خانه » دانشمند داده یا مهندس داده

دانشمند داده یا مهندس داده

برای ساخت سیستم های پردازش خودکار داده ، به متخصصانی مانند مهندسین یادگیری ماشین و دانشمندان داده نیاز داریم. اما کدام یک از اینها در حال حاضر گزینه شغلی بهتری است؟ در این مقاله قصد داریم تفاوت های این دو موقعیت شغلی را باهم بررسی کنیم.

در قرن 21 ، جهان حول داده ها می چرخد. بنابراین کاملاً طبیعی است که داده ها پردازش شوند. برای این منظور دستیابی به دستگاه های قدرتمند به یک ضرورت تبدیل شده است. حالا یا ماشین ها باید خودکار شوند یا این سیستم ها باید به گونه ای طراحی شوند که این دستگاه ها به طور خودکار در پردازش داده ها موفق باشند. بنابراین ، برای ساخت این سیستم ها ، به متخصصانی مانند مهندسین یادگیری ماشین و دانشمندان داده نیاز داریم. اینجاست که اهمیت علم داده و یادگیری ماشین نهفته است. در مورد علم داده در مقابل یادگیری ماشین و بین نقش و مسئولیت های دانشمند داده و مهندس یادگیری ماشین سردرگمی زیادی ایجاد شده است زیرا این دو اصطلاح در صنعت فناوری نسبتاً جدید هستند. با این حال ، اگر به عمق این دو موضوع بپردازید باید تفاوت عمده ای بین علم داده و یادگیری ماشین پیدا کنیم.

دانشمندان داده و اهمیت آنها

علم داده غالباً به عنوان به عنوان شغلی توصیف می شود که وظیفه پیش بینی و دستکاری داده ها چه به شکل ساختاری و چه بدون ساختار تعریف می شود. این فرایند به شرکتها و سازمانهای تجاری کمک می کند تا تصمیمات مربوط به تجارت را به سود شرکت بگیرند. برخی نیز ممکن است متخصص علم داده را به عنوان شخصی که وظیفه مطالعه چگونگی پیدایش داده ها و چگونگی استفاده از داده ها برای تبدیل به منابع با ارزش توصیف کنند. نگاهی به فرصت های جدید در بازار ، افزایش کارایی و بسیاری از مزایای این چنینی از جمله وظایف این افراد است.

تعاریف زیادی وجود دارد که هنگام تعریف دانشمندان داده به کار می رود اما اگر مجبور باشیم در چند کلمه جمع بندی کنیم ، دانشمندان داده به سادگی متخصصانی هستند که با هنر علم داده درگیر هستند. مسئولیت های دانشمند داده شامل حل مسائل پیچیده و سناریوها با تخصص آنها در رشته های علمی است. نقش ها و مسئولیت های یک دانشمند داده همچنین شامل زمینه های ویژه ای است که در آن مهارت هایی مانند تجزیه و تحلیل گفتار ، متن ، پردازش تصویر و فیلم و غیره مورد نیاز است. هر یک از این نقش ها و مسئولیت های یک دانشمند داده از نظر تعداد بسیار محدود است و بنابراین موقعیت های این متخصصان از ارزش بالایی برخوردارند و بنابراین در بازار بسیار مورد تقاضا هستند. به طور خلاصه ، هر زمان که برای پاسخ دادن به سوالی نیاز باشد یا مشکلی در یک مشاغل حل شود ، دانشمند داده شخصی است که دانشمندان با جمع آوری ، استخراج و پردازش این داده ها به آنها مراجعه می کنند تا بینش ارزشمندی از داده ها بدست آورند.

مهندسین یادگیری ماشین و خاصیت آنها

یادگیری ماشینی شاخه ای از هوش مصنوعی است که با الگوریتم های داده محور سروکار دارد که نرم افزار یا سیستم شما را قادر می سازد نتایج حاصل از یک عملیات را بدون دخالت انسان و یا برنامه ریزی قبلی سیستم دقیق پیش بینی کنید. فرآیندهای اینجا شباهت های بسیار بین مدل سازی پیش بینی و داده کاوی دارند. دلیل این امر آنست که هم رویکردها و هم رویه ها شامل الگوهای مشخصی است.

مهندسین یادگیری ماشین غالباً برنامه نویسان پیچیده ای هستند که می توانند ماشین ها را به گونه ای توسعه و آموزش دهند که دانش موجود در داده ها را به کار گیرند. هوش مصنوعی هدف مهندسان یادگیری ماشین است اما تمرکز این برنامه نویسان فراتر از طراحی برنامه های خاص برای انجام وظایف خاص است.


اکنون که متوجه شدیم در دو حوزه علوم داده و یادگیری ماشین با چه مساله ای روبرو هستیم، می توانیم تفاوت این دو زمینه را بیشتر درک کنیم.

