Відмінності даних Data Scientist від машинного навчання
Data Scientist - це експерт, відповідальний за збір, вивчення та інтерпретацію великих обсягів даних, щоб визначити способи, що допоможуть бізнесу вдосконалити операції та досягти життєздатного переваги над конкурентами. Це дотримується міждисциплінарного підходу. Він лежить між підключенням математики, статистики, інженерії програмного забезпечення, штучного інтелекту та дизайнерського мислення. Він далі займається збиранням даних, очищенням, аналізом, візуалізацією, моделлю валідації, прогнозуванням експериментів, розробкою, тестуванням та гіпотезами. Машинне навчання - це підрозділ штучного інтелекту, який використовується наукою даних для досягнення своїх цілей. Машинне навчання в основному зосереджується на алгоритмах, поліноміальних структурах та додаванні слова. Він складається з групи алгоритмів, машин і дозволяє їм навчатися, не чітко запрограмованих для цього.
Data Scientist
Ця роль вченого даних є галуззю ролі статистики, яка включає використання вдосконаленої версії технологій аналітики, включаючи машинне навчання та прогнозне моделювання, щоб забезпечити бачення поза статистичним аналізом. Заява про навички наукових даних значно зросла за останні роки, оскільки компанії прагнуть збирати корисну інформацію з величезної кількості структурованих, напівструктурованих та неструктурованих даних, які велике підприємство виробляє та разом називають великими даними. Мета всіх кроків - просто отримати розуміння даних.
Стандартні завдання:
- Виділяють, агрегують та синтезують дані з різних структурованих та неструктурованих джерел
- Досліджуйте, розробляйте та застосовуйте інтелектуальне навчання до реальних даних, надайте важливі висновки та успішні дії на їх основі
- Проаналізуйте та надайте дані, зібрані в організації
- Розробити та побудувати нові процеси моделювання, обміну даними та їх впровадження
- Розробка прототипів, алгоритмів, прогнозних моделей, прототипів
- Виконуйте запити на аналіз даних та повідомляйте їхні висновки та рішення
Крім того, є більш конкретні завдання залежно від сфери, в якій працює роботодавець або проект реалізується.
Сирі дані -> Наукова інформація ---> Діяльна інформація
Машинне навчання
Позиція машинного навчання інженера є більш "технічною". ML Engineer має більше спільного з класичною програмною інженерією, ніж Data Scientist. Це допомагає дізнатися цільову функцію, яка розподіляє входи до цільової змінної та / або незалежних змінних залежним змінним.
Стандартні завдання ML Engineer, як правило, схожі на Data Scientist. Вам також потрібно вміти працювати з даними, експериментувати з різними алгоритмами машинного навчання, які дозволять вирішити завдання, створювати прототипи та готові рішення.
Необхідні знання та навички для цієї посади також збігаються з Data Scientist. З ключових відмінностей я б виділив:
- Сильні навички програмування на одній або декількох популярних мовах (як правило, Python та Java), а також у базах даних;
- Менший акцент на здатності працювати в середовищах аналізу даних, але більше акцентується на алгоритмах машинного навчання;
- R і Python для моделювання є кращими для Matlab, SPSS і SAS;
- Можливість використання готових бібліотек для різних стеків у додатку, наприклад, Mahout, Lucene для Java, NumPy / SciPy для Python;
- Можливість створення розподілених додатків за допомогою Hadoop та інших рішень.
Як бачите, позиція ML Engineer (або вужча) вимагає більше знань у галузі програмної інженерії, і, відповідно, добре підходить для досвідчених розробників. Досить часто випадок працює, коли звичайний розробник повинен вирішити завдання ML для свого обов'язку, і він починає розуміти необхідні алгоритми та бібліотеки.
Порівняння між науковими даними та машинним навчанням
Нижче наведено топ-5 відмінностей між Data Dataentist та інженером машинного навчання 
Ключова відмінність даних Data Scientist від машинного навчання
Нижче наведено списки пунктів, опишіть ключові відмінності між Data Scientist та інженером машинного навчання
- Машинне навчання та статистика є частиною науки про дані. Навчання слів у машинному навчанні означає, що алгоритми залежать від деяких даних, що використовуються як навчальний набір, для точного налаштування деяких параметрів моделі або алгоритму. Це охоплює багато методик, таких як регресія, наївний Байєс або керована кластеризація. Але не всі методики вписуються в цю категорію. Наприклад, непідконтрольне кластеризація - методика статистики та даних - спрямована на виявлення кластерів та кластерних структур без будь-яких попередніх знань чи навчальних наборів, щоб допомогти алгоритму класифікації. Для позначення знайдених скупчень потрібна людина. Деякі методи є гібридними, наприклад напівконтрольована класифікація. У цю категорію входять деякі методи виявлення або оцінювання щільності.
