Razlike med Data Scientist in strojnim učenjem
Data Scientist je strokovnjak, ki je odgovoren za zbiranje, preučevanje in razlago velikih količin podatkov, da prepozna načine, kako podjetju pomagati izboljšati poslovanje in doseči uspešnost pred tekmeci. Sledi interdisciplinarni pristop. Leži med povezavo matematike, statistike, programskega inženiringa, umetne inteligence in oblikovalskega razmišljanja. Ukvarja se z zbiranjem, čiščenjem, analizo, vizualizacijo, modelom validacije, napovedjo eksperimentov, oblikovanjem, testiranjem in še veliko hipotezami. Strojno učenje je del umetne inteligence, ki jo s pomočjo znanosti znanosti uporablja za dosego svojih ciljev. Strojno učenje se osredotoča predvsem na algoritme, polinomske strukture in dodajanje besed. Sestavljen je iz skupine algoritmov, strojev in jim omogoča učenje, ne da bi bili zanj jasno programirani.
Data Scientist
Ta vloga Data Scientist je veja vloge statistike, ki vključuje uporabo napredne različice analitičnih tehnologij, vključno s strojnim učenjem in napovednim modeliranjem, da bi zagotovili vizije izven statistične analize. Peticija za znanje znanosti o podatkih je v zadnjih letih znatno narasla, saj podjetja želijo zbirati koristne informacije iz ogromnih količin strukturiranih, polstrukturiranih in nestrukturiranih podatkov, ki jih veliko podjetje proizvaja in jih skupaj imenujejo veliki podatki. Cilj vseh korakov je samo pridobiti vpogled iz podatkov.
Standardne naloge:
- Dodeli, združi in sintetizira podatke iz različnih strukturiranih in nestrukturiranih virov
- Raziščite, razvijajte in uporabljajte inteligentno učenje za podatke iz resničnega sveta, zagotavljajte pomembne ugotovitve in na njih temeljijo uspešna dejanja
- Analizirajte in zagotovite podatke, zbrane v organizaciji
- Oblikujte in gradite nove procese za modeliranje, pridobivanje podatkov in njihovo izvajanje
- Razviti prototipe, algoritme, napovedne modele, prototipe
- Izvedite zahteve za analizo podatkov in sporočite njihove ugotovitve in odločitve
Poleg tega obstajajo bolj posebne naloge, odvisno od področja, v katerem delodajalec dela ali se projekt izvaja.
Surovi podatki -> Znanost o podatkih ---> Uvidljivi vpogledi
Strojno učenje
Položaj strojnega učenja inženirja je bolj "tehničen". ML Engineer ima več skupnega s klasičnim programskim inženiringom kot Data Scientist. Pomaga vam, da se naučite ciljne funkcije, ki vhode naloži na ciljno spremenljivko in / ali neodvisne spremenljivke na odvisne spremenljivke.
Standardne naloge ML inženirja so na splošno podobne podatkom Data Scientist. Prav tako morate biti sposobni delati s podatki, eksperimentirati z različnimi algoritmi strojnega učenja, ki bodo rešili nalogo, ustvarili prototipe in že pripravljene rešitve.
Zahtevana znanja in spretnosti za to delovno mesto se prekrivajo tudi z Data Scientist. Med ključnimi razlikami bi izpostavil:
- Močne spretnosti programiranja v enem ali več priljubljenih jezikov (običajno Python in Java), pa tudi v bazah podatkov;
- Manj poudarka na zmožnosti dela v okoljih za analizo podatkov, več poudarka pa na algoritmih strojnega učenja;
- R in Python za modeliranje sta prednostna za Matlab, SPSS in SAS;
- Sposobnost uporabe že pripravljenih knjižnic za različne sklade v aplikaciji, na primer Mahout, Lucene za Java, NumPy / SciPy za Python;
- Sposobnost ustvarjanja porazdeljenih aplikacij s pomočjo Hadoopa in drugih rešitev.
Kot lahko vidite, položaj ML Inženirja (ali ožjega) zahteva več znanja o programskem inženiringu, zato je primeren za izkušene razvijalce. Dokaj pogosto se zgodi, ko mora običajni razvijalec za svojo dolžnost rešiti nalogo ML in začne razumeti potrebne algoritme in knjižnice.
Primerjava med podjetji Data Scientist in strojnim učenjem
Spodaj je top 5 razlik med Data Scientist in strojnim učenjem 
Ključna razlika med Data Scientist in strojnim učenjem
Spodaj so seznami točk, opišite ključne razlike med Data Scientist in inženirjem strojnega učenja
- Strojno učenje in statistika sta del znanosti o podatkih. Besedno učenje pri strojnem učenju pomeni, da so algoritmi odvisni od nekaterih podatkov, ki se uporabljajo kot vadbeni niz za natančno nastavitev nekaterih parametrov modela ali algoritma. To vključuje številne tehnike, kot so regresija, naivni Bayes ali nadzorovano grozdenje. Toda v to kategorijo niso vse tehnike. Na primer, nenadzorovano združevanje - statistična in podatkovna tehnika - ima za cilj odkrivanje grozdov in struktur grozdov brez predhodnega znanja ali usposabljanja, ki bi pomagalo algoritmu za razvrščanje. Človek je potreben za označevanje najdenih grozdov. Nekatere tehnike so hibridne, na primer klasifikacija s polovičnim nadzorom. Nekatere tehnike zaznavanja vzorcev ali ocene gostote se uvrščajo v to kategorijo.
