Forskjeller mellom Data Scientist vs Machine Learning
A Data Scientist er en ekspert som er ansvarlig for å samle inn, undersøke og tolke store mengder data for å gjenkjenne måter å hjelpe en virksomhet med å forbedre driften og få en levedyktig fordel i forhold til konkurrenter. Det følger en tverrfaglig tilnærming. Det ligger mellom forbindelsen mellom matematikk, statistikk, programvareteknikk, kunstig intelligens og designtenking. Den tar for seg datainnsamling, rengjøring, analyse, visualisering, valideringsmodell, eksperimentforutsigelse, design, testing og hypotese mange videre. Maskinlæring er en inndeling av kunstig intelligens som brukes av datavitenskap for å nå sine mål. Maskinlæring fokuserer hovedsakelig på algoritmer, polynomiske strukturer og ordtilsetting. Den består av en gruppe algoritmer, maskiner og lar dem lære uten å være tydelig programmert for det.
Data Scientist
Denne Data Scientist-rollen er en gren av rollen til statistikken som inkluderer bruk av avansert versjon av analyseteknologier, inkludert maskinlæring og prediktiv modellering, for å gi visjoner utover statistisk analyse. Begjæringen om datavitenskapelige ferdigheter har vokst betydelig opp de siste årene når selskaper ser ut til å samle nyttig informasjon fra de enorme mengdene strukturerte, semistrukturerte og ustrukturerte data som et stort foretak produserer og samlet referert til som big data. Målet med alle trinnene er bare å få innsyn fra data.
Standardoppgaver:
- Tildel, samle og syntetisere data fra forskjellige strukturerte og ustrukturerte kilder
- Utforske, utvikle og anvende intelligent læring på virkelige data, gi viktige funn og vellykkede handlinger basert på dem
- Analyser og oppgi data samlet i organisasjonen
- Design og bygg nye prosesser for modellering, data mining og implementering
- Utvikle prototyper, algoritmer, prediktive modeller, prototyper
- Gjennomføre forespørsler om dataanalyse og kommunisere sine funn og beslutninger
I tillegg er det mer spesifikke oppgaver avhengig av domenet arbeidsgiveren jobber i eller prosjektet blir implementert.
Raw Data -> Data Science ---> Handlingsdyktige innsikter
Maskinlæring
Machine Learning Engineer-stillingen er mer "teknisk". ML Engineer har mer til felles med klassisk programvareteknikk enn Data Scientist. Det hjelper deg å lære objektivfunksjonen som plotter innspillene til målvariabelen og / eller uavhengige variabler til de avhengige variablene.
Standardoppgavene til ML Engineer er generelt som Data Scientist. Du må også kunne jobbe med data, eksperimentere med forskjellige maskinlæringsalgoritmer som skal løse oppgaven, lage prototyper og ferdige løsninger.
Den nødvendige kunnskapen og ferdigheten for denne stillingen overlapper også Data Scientist. Av de viktigste forskjellene vil jeg utpeke:
- Sterke programmeringsferdigheter på ett eller flere populære språk (vanligvis Python og Java), så vel som i databaser;
- Mindre vekt på evnen til å jobbe i dataanalysemiljøer, men mer vekt på Machine Learning-algoritmer;
- R og Python for modellering er å foretrekke fremfor Matlab, SPSS og SAS;
- Evne til å bruke ferdige biblioteker for forskjellige stabler i applikasjonen, for eksempel Mahout, Lucene for Java, NumPy / SciPy for Python;
- Evne til å lage distribuerte applikasjoner ved bruk av Hadoop og andre løsninger.
Som du kan se, krever stillingen til ML Engineer (eller smalere) mer kunnskap innen Software Engineering, og er derfor velegnet for erfarne utviklere. Ganske ofte fungerer saken når den vanlige utvikleren må løse ML-oppgaven for sin plikt, og han begynner å forstå de nødvendige algoritmer og biblioteker.
Sammenligning fra hodet til hodet mellom Data Scientist vs Machine Learning
Nedenfor er de topp 5 forskjeller mellom Data Scientist vs Machine Learning engineer 
Nøkkelforskjellen mellom Data Scientist vs Machine Learning
Nedenfor er listene med punkter, beskriver nøkkelen Forskjeller mellom data scientist vs maskinlæringsingeniør
- Maskinlæring og statistikk er en del av datavitenskapen. Ordet læring i maskinlæring betyr at algoritmene er avhengige av noen data, brukt som et treningssett, for å finjustere noen modell- eller algoritmeparametere. Dette omfatter mange teknikker som regresjon, naive Bayes eller overvåket klynging. Men ikke alle teknikker passer i denne kategorien. For eksempel sikrer ikke-overvåket klynging - en statistisk og datavitenskapelig teknikk - å oppdage klynger og klyngestrukturer uten noen forkunnskaper eller opplæringssett for å hjelpe klassifiseringsalgoritmen. Et menneske er nødvendig for å merke de klyngene som er funnet. Noen teknikker er hybrid, for eksempel klassifisering som er under tilsyn. Noen mønsterdeteksjons- eller tetthetsestimeringsteknikker passer i denne kategorien.
