机器学习与大数据：最佳职业选择

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学生们对机器学习和大数据这两个术语非常关注。机器学习和大数据都是源自数据科学的技术。虽然两者之间存在许多差异，但许多学生感到困惑。这种困惑是可以理解的，因为这两种技术都属于相似的领域。选择在这两个领域中的任何一个发展职业生涯都需要对主题有清晰的视野和理解。在本文中，我们将讨论机器学习和大数据在哪些方面相似，以及在哪些方面不同。除此之外，我们还将比较这两个领域的职业选择。

什么是机器学习？

机器学习是教计算机识别数据中的模式并根据这些模式做出预测或选择的流程。通常会将大量数据发送到计算机中以查找模式并对即将到来、不可预见的数据做出预测。专家可以使用每种类型的机器学习来解决不同类型的问题。让我们讨论不同类型的机器学习：

• 监督学习 - 它需要在一个标记的数据集上训练一个特定模型，其中正确的输出是已知的。然后，该特定模型对新的和未见的数据进行猜测。回归、决策树和支持向量机是监督学习的实例。

• 无监督学习 - 它需要在一个未标记的数据集上训练模型，其中正确的输出是未知的。模型必须自行搜索现有信息中的模式或结构。

• 强化学习 - 这种类型的机器学习涉及训练一个模型，通过执行动作并获得惩罚或奖励来在环境中做出决策。该模型学习随着时间的推移最大化其奖励。它经常用于机器人技术和游戏。

什么是大数据？

大数据是数据科学领域的一个分支，它由两个术语组成。如果我们将“大数据”一词分开，则有两个术语：大和小。数据只是信息片段（文本、图像、视频等形式），具有一定的有意义的知识。现在，大数据被定义为海量数据的集合。这些数据随着时间的推移呈指数级增长。使用传统方法和数据管理工具难以操纵、管理和处理这些数据。大数据的一些示例包括纽约证券交易所，每天需要处理 1 TB 的数据；社交媒体，例如 Facebook，每天需要处理大约 500 TB 的数据。这些是一些需要大数据的一些著名领域。

大数据有三种类型：

结构化数据

通常是静态的，并以固定格式存储的数据称为结构化数据。随着时间的推移，计算机现在能够处理这种类型的数据。例如，在计算机中创建的电子表格。

非结构化数据

通常是动态的，并以未知格式存储的数据，随着时间的推移会根据组织的管理而发生变化，称为结构化数据。例如，我们在 Google 搜索中搜索某个关键词后得到的结果。

半结构化数据

它是结构化数据和非结构化数据的混合，例如数据库 DBMS。

机器学习的职业选择

机器学习爱好者可以追求的各种职业角色如下：

机器学习工程师

他们负责规划、设计和部署机器学习模型。他们与数据科学家和软件工程师协调工作，以确保机器学习模型的顺利开发。

商业分析师

他们负责使用机器学习分析从商业文化中特别提取的数据，并对未来的商业趋势做出预测。他们与业务管理部门合作，了解管理现状，这有助于他们提高业务绩效。

人工智能工程师

他们负责创建和部署人工智能系统，包括机器学习模型、计算机视觉系统和自然语言处理系统。他们的工作范围包括金融、医疗保健等等。

数据科学家

他们负责收集大量数据，分析和解释它们以观察数据的模式，这有助于他们做出相关决策。

计算机视觉工程师

他们负责使用机器学习理解和解释视觉数据，并使计算机能够理解它们。

大数据的职业选择

数据科学家

数据科学家掌握 Python、Ruby、Matlab 等编程语言以及数据库管理系统，这有助于他们处理大型数据集。他们为组织提供统计和分析解决方案。

大数据工程师/开发人员/架构师

他们负责设计和开发大型数据集的仓库。他们必须掌握 Oracle 或 MySQL 数据库以及数据仓库的概念。

大数据 DBA

他们参与 Hadoop 生态系统的安装和配置。他们掌握数据库、安全和磁盘管理概念。他们还参与 Unix 或 Hadoop 系统的升级。

大数据管理员

他们掌握 Linux 等操作系统、Hadoop 原理和一些脚本语言。他们为组织提供规划和基础设施建议。

生产支持

他们擅长 shell 脚本和 Hadoop 生态系统技术。他们负责集群维护、数据恢复、调查和运营管理。

薪酬

在印度，机器学习工程师的年薪范围从 30 万卢比到 210 万卢比不等，平均年薪为 68 万卢比；大数据工程师的年薪范围从 38 万卢比到 209 万卢比不等，平均年薪为 80 万卢比。

结论

机器学习和大数据这两个职业选择都有其自身的专业性和未来发展前景。如果不了解和分析自己的技能，就无法在任何领域取得进步并拥有光明的未来。因此，必须了解自己的技能和知识才能选择任何职业方向。