- Znanost o podatkih je veliko več kot strojno učenje. Podatki v podatkovni znanosti lahko izvirajo iz strojnega ali mehaničnega procesa (podatki raziskav se lahko ročno zbirajo, klinična preskušanja vključujejo določeno vrsto majhnih podatkov) in morda nimajo nič skupnega z učenjem, kot sem pravkar razpravljal. Glavna razlika je v tem, da podatkovna znanost pokriva celoten spekter obdelave podatkov, ne le algoritemskih ali statističnih vidikov. Podatkovna znanost zajema tudi integracijo podatkov, porazdeljeno arhitekturo, avtomatsko strojno učenje, vizualizacijo podatkov, nadzorne plošče in velik podatkovni inženiring.
Primerjalna tabela Data Scientist v primerjavi s strojnim učenjem
Sledijo seznami točk, opišite primerjave med Data Scientist in inženirjem strojnega učenja:
| Značilnost | Data Scientist | Strojno učenje |
| Podatki | Osredotoča se predvsem na pridobivanje podrobnosti podatkov v tabeli ali slikah | Osredotoča se predvsem na algoritme, polinomske strukture in dodajanje besed |
| Kompleksnost | Obdeluje nestrukturirane podatke in deluje z načrtovalcem | Uporablja algoritme in matematične koncepte, statistiko in prostorsko analizo |
| Zahteva za strojno opremo | Sistemi so vodoravno prilagodljivi in imajo visoko diskovno in pomnilniško pomnilniško kartico | Za to so potrebni grafični procesorji in tenzorski procesorji, ki so strojne opreme na visoki ravni |
| Spretnosti | Profiliranje podatkov, ETL, NoSQL, Poročanje | Python, R, matematika, statistika, model SQL |
| Osredotočite se | Osredotoča se na zmožnosti ravnanja s podatki | Algoritmi se uporabljajo za pridobivanje znanja iz ogromnih podatkov |
Zaključek - Data Scientist vs Strojno učenje
Strojno učenje vam pomaga, da se naučite ciljne funkcije, ki vnese na vhodne ciljne spremenljivke in / ali neodvisne spremenljivke na odvisne spremenljivke
Podatkovni znanstvenik veliko raziskuje podatke in sprejema široko strategijo, kako se tega lotiti. Odgovoren je za postavljanje vprašanj znotraj podatkov in iskanje tistih odgovorov, ki jih lahko razumno črpa iz podatkov. Funkcijski inženiring spada v področje Data Scientist. Tu igra tudi vlogo ustvarjalnosti, inženir strojnega učenja pa pozna več orodij in lahko oblikuje modele glede na nabor funkcij in podatkov - po navodilih Data Scientist. Področje predhodne obdelave podatkov in ekstrakcije funkcij pripada ML inženirju.
Znanost o podatkih in izpit uporabljata strojno učenje za tovrstno potrjevanje in ustvarjanje arhetipov. Ključnega pomena je upoštevati, da vsi algoritmi pri ustvarjanju tega modela morda ne izvirajo iz strojnega učenja. Prihajajo lahko s številnih drugih področij. Model želi biti vedno pomemben. Če se situacije spremenijo, potem lahko model, ki smo ga ustvarili prej, postane nepomemben. Zahteve modela, ki jih je treba preveriti glede njegove zanesljivosti v različnih obdobjih, jih je treba prilagoditi, če se njegova zanesljivost zmanjša.
Podatkovna znanost je povsem velika domena. Če ga poskušamo vključiti v načrtovanje, bi imeli zajem podatkov, shranjevanje podatkov, predobdelavo ali čiščenje podatkov, vzorce učenja v podatkih (s pomočjo strojnega učenja), uporabo učenja za napovedi. To je en način za razumevanje, kako se strojno učenje prilega znanosti.
Priporočeni članek
To je vodnik za razlike med Data Scientist in inženirjem strojnega učenja, njihov pomen, primerjava med seboj, ključne razlike, primerjalna tabela in zaključek. Če želite izvedeti več, si oglejte tudi naslednje članke -
- Izvajanje podatkov v primerjavi z strojnim učenjem - 10 najboljših stvari, ki jih morate vedeti
- Strojno učenje v primerjavi z napovedno analitiko - 7 uporabnih razlik
- Data Scientist v primerjavi s poslovnim analitikom - odkrijte 5 osupljivih razlik
- Data Scientist vs Data Engineer - 7 neverjetnih primerjav
- Vprašanja za razgovor o programskem inženiringu | Vrh in najbolj vprašani