- Datavitenskap er imidlertid mye mer enn maskinlæring. Data innen datavitenskap kan komme eller ikke komme fra en maskin eller mekanisk prosess (undersøkelsesdata kan samles manuelt, kliniske studier involverer en spesifikk type små data), og det kan ha noe med læring å gjøre som jeg nettopp har diskutert. Men hovedforskjellen er det faktum at datavitenskap dekker hele spekteret av databehandling, ikke bare de algoritmiske eller statistiske aspektene. Data science dekker også dataintegrasjon, distribuert arkitektur, automatisert maskinlæring, datavisualisering, dashboards og Big data engineering.
Data Scientist vs Machine Learning Sammenligningstabel
Følgende er listen over punkter, beskriv sammenligningene mellom Data Scientist vs Machine Learning engineer:
| Trekk | Data Scientist | Maskinlæring |
| Data | Den fokuserer hovedsakelig på å trekke ut detaljer om data i tabellform eller bilder | Den fokuserer hovedsakelig på algoritmer, polynomiske strukturer og ordtilsetting |
| kompleksitet | Den håndterer ustrukturerte data og det fungerer med planlegger | Den bruker algoritmer og matematiske begreper, statistikk og romlig analyse |
| Krav til maskinvare | Systemer er horisontalt skalerbare og har lagring på høy disk og RAM | Det krever grafiske prosessorer og tensorprosessorer som er veldig høyt nivå maskinvare |
| ferdigheter | Dataprofilering, ETL, NoSQL, rapportering | Python, R, Maths, Stats, SQL Model |
| Fokus | Fokuserer på evner for å håndtere dataene | Algoritmer brukes til å få kunnskap fra enorme data |
Konklusjon - Data Scientist vs Machine Learning
Maskinlæring hjelper deg å lære objektivfunksjonen som plotter innspillene til målvariabelen og / eller uavhengige variabler til de avhengige variablene
En dataforsker gjør mye etterforskning av data og kommer frem til den brede strategien for hvordan man takler det. Han er ansvarlig for å stille spørsmål i dataene og finne hvilke svar man med rimelighet kan trekke ut av data. Funksjonsteknikk tilhører riket til Data Scientist. Kreativitet spiller også en rolle her, og en maskinlæringsingeniør kjenner flere verktøy og kan bygge modeller gitt et sett med funksjoner og data - i henhold til instruksjoner fra Data Scientist. Riket for forforedling av data og ekstraksjon tilhører ML-ingeniør.
Datavitenskap og undersøkelse bruker maskinlæring for denne typen arketypisk validering og oppretting. Det er avgjørende å merke seg at alle algoritmene i denne modellskapingen kanskje ikke kommer fra maskinlæring. De kan komme fra mange andre felt. Modellen ønsker å bli holdt relevant. Hvis situasjonene endres, kan modellen som vi opprettet tidligere bli uvesentlig. Modellkravene som skal sjekkes for sin sikkerhet til forskjellige tidspunkter, og må tilpasses hvis sikkerheten reduseres.
Datavitenskap er et helt stort domene. Hvis vi prøver å sette den i en rørledning, vil det ha datainnsamling, datalagring, forbehandling av data eller rengjøring av data, læringsmønstre i data (via maskinlæring), bruke læring til spådommer. Dette er en måte å forstå hvordan maskinlæring passer inn i datavitenskap.
Anbefalt artikkel
Dette har vært en guide til forskjeller mellom Data Scientist vs Machine Learning engineer, deres betydning, sammenligning av hodet til hodet, nøkkelforskjeller, sammenligningstabell og konklusjon. Du kan også se på følgende artikler for å lære mer -
- Data mining vs maskinlæring - 10 beste ting du trenger å vite
- Machine Learning vs Predictive Analytics - 7 nyttige forskjeller
- Data Scientist vs Business Analyst - Finn ut de 5 enorme forskjellene
- Data Scientist vs Data Engineer - 7 fantastiske sammenligninger
- Spørsmål om programvareteknikkintervju | Topp og mest stilte