机器学习工程师与数据科学家：哪个更好？

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简介

数据科学和机器学习是当前商业场景中的热门领域，几乎所有类型的产品和服务型公司都在利用机器学习和数据科学技术来提高生产力和改进工作流程。

在这种情况下，许多数据领域的有志之士都试图进入该领域，但问题在于角色的选择。因为一个人不可能掌握人工智能领域的所有方面，因此需要选择角色，这对于职业发展来说非常令人困惑，但也至关重要。

在本文中，我们将讨论机器学习工程师和数据科学家的角色，哪种角色适合哪种人，需要哪些关键技能，特定角色的关键职责是什么，最后，比较这两个角色之间的就业机会。

机器学习工程师

众所周知，机器学习和数据科学技术的目标是根据现有的或过去的数据来预测或预测未来的数据观察结果。机器学习工程师是通过使用现有数据训练模型来构建和部署模型的专业人员。

他们是负责决定、设计、训练、构建和部署机器学习模型的专业人员。此外，如果模型出现任何问题，他们还需要解决问题并每天维护模型。

关键技能

编程技能

机器学习工程师应该精通一种编程技能，因为这是学习和了解如何构建和部署机器学习模型的基础。工程师应该能够使用 Python、R、C++ 或 Java 等语言进行高效编码。

机器学习框架

由于机器学习工程师是开发和部署模型的人员，因此他们有必要了解机器学习框架，了解它们的工作原理，哪种框架更适合哪种情况等。

机器学习算法

机器学习算法是机器学习工程师必须掌握的关键技能之一，因为他们需要对已部署的实时模型进行试错操作。因此，他们应该了解正在使用的算法以及特定问题陈述的最佳算法。

云平台

机器学习工程师应该了解 Google Cloud Platform (GCP)、Microsoft Azure、Amazon Web Services (AWS) 等云平台。

沟通技能

机器学习工程师也应该擅长沟通和软技能，并具备说服和向高级管理人员以及下属工程师解释模型的工作原理和问题的能力。

职责

• 机器学习工程师需要了解当前的业务问题，并为其设计合适的模型工作流程。

• 数据准备和特征工程也属于机器学习工程师的职责范围，他们需要根据模型设计或转换数据。

• 机器学习工程师负责在已有的数据集上训练模型，无论数据量是大还是小。

• 他们负责高效地部署模型，以便使其可供业务或人员使用。

• 机器学习工程师还负责维护已部署或训练的模型。

数据科学家

数据科学家是使用统计和计算方法从数据中提取有价值的信息和见解的专业人员。他们负责根据过去的记录为业务设计和实施数据驱动的解决方案，并将其传达给利益相关者。

关键技能

编程技能

数据科学家应该精通一种或多种编程语言，以便能够分析数据并从中提取有价值的见解。他们可以了解 Python、R 或 Java 等编程语言。

统计学和机器学习

数据科学家应该了解统计学和机器学习的概念，并能够在处理数据时应用这些概念。

数据分析技能

数据科学家是从数据中提取信息的人，因此他们应该熟悉数据分析工具和库，例如 Matplotlib、Seaborn、Plotly、Tableau 和 PowerBI。

解决问题的能力

数据科学家应该具备解决问题的能力，能够思考业务问题并设计出高效且对业务有益的适当数据驱动解决方案。

沟通技能

数据科学家应该具备强大的沟通能力，能够将工作流程和设计的数据驱动解决方案传达给业务的利益相关者，并能够向非技术人员解释整个过程。

主要职责

• 数据科学家负责收集和清理数据。他们需要从数据工程团队或数据库中收集无错误的数据，并根据模型的需要清理数据。

• 数据科学家负责对数据进行预处理，将数据转换为更合适的形式以训练模型。

• 数据科学家负责进行数据分析，其中包括数据可视化以及记录关键见解。

• 数据科学家负责设计模型的后续工作流程，例如哪个模型最适合数据以及为什么，并将其传达给机器学习工程团队。

• 数据科学家应该负责向业务中的高级管理人员解释模型的完整工作流程，从数据收集到模型部署。

哪个更好？

由于机器学习工程师和数据科学家都是人工智能领域的关键从业人员，因此很难说哪个更好。然而，对于不同类型的人来说，某个特定领域可能更适合且更好。例如，一个具有良好的数据叙事能力、分析能力和统计能力的人可以从事数据科学家的工作，这将有利于他们。

另一方面，一个拥有强大的编程技能、模型开发技能和算法技能的人可以选择机器学习工程师的角色，这将比数据科学家的角色更好。

结论

在本文中，我们讨论了数据科学家和机器学习工程师的角色，以及他们的关键技能和职责。本文将帮助人们区分这两个角色，并帮助人们根据自己在该领域的兴趣来决定特定的角色。