
Следват списъците с точки, опишете сравненията между Data Scientist и инженер за машинно обучение:
| Особеност | Data Scientist | Машинно обучение |
| Данни | Основно се фокусира върху извличането на детайли на данни в таблица или изображения | Основно се фокусира върху алгоритми, полиномични структури и добавяне на думи |
| Сложност | Той обработва неструктурирани данни и работи с планировчик | Той използва алгоритми и математически концепции, статистика и пространствен анализ |
| Изискване за хардуер | Системите са мащабируеми по хоризонтала и имат високо дисково и RAM съхранение | Необходими са графични процесори и тензорни процесори, който е хардуер на много високо ниво |
| умения | Профилиране на данни, ETL, NoSQL, Отчитане | Python, R, математика, статистика, SQL модел |
| фокус | Фокусира се върху способностите за работа с данните | Алгоритмите се използват за получаване на знания от огромни данни |
Заключение - Data Scientist срещу машинно обучение
Машинното обучение ви помага да научите целевата функция, която разпределя входовете към целевата променлива и / или независимите променливи към зависимите променливи
Учен с данни прави много проучване на данни и достига до широката стратегия как да се справи с тях. Той е отговорен за задаването на въпроси вътре в данните и да намери какви отговори може да извлече разумно от данните. Функционалният инженеринг принадлежи към сферата на Data Scientist. Креативността също играе роля тук и инженерът по машинно обучение познава повече инструменти и може да изгради модели, като се има предвид набор от функции и данни - според указанията на Data Scientist. Областта на предварителната обработка на данните и извличането на функции принадлежи на ML инженера.
Науката за данни и изпитът използват машинното обучение за този вид архетипни валидиране и създаване. Жизненоважно е да се отбележи, че всички алгоритми при създаването на този модел може да не произхождат от машинно обучение. Те могат да пристигнат от много други области. Моделът иска да бъде актуален винаги. Ако ситуациите се променят, тогава моделът, който създадохме по-рано, може да стане несъществен. Изискванията за модела, които трябва да се проверяват за неговата сигурност в различни периоди и трябва да бъдат адаптирани, ако неговата сигурност намалее.
Науката за данните е много голяма област. Ако се опитаме да го поставим в тръбопровод, той ще има събиране на данни, съхранение на данни, предварителна обработка на данни или почистване на данни, модели на учене на данни (чрез машинно обучение), като се използва обучение за прогнози. Това е един от начините да разберете как машинното обучение се вписва в науката за данни.
Препоръчителен член
Това е ръководство за разликите между Data Scientist и инженер за машинно обучение, тяхното значение, сравнение между главата, ключови разлики, таблица за сравнение и заключение. Можете също да разгледате следните статии, за да научите повече -
- Извличане на данни срещу машинно обучение - 10 най-доброто нещо, което трябва да знаете
- Машинно обучение срещу прогнозна аналитика - 7 полезни разлики
- Data Scientist vs Business Analyst - Разберете 5-те страхотни разлики
- Data Scientist срещу Data Engineer - 7 невероятни сравнения
- Въпроси за интервю за софтуерно инженерство | Топ и най-често задавани въпроси