Forskelle mellem datavidenskabsmand vs maskinlæring
En datavidenskabsmand er en ekspert, der er ansvarlig for at indsamle, undersøge og fortolke store mængder af data for at genkende måder at hjælpe en virksomhed med at forbedre driften og få en levedygtig fordel i forhold til konkurrenter. Det følger en tværfaglig tilgang. Det ligger mellem forbindelsen mellem matematik, statistik, softwareteknik, kunstig intelligens og designtænkning. Det beskæftiger sig med dataindsamling, rengøring, analyse, visualisering, valideringsmodel, eksperimenter forudsigelse, design, test og hypotese mange yderligere. Maskinindlæring er en afdeling af kunstig intelligens, der bruges af datavidenskab til at nå sine mål. Machine Learning fokuserer hovedsageligt på algoritmer, polynomiske strukturer og ord tilføjelse. Det består af en gruppe af algoritmer, maskiner og giver dem mulighed for at lære uden at være tydeligt programmeret til det.
Data Scientist
Denne Data Scientist-rolle er en gren af statistikkens rolle, der inkluderer brugen af avanceret analyseteknologiteknologi, herunder maskinlæring og forudsigelig modellering, til at give visioner ud over statistisk analyse. Andragendet om datavidenskaber er vokset markant i de senere år, da virksomheder ser ud til at indsamle nyttige oplysninger fra de enorme mængder strukturerede, semistrukturerede og ustrukturerede data, som en stor virksomhed producerer og samlet benævnes big data. Målet med alle trinene er bare at få indblik i data.
Standardopgaver:
- Tildel, aggregerer og syntetiserer data fra forskellige strukturerede og ustrukturerede kilder
- Udforsk, udvikler og anvender intelligent læring til data fra den virkelige verden, leverer vigtige fund og vellykkede handlinger baseret på dem
- Analyser og leverer data indsamlet i organisationen
- Design og opbygning af nye processer til modellering, data mining og implementering
- Udvikle prototyper, algoritmer, forudsigelige modeller, prototyper
- Foretag anmodninger om dataanalyse og formidle deres konklusioner og beslutninger
Derudover er der mere specifikke opgaver afhængigt af det domæne, hvor arbejdsgiveren arbejder, eller projektet implementeres.
Raw Data -> Data Science ---> Handlingsmæssige indsigter
Maskinelæring
Machine Learning Engineer-stillingen er mere "teknisk". ML Engineer har mere til fælles med klassisk software Engineering end Data Scientist. Det hjælper dig med at lære objektivfunktionen, der viser input til målvariablen og / eller uafhængige variabler til de afhængige variabler.
ML Engineers standardopgaver er generelt som Data Scientist. Du skal også være i stand til at arbejde med data, eksperimentere med forskellige maskinlæringsalgoritmer, der vil løse opgaven, skabe prototyper og færdige løsninger.
Den krævede viden og færdigheder til denne position overlapper også Data Scientist. Af de vigtigste forskelle ville jeg udpege:
- Stærk programmeringsevner på et eller flere populære sprog (normalt Python og Java) såvel som i databaser;
- Mindre vægt på evnen til at arbejde i dataanalysemiljøer, men mere vægt på Machine Learning algoritmer;
- R og Python til modellering foretrækkes frem for Matlab, SPSS og SAS;
- Mulighed for at bruge færdige biblioteker til forskellige stakke i applikationen, for eksempel Mahout, Lucene for Java, NumPy / SciPy for Python;
- Mulighed for at oprette distribuerede applikationer ved hjælp af Hadoop og andre løsninger.
Som du kan se, kræver ML Engineers (eller snævrere) position mere viden inden for Software Engineering, og er derfor velegnet til erfarne udviklere. Ofte fungerer sagen, når den sædvanlige udvikler skal løse ML-opgaven for sin pligt, og han begynder at forstå de nødvendige algoritmer og biblioteker.
Sammenligning fra head to head mellem datavidenskabsmand vs maskinlæring
Nedenfor er de top 5 forskelle mellem Data Scientist vs Machine Learning engineer 
Nøgleforskel mellem datavidenskabsmand vs maskinlæring
Nedenfor er lister over punkter, der beskriver de vigtigste forskelle mellem datavidenskabsmand vs maskinlæringsingeniør
- Maskinindlæring og statistik er en del af datavidenskaben. Ordet indlæring i maskinlæring betyder, at algoritmerne afhænger af nogle data, der bruges som et træningssæt, til at finjustere nogle model- eller algoritmeparametre. Dette omfatter mange teknikker såsom regression, naive Bayes eller overvåget klynger. Men ikke alle teknikker passer ind i denne kategori. For eksempel sigter ikke-overvåget klynger - en statistisk og datavidenskabelig teknik - at opdage klynger og klyngestrukturer uden nogen forudgående viden eller træningssæt til at hjælpe klassificeringsalgoritmen. Et menneske er nødvendigt for at mærke de fundne klynger. Nogle teknikker er hybrid, såsom klassificering med semi-overvågning. Nogle mønsterdetekterings- eller densitetsestimeringsteknikker passer ind i denne kategori.
