Razlike između znanstvenika podataka i strojnog učenja
Data Scientist je stručnjak odgovoran za prikupljanje, ispitivanje i interpretaciju velikih količina podataka kako bi prepoznao načine na koje bi pomoglo preduzeću da poboljša poslovanje i stekne održivu prednost nad rivalima. Slijedi interdisciplinarni pristup. Leži između povezivanja matematike, statistike, softverskog inženjerstva, umjetne inteligencije i dizajnerskog razmišljanja. Bavi se prikupljanjem, čišćenjem, analizom, vizualizacijom, modelom validacije, predviđanjem eksperimenata, dizajniranjem, testiranjem i hipotezama. Strojno učenje je podjela umjetne inteligencije koja se pomoću podataka u znanosti koristi za postizanje svojih ciljeva. Strojno učenje uglavnom se fokusira na algoritme, polinomske strukture i dodavanje riječi. Sastoji se od grupe algoritama, strojeva i omogućava im učenje bez jasno programiranja za to.
Data Scientist
Ova uloga Data Scientist grana je uloge statistike koja uključuje upotrebu napredne verzije analitičkih tehnologija, uključujući strojno učenje i prediktivno modeliranje, kako bi se pružile vizije izvan statističke analize. Peticija za vještinu znanosti o podacima značajno je porasla posljednjih godina jer tvrtke nastoje prikupiti korisne informacije iz ogromnih količina strukturiranih, polustrukturiranih i nestrukturiranih podataka koje veliko poduzeće proizvodi i koje se zajedno nazivaju velikim podacima. Cilj svih koraka upravo je dobivanje uvida iz podataka.
Standardni zadaci:
- Raspoređuje, objedinjuje i sintetizira podatke iz različitih strukturiranih i nestrukturiranih izvora
- Istražite, razvijajte i primijenite inteligentno učenje na podatke iz stvarnog svijeta, pružite važne nalaze i uspješne akcije na temelju njih
- Analizirajte i pružite podatke prikupljene u organizaciji
- Dizajnirajte i izgradite nove procese za modeliranje, vađenje i implementaciju podataka
- Razviti prototipove, algoritme, prediktivne modele, prototipove
- Izvršite zahtjeve za analizom podataka i prenesite njihove nalaze i odluke
Uz to, postoje i specifičniji zadaci ovisno o domeni u kojoj poslodavac radi ili se projekt provodi.
Sirovi podaci -> Znanost o podacima ---> Uvidljivi uvidi
Strojno učenje
Položaj inženjera strojnog učenja više je „tehnički“. ML Engineer ima više zajedničkog s klasičnim softverskim inženjeringom nego Data Scientist. To vam pomaže da naučite ciljnu funkciju koja ulaze prikazuje na ciljnu varijablu i / ili neovisne varijable na ovisne varijable.
Standardni zadaci ML Inženjera općenito su poput Data Scientist. Također morate biti u mogućnosti raditi s podacima, eksperimentirati s raznim algoritmima strojnog učenja koji će riješiti zadatak, stvoriti prototipove i gotova rješenja.
Potrebna znanja i vještine za ovu poziciju se također preklapaju s Data Scientistom. Od ključnih razlika izdvojio bih:
- Snažne vještine programiranja na jednom ili više popularnih jezika (obično Python i Java), kao i u bazama podataka;
- Manje naglaska na sposobnosti za rad u okruženjima za analizu podataka, ali više naglaska na algoritmima strojnog učenja;
- R i Python za modeliranje su preferirani u odnosu na Matlab, SPSS i SAS;
- Sposobnost korištenja gotovih biblioteka za razne hrpe u aplikaciji, na primjer, Mahout, Lucene za Java, NumPy / SciPy za Python;
- Sposobnost stvaranja distribuiranih aplikacija pomoću Hadoopa i drugih rješenja.
Kao što vidite, položaj ML Inženjera (ili uži) zahtijeva više znanja iz softverskog inženjerstva, te je u skladu s tim dobro prilagođen iskusnim programerima. Često se dogodi slučaj kada uobičajeni programer mora riješiti zadatak ML-a za svoju dužnost i počne razumijevati potrebne algoritme i knjižnice.
