机器学习工程师对比数据科学家哪个更好

数据科学和机器学习是当前商业场景中的热门领域，几乎所有种类的产品和服务型公司都在利用机器学习和数据科学技术来提高生产力和推进工作流程。

在这种情况下，许多数据爱好者都试图进入这个领域，但问题在于角色。由于一个人无法掌握人工智能领域的所有领域，因此需要选择角色，这对职业发展来说既令人困惑又重要。

在本文中，我们将讨论机器学习工程师和数据科学家的角色，哪种角色适合哪类人，需要什么关键技能，特定角色的责任是什么，最后比较两种角色之间的工作机会。

机器学习工程师

我们知道，机器学习和数据科学技术的目标是基于当前或过去可用的数据来预测或预测未来的数据观察结果。机器学习工程师是那些通过使用已有数据来训练模型并部署模型的专业人员。

他们负责决定、设计、培训、构建和部署机器学习模型。此外，在模型出现任何问题的情况下，他们需要解决问题并每天维护模型。

关键技能

编程技能

机器学习工程师应该对一种编程语言具有扎实的掌握能力，因为它是学习和了解构建和部署机器学习模型的基础水平。工程师应该能够在Python、R、C++或Java等语言中高效地编写代码。

机器学习框架

由于机器学习工程师是开发和部署模型的人员，他们有必要对机器学习框架有所了解，了解它们的工作原理，以及对于什么类型的情况来说哪个更好等。

机器学习算法

机器学习算法是机器学习工程师必备的关键技能之一，因为他们需要对已部署的模型进行尝试和错误的操作。因此，他们应该了解所使用的算法以及特定问题陈述的最佳算法。

云平台

机器学习工程师应该了解云平台，如谷歌云平台（GCP）、微软Azure、亚马逊网络服务（AWS）等。

沟通技巧

机器学习工程师还应该擅长沟通和软技能，并且应该具有说服和解释模型的运作和问题给上级管理人员和在他/她下工作的工程师的能力。

责任

• 机器学习工程师需要理解当前的业务问题，并为此设计合适的模型工作流程。

• 数据准备和特征工程也是机器学习工程师的职责，他们需要根据模型设计或转化数据。

• 机器学习工程师负责在已有数据集上进行模型训练，无论数据量多少。

• 他们负责高效地部署模型，使其对业务或人们可用。

• 机器学习工程师还负责维护已部署或已训练的模型的日常工作。

数据科学家

数据科学家是利用统计和计算方法从数据中提取有价值信息和洞察的专业人员。他们负责根据过去的记录为业务设计和实施数据驱动的解决方案，并将相应信息传达给利益相关者。

关键技能

编程技能

数据科学家应具备在一种或多种编程语言中进行数据分析和提取有价值洞察的强大编程能力。他们可以了解Python、R或Java等编程语言。

统计学和机器学习

数据科学家应了解统计学和机器学习的概念，并在处理数据时能够应用相关知识。

数据分析技能

数据科学家从数据中提取信息，因此他们应熟悉数据分析工具和库，如Matplotlib、Seaborn、Plotly、Tableau和PowerBI。

解决问题的能力

数据科学家应具备解决问题的能力，并能考虑业务问题并设计出高效和有益于业务的数据驱动解决方案。

沟通能力

数据科学家应具备强大的沟通能力，能够向业务的利益相关者沟通工作流程和设计的数据驱动解决方案，并能向非技术人员解释整个流程。

关键职责

• 数据科学家负责收集和清理数据。他们需要从数据工程团队或数据库中收集数据，确保没有错误，并根据模型的需求进行数据清理。

• 数据科学家负责数据预处理，将数据转化为更好的形式以进行模型训练。

• 数据科学家负责对数据进行分析，可视化数据并记录关键洞察。

• 数据科学家负责设计模型的进一步工作流程，例如哪种模型最适合数据及为什么，向机器学习工程团队解释。

• 数据科学家应对业务高层解释模型的完整工作流程，从数据收集到模型部署。

哪个更好

由于机器学习和数据科学家都是人工智能领域的关键专业人员，很难说哪个更好。然而，不同类型的人可能更适合于特定的领域，比如，具有良好的数据叙述技巧、分析技巧和统计技巧的人可以选择数据科学家角色，这对于他们来说会更有益处。

另一方面，具有强大的编程技能、模型开发技能和算法技能的人可以选择机器学习工程师角色，这比数据科学家角色更适合他们。

结论

在本文中，我们讨论了数据科学家和机器学习工程师的角色，以及它们的关键技能和责任。本文将帮助读者区分这两种角色，并根据对该领域的主要兴趣来决定选择哪种角色。