Skillnader mellan Data Scientist vs Machine Learning
En datavetare är en expert som ansvarar för att samla in, granska och tolka stora mängder data för att känna igen sätt att hjälpa ett företag att förbättra verksamheten och få en livskraftig fördel mot konkurrenter. Det följer en tvärvetenskaplig strategi. Det ligger mellan kopplingen mellan matematik, statistik, programvaruteknik, artificiell intelligens och designtänkande. Det handlar om datainsamling, rengöring, analys, visualisering, valideringsmodell, experimentförutsägelse, design, testning och hypotes många ytterligare. Maskininlärning är en uppdelning av konstgjord intelligens som används av datavetenskap för att uppnå sina mål. Maskininlärning fokuserar främst på algoritmer, polynomstrukturer och ordtillägg. Den består av en grupp algoritmer, maskiner och gör det möjligt för dem att lära sig utan att vara tydligt programmerade för det.
Data Scientist
Denna Data Scientist-roll är en gren av statistikens roll som inkluderar användning av avancerad version av analystekniker, inklusive maskininlärning och prediktiv modellering, för att ge visioner utöver statistisk analys. Ansökan om färdigheter inom datavetenskap har vuxit markant de senaste åren eftersom företag ser ut att samla in användbar information från de enorma mängderna strukturerade, halvstrukturerade och ostrukturerade data som ett stort företag producerar och kollektivt kallas big data. Målet med alla steg är bara att få insikter från data.
Standarduppgifter:
- Tilldela, aggregera och syntetisera data från olika strukturerade och ostrukturerade källor
- Utforska, utveckla och tillämpa intelligent inlärning på verkliga data, ge viktiga resultat och framgångsrika åtgärder baserade på dem
- Analysera och tillhandahålla data som samlats in i organisationen
- Designa och bygga nya processer för modellering, data mining och implementering
- Utveckla prototyper, algoritmer, prediktiva modeller, prototyper
- Genomföra förfrågningar om dataanalys och kommunicera sina resultat och beslut
Dessutom finns det mer specifika uppgifter beroende på den domän där arbetsgivaren arbetar eller projektet genomförs.
Raw Data -> Data Science --> Actionable Insights
Maskininlärning
Machine Learning Engineer-positionen är mer "teknisk". ML Engineer har mer gemensamt med klassisk programvaruteknik än Data Scientist. Det hjälper dig att lära dig den objektiva funktionen som plottar ingångarna till målvariabeln och / eller oberoende variabler till de beroende variablerna.
ML Engineers standarduppgifter är vanligtvis som Data Scientist. Du måste också kunna arbeta med data, experimentera med olika maskininlärningsalgoritmer som kommer att lösa uppgiften, skapa prototyper och färdiga lösningar.
Den nödvändiga kunskapen och färdigheterna för denna position överlappar också Data Scientist. Av de viktigaste skillnaderna skulle jag ta fram:
- Starka programmeringsfärdigheter på ett eller flera populära språk (vanligtvis Python och Java), såväl som i databaser;
- Mindre betoning på förmågan att arbeta i dataanalysmiljöer, men mer tonvikt på maskininlärningsalgoritmer;
- R och Python för modellering är att föredra framför Matlab, SPSS och SAS;
- Möjlighet att använda färdiga bibliotek för olika staplar i applikationen, till exempel Mahout, Lucene för Java, NumPy / SciPy för Python;
- Möjlighet att skapa distribuerade applikationer med Hadoop och andra lösningar.
Som ni ser kräver ML Engineer (eller smalare) position mer kunskap inom mjukvaruteknik och är därför lämplig för erfarna utvecklare. Ofta fungerar fallet när den vanliga utvecklaren måste lösa ML-uppgiften för sin plikt, och han börjar förstå nödvändiga algoritmer och bibliotek.
Jämförelse mellan data och forskare mot maskininlärning
Nedan visas de 5 bästa skillnaderna mellan Data Scientist vs Machine Learning engineer 
Nyckelskillnaden mellan datavetare och maskininlärning
Nedan finns listorna med punkter, beskriv de viktigaste skillnaderna mellan data Scientist vs maskinutbildningsingenjör
- Maskininlärning och statistik är en del av datavetenskapen. Ordet inlärning i maskininlärning innebär att algoritmerna är beroende av vissa data, som används som en träningsuppsättning, för att finjustera vissa modell- eller algoritmparametrar. Detta omfattar många tekniker som regression, naiva Bayes eller övervakad kluster. Men inte alla tekniker passar in i denna kategori. Till exempel syftar icke-övervakad klustering - en statistik- och datavetenskapsteknik - att upptäcka kluster och klustrstrukturer utan någon tidigare förkunskap eller utbildning som kan hjälpa klassificeringsalgoritmen. En människa behövs för att märka de kluster som hittats. Vissa tekniker är hybrid, såsom klassificering med halvtillsyn. Vissa mönsterdetekterings- eller densitetsuppskattningstekniker passar i denna kategori.