الزامات مهندسان یادگیری ماشین:

درست مانند دانشمندان داده ، اکثر شرکت ها مهندسان یادگیری ماشین را با مدرک کارشناسی ارشد در هر یک از موضوعات مرتبط با فناوری ترجیح می دهند. با این حال ، از آنجا که این رشته یک رشته نسبتاً جدید است و بنابراین در افراد با این مهارت ها کمی کمبود وجود دارد ، استخدام کنندگان هنگام استخدام نامزدها برای مشاغل علوم داده ، کمی ملاحظه می کنند. اما این بدان معنا نیست که در مورد پارامترهای دیگر ، حساسیت کمتر است زیرا مهندسان یادگیری ماشین باید با برخی از مفاهیم مانند الگوریتم های یادگیری ماشین که می توانند از طریق کتابخانه ها ، API ها ، بسته ها و غیره آموخته شوند ، آشنا باشند. همچنین مهندسین علم داده بایستی سواد خوبی در زمینه های آماری، برنامه نویسی و انواع پایگاه داده ها داشته باشند.

نقش ها و مسئولیت های دانشمندان داده:

یک دانشمند داده در مقایسه با یک آمارگر دانش برنامه نویسی بیشتری دارد و در مقایسه با یک برنامه نویس دانش آماری بیشتر دارد.

نقش ها و مسئولیت های یک دانشمند داده شامل ذخیره و تمیز کردن حجم عظیمی از داده ها ، کاوش مجموعه داده ها برای شناسایی الگوها با جستجو در بینش های ارزشمند ، اجرای پروژه های علوم داده است. جزئیات مسئولیت دانشمند داده به شرح زیر است.

اولین نقش و مسئولیت های یک دانشمند داده شامل تحقیق و توسعه مدل های آماری برای تجزیه و تحلیل داده ها است که بخشی اساسی برای یادگیری علم داده است.
درک نیازهای مشتریان و طراحی مدل ها یا هدایت آنها به سمت راه حل ها تحت عمده وظایف و مسئولیت های یک دانشمند داده است. همچنین ، با همکاری با بخشهای مدیریت و مهندسی شرکت ، دانشمند داده ممکن است نیازهای شرکت یا چگونگی کمک به پیشرفت شرکت را با کمک علم داده درک کند.

استفاده از بانک های اطلاعاتی مناسب و طرح های پروژه ای که برای بهینه سازی راه حل هایی که هنگام مشارکت در یک پروژه با آن روبرو می شوند استفاده می شود نیز یکی از مسئولیت های دانشمند داده است. همچنین ، پردازش ، پاکسازی و تأیید صحت داده های مورد استفاده برای تجزیه و تحلیل داده ها نیز برای یادگیری علم داده مهم است زیرا این موارد در مشاغل آینده علم داده کمک می کنند.

  1. نقش ها و مسئولیت های مهندسان یادگیری ماشین:

مسئولیت های یک مهندس یادگیری ماشین مربوط به پروژه خاصی است که آنها در یک زمان مشخص روی آن کار می کنند. با این حال ، اگر با دقت متوجه شوید ، تصدیق خواهید کرد که مهندسان یادگیری ماشین وظیفه ایجاد الگوریتمهایی را دارند که اغلب براساس روشهای مدل سازی آماری انجام می شوند. حال ، بیایید ببینیم که این مهندسان یادگیری ماشین به طور روزانه دقیقاً چه کاری انجام می دهند.

اولین کار مطالعه و تبدیل نمونه های اولیه فناوری علوم داده و طراحی مدل های یادگیری ماشین است. همچنین ، همکاری با مهندسان داده برای توسعه داده ها و مدل سازی خطوط لوله نیز بخشی از آن است که به عنوان یکی از معتبرترین مشاغل علوم داده تصور می شود.
به منظور طراحی سیستم های توزیع شده ، استفاده از علم داده و تکنیک های یادگیری ماشین که هنگام انجام یک دوره علوم داده (ترجیحاً) آموخته می شوند.
از نوشتن کدهای سطح تولید برای مناسب ساختن این کد برای تولید گرفته تا درگیر شدن در بازبینی کد و یادگیری از آنها در مورد تغییراتی که باید ایجاد شود ، مهندسان یادگیری ماشین تلاش زیادی برای بهبود مدل های موجود یادگیری ماشین می کنند
انتخاب مجموعه داده های مناسب و روش های مناسب نمایش داده ها ، اجرای آزمون های یادگیری ماشین و آزمایش روی آنها ، انجام تجزیه و تحلیل آماری و تنظیم دقیق با استفاده از این نتایج آزمون ، نقش ها و مسئولیت های این مهندسین یادگیرنده ماشین است.

نتیجه گیری

بنابراین ، همانطور که مشاهده می شود ، هم علم داده و هم یادگیری ماشین گزینه های شغلی برجسته ای هستند و فرصت های خوبی در هر دو وجود دارد. بنابراین ، به جای یافتن تفاوت بین علم داده و یادگیری ماشین و بحث در مورد اینکه کدام یک بهتر است ، دانستن و یادگیری علم داده مفید خواهد بود زیرا اگر علم داده را یاد بگیرید ، قادر خواهید بود به هر دو آنها تسلط داشته باشید و می توانید شغل خود را به عنوان دانشمند داده یا مهندس یادگیری ماشین داشته باشید.

دیدگاه‌ خود را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد.

*

code

به بالای صفحه بردن