- Datavidenskab er dog meget mere end maskinlæring. Data inden for datavidenskab kommer måske ikke fra en maskine eller mekanisk proces (undersøgelsesdata kunne indsamles manuelt, kliniske forsøg involverer en bestemt type små data), og det har måske ikke noget at gøre med læring, som jeg lige har diskuteret. Men den største forskel er, at datavidenskab dækker hele spektret af databehandling, ikke kun de algoritmiske eller statistiske aspekter. Data science dækker også dataintegration, distribueret arkitektur, automatiseret maskinlæring, datavisualisering, dashboards og Big data engineering.
Sammenligningstabel for datavidenskabsmand vs maskinlæring
Følgende er lister over punkter, beskriv sammenligningerne mellem Data Scientist vs Machine Learning ingeniør:
| Feature | Data Scientist | Maskinelæring |
| Data | Det fokuserer hovedsageligt på at udtrække detaljer om data i tabelform eller i billeder | Det fokuserer hovedsageligt på algoritmer, polynomiske strukturer og ord tilføjelse |
| kompleksitet | Det håndterer ustrukturerede data, og det fungerer med scheduler | Den bruger algoritmer og matematiske begreber, statistikker og rumlig analyse |
| Krav til hardware | Systemer er vandret skalerbare og har lagring på høj disk og RAM | Det kræver grafiske processorer og tensorprocessorer, der er meget højt niveau hardware |
| Skills | Dataprofilering, ETL, NoSQL, rapportering | Python, R, Maths, Stats, SQL Model |
| Fokus | Fokuserer på evner til håndtering af dataene | Algoritmer bruges til at få viden fra enorme data |
Konklusion - Data Scientist vs Machine Learning
Maskinlæring hjælper dig med at lære den objektive funktion, der viser input til målvariablen og / eller uafhængige variabler til de afhængige variabler
En dataforsker foretager en masse udforskning af data og ankommer til den brede strategi for, hvordan man tackle den. Han er ansvarlig for at stille spørgsmål i dataene og finde ud af, hvilke svar man med rimelighed kan trække af data. Funktionsteknologi hører til Data Scientist-området. Kreativitet spiller også en rolle her, og en maskinlæringsingeniør kender flere værktøjer og kan opbygge modeller givet et sæt funktioner og data - i henhold til anvisninger fra Data Scientist. Området for dataforarbejdning og ekstraktion af funktioner hører til ML-ingeniør.
Datavidenskab og undersøgelse bruger maskinlæring til denne form for arketypisk validering og oprettelse. Det er vigtigt at bemærke, at alle algoritmer i denne modeloprettelse muligvis ikke kommer fra maskinlæring. De kan ankomme fra adskillige andre felter. Modellen ønsker altid at blive relevant. Hvis situationerne ændrer sig, kan modellen, som vi oprettede tidligere, blive uvæsentlig. Modelkravene, der skal kontrolleres for dens sikkerhed på forskellige tidspunkter og skal tilpasses, hvis dens sikkerhed mindskes.
Datavidenskab er et helt stort domæne. Hvis vi forsøger at sætte det i en pipeline, ville det have dataindsamling, datalagring, databehandling eller datarensning, indlæringsmønstre i data (via maskinlæring), ved hjælp af læring til forudsigelser. Dette er en måde at forstå, hvordan maskinlæring passer ind i datavidenskab.
Anbefalet artikel
Dette har været en guide til forskelle mellem datavidenskabsmand vs maskinuddannelsesingeniør, deres betydning, sammenligning af hoved til hoved, nøgleforskelle, sammenligningstabel og konklusion. Du kan også se på de følgende artikler for at lære mere -
- Data mining vs Machine learning - 10 bedste ting, du skal vide
- Machine Learning vs Predictive Analytics - 7 nyttige forskelle
- Data Scientist vs Business Analyst - Find ud af de 5 Awesome forskelle
- Data Scientist vs Data Engineer - 7 fantastiske sammenligninger
- Spørgsmål om software-engineering interview | Top og mest stillede