- Datavetenskap är dock mycket mer än maskininlärning. Data inom datavetenskap kommer eller kanske inte kommer från en maskin eller mekanisk process (enkätdata kan samlas in manuellt, kliniska prövningar involverar en specifik typ av små data) och det kan ha något att göra med lärande som jag just har diskuterat. Men den största skillnaden är det faktum att datavetenskap täcker hela spektrumet för databehandling, inte bara de algoritmiska eller statistiska aspekterna. Datavetenskap omfattar också dataintegration, distribuerad arkitektur, automatiserad maskininlärning, datavisualisering, instrumentpaneler och Big data engineering.
Data Scientist vs Machine Learning Comparison Table
Följande är listorna över punkter, beskriv jämförelserna mellan Data Scientist vs Machine Learning engineer:
| Funktion | Data Scientist | Maskininlärning |
| Data | Den fokuserar främst på att extrahera information om data i tabeller eller bilder | Den fokuserar främst på algoritmer, polynomstrukturer och ordtillägg |
| Komplexitet | Den hanterar ostrukturerad data och det fungerar med schemaläggare | Den använder algoritmer och matematiska begrepp, statistik och rumslig analys |
| Krav på hårdvara | System är horisontellt skalbara och har lagring av högdisk och RAM | Det kräver grafiska processorer och Tensorprocessorer som är mycket hårdvara på hög nivå |
| Kompetens | Dataprofilering, ETL, NoSQL, Rapportering | Python, R, matematik, statistik, SQL-modell |
| Fokus | Fokuserar på förmågor för hantering av data | Algoritmer används för att få kunskap från enorma data |
Slutsats - Data Scientist vs Machine Learning
Maskininlärning hjälper dig att lära dig den objektiva funktionen som plottar ingångarna till målvariabeln och / eller oberoende variabler till de beroende variablerna
En datavetare forskar mycket på data och kommer fram till den breda strategin för hur man ska hantera den. Han ansvarar för att ställa frågor inuti uppgifterna och hitta vilka svar man rimligen kan dra av data. Funktionsteknik tillhör riket för Data Scientist. Kreativitet spelar också en roll här och En maskininläringsingenjör känner till fler verktyg och kan bygga modeller med en uppsättning funktioner och data - enligt anvisningar från Data Scientist. Riket för förbehandling av data och extraktion av funktioner tillhör ML-teknikern.
Datavetenskap och undersökning använder maskininlärning för den här typen av arketypisk validering och skapande. Det är viktigt att notera att alla algoritmer i denna modellskapande kanske inte kommer från maskininlärning. De kan komma från många andra fält. Modellen önskar alltid hållas relevant. Om situationerna förändras kan modellen som vi skapade tidigare bli väsentlig. Modellkraven som ska kontrolleras för dess säkerhet vid olika tidpunkter och måste anpassas om dess säkerhet minskar.
Datavetenskap är en helt stor domän. Om vi försöker sätta den i en pipeline skulle det ha datainsamling, datalagring, databehandling eller datarengöring, inlärningsmönster i data (via maskininlärning), använda lärande för förutsägelser. Detta är ett sätt att förstå hur maskininlärning passar in i datavetenskap.
Rekommenderad artikel
Detta har varit en guide till skillnader mellan Data Scientist vs Machine Learning engineer, deras betydelse, jämförelse mellan huvud och huvud, viktiga skillnader, jämförelsetabell och slutsats. Du kan också titta på följande artiklar för att lära dig mer -
- Data mining kontra maskininlärning - 10 bästa saker du behöver veta
- Machine Learning vs Predictive Analytics - 7 användbara skillnader
- Data Scientist vs Business Analyst - Ta reda på de 5 enorma skillnaderna
- Data Scientist vs Data Engineer - 7 fantastiska jämförelser
- Frågor om programvaruteknik intervju | Topp och mest frågade