- Дана наука - це набагато більше, ніж машинне навчання. Дані в науці даних можуть бути або не надходити з машинного чи механічного процесу (дані опитування можуть бути зібрані вручну, клінічні випробування включають певний тип невеликих даних), і це може не мати нічого спільного з навчанням, як я нещодавно обговорював. Але головна відмінність полягає в тому, що наука даних охоплює весь спектр обробки даних, а не лише алгоритмічні чи статистичні аспекти. Наука даних охоплює також інтеграцію даних, розподілену архітектуру, автоматизоване машинне навчання, візуалізацію даних, інформаційні панелі та інженерію великих даних.
Таблиця порівняння даних "Науковець проти машинного навчання"
Нижче наведено списки пунктів, опишіть порівняння між Data Scientist та інженером машинного навчання:
| Особливість | Data Scientist | Машинне навчання |
| Дані | Основна увага зосереджується на витягуванні деталей даних у таблиці або зображеннях | Основна увага зосереджена на алгоритмах, поліноміальних структурах та додаванні слова |
| Складність | Він обробляє неструктуровані дані і працює з планувальником | Він використовує алгоритми та математичні поняття, статистику та просторовий аналіз |
| Вимоги до обладнання | Системи масштабуються по горизонталі та мають високий диск та оперативну пам’ять | Для цього потрібні графічні процесори та процесори Tensor, які є обладнанням високого рівня |
| Навички | Профілювання даних, ETL, NoSQL, звітність | Python, R, Maths, Stats, SQL Model |
| Фокус | Зосереджується на здібностях для обробки даних | Алгоритми використовуються для отримання знань з величезних даних |
Висновок - Data Scientist проти машинного навчання
Машинне навчання допомагає дізнатися цільову функцію, яка розподіляє вхідні дані до цільової змінної та / або незалежних змінних до залежних змінних
Науковець з питань даних проводить багато досліджень і отримує широку стратегію, як боротися з ними. Він несе відповідальність за те, щоб ставити запитання всередині даних і знаходити, які відповіді можна обґрунтувати на основі даних. Функціональна інженерія належить до сфери даних Data Scientist. Творчість також відіграє тут важливу роль, і інженер машинного навчання знає більше інструментів і може створювати моделі за допомогою набору функцій та даних - відповідно до вказівок Data Scientist. Область попередньої обробки даних та вилучення функцій належить інженеру ML.
Наука та експертиза даних використовують машинне навчання для такого роду перевірки та створення архетипів. Важливо зауважити, що всі алгоритми в цій моделі створення можуть не виходити з машинного навчання. Вони можуть приїхати з багатьох інших областей. Модель бажає завжди бути актуальною. Якщо ситуації змінюються, то модель, яку ми створили раніше, може стати несуттєвою. Вимоги до моделі, яка повинна перевірятися на її достовірність в різний час, і потребує адаптації, якщо її достовірність зменшується.
Наука даних - це цілком велика область. Якщо ми спробуємо поставити його в конвеєр, він би мав збирання даних, зберігання даних, попередню обробку даних чи очищення даних, схеми вивчення даних (за допомогою машинного навчання), використовуючи навчання для прогнозів. Це один із способів зрозуміти, як машинне навчання вписується в науку даних.
Рекомендована стаття
Це було керівництвом щодо відмінностей між Data Dataentist та інженером машинного навчання, їх значенням, порівнянням «голова до голови», ключовими відмінностями, таблицею порівняння та висновком. Ви також можете переглянути наступні статті, щоб дізнатися більше -
- Обмін даними проти машинного навчання - 10 найкращих речей, які вам потрібно знати
- Машинне навчання проти прогнозованої аналітики - 7 корисних відмінностей
- Data Scientist vs Business Analyst - з’ясуйте 5 дивовижних відмінностей
- Data Scientist vs Data Engineer - 7 дивовижних порівнянь
- Питання для інтерв'ю програмного забезпечення | Топ і найбільш запитувані