Usporedba podataka Data Scientist i Strojno učenje
Ispod je top 5 razlike između podataka Scientist i strojarskog učenja 
Ključna razlika između znanstvenika podataka i strojnog učenja
Ispod su popisi točaka, opišite ključne razlike između podataka Scientist i strojarskog učenja
- Strojno učenje i statistika dio su znanosti o podacima. Učenje riječi u strojnom učenju znači da algoritmi ovise o nekim podacima koji se koriste kao skup treninga za fino podešavanje nekih modela ili parametara algoritma. To uključuje mnoge tehnike kao što su regresija, naivni Bayes ili nadzirani klasteriranje. Ali ne odgovaraju sve tehnike u ovu kategoriju. Na primjer, nekontrolirano klasteriranje - statistička tehnika i tehnika znanosti o podacima - ima za cilj otkrivanje klastera i strukture klastera bez ikakvog prethodnog znanja ili postavljenog treninga da pomogne algoritmu za klasifikaciju. Za obilježavanje pronađenih klastera potrebno je ljudsko biće. Neke su tehnike hibridne, kao što je klasifikacija s polu nadzorom. Neke tehnike detekcije uzoraka ili procjene gustoće uklapaju se u ovu kategoriju.
- Znanost o podacima je ipak mnogo više od strojnog učenja. Podaci, u znanosti o podacima, mogu ili ne moraju potjecati iz strojnih ili mehaničkih procesa (podaci istraživanja mogu se ručno prikupiti, klinička ispitivanja uključuju određenu vrstu malih podataka) i mogu imati nikakve veze sa učenjem kao što sam upravo raspravljao. Ali glavna razlika je činjenica da znanost o podacima pokriva cijeli spektar obrade podataka, a ne samo algoritmičke ili statističke aspekte. Znanost podataka također obuhvaća integraciju podataka, distribuiranu arhitekturu, automatizirano strojno učenje, vizualizaciju podataka, nadzorne ploče i veliki inženjering podataka.
Usporedna tablica podataka znanstvenika i strojnog učenja
Slijedi popis točaka, opišite usporedbe podataka Data Scientist i inženjera strojnog učenja:
| svojstvo | Data Scientist | Strojno učenje |
| Podaci | Uglavnom se usredotočuje na izvlačenje detalja podataka u tablici ili na slikama | Uglavnom se usredotočuje na algoritme, polinomske strukture i dodavanje riječi |
| Složenost | Bavi se nestrukturiranim podacima i radi s planerom | Koristi algoritme i matematičke koncepte, statistiku i prostornu analizu |
| Zahtjevi hardvera | Sustavi su horizontalno skalabilni, imaju pohranu s visokim diskom i RAM-om | Za to su potrebni grafički procesori i tenzorski procesori koji su vrlo visoki hardver |
| vještine | Profiliranje podataka, ETL, NoSQL, izvještavanje | Python, R, matematika, statistika, SQL model |
| Usredotočenost | Usredotočuje se na sposobnosti za obradu podataka | Algoritmi se koriste za stjecanje znanja iz ogromnih podataka |
Zaključak - Data Scientist vs Strojno učenje
Strojno učenje pomaže vam naučiti ciljnu funkciju koja unosi ulazne podatke ciljne varijable i / ili neovisne varijable na ovisne varijable.
Znanstvenik podataka radi puno istraživanja podataka i otkriva široku strategiju kako se boriti s tim. On je odgovoran za postavljanje pitanja unutar podataka i pronalaženje odgovora iz kojih se može razumno izvući. Značajka inženjeringa pripada području Data Scientist. Kreativnost također igra ulogu ovdje, a inženjer Strojnog učenja poznaje više alata i može graditi modele s obzirom na skup značajki i podataka - prema uputama Data Scientist. Područje prethodne obrade podataka i ekstrakcije značajki pripada ML inženjeru.
Znanost podataka i ispitivanje koriste strojno učenje za ovu vrstu provjere i stvaranja arhetipa. Bitno je napomenuti da svi algoritmi u ovom modelu stvaranja možda ne potječu od strojnog učenja. Oni mogu stići iz brojnih drugih područja. Model želi uvijek biti relevantnim. Ako se situacije promijene, tada model koji smo stvorili može postati nebitan. Zahtjevi modela koji se moraju provjeriti radi njegove sigurnosti u različitom vremenu i moraju se prilagoditi ako se njegova sigurnost smanji.
Znanost podataka je potpuno velika domena. Pokušamo li to staviti u cjelovit okvir, to bi zahtijevalo prikupljanje podataka, pohranu podataka, predobranu ili čišćenje podataka, obrasce učenja podataka (putem strojnog učenja), koristeći učenje za predviđanja. Ovo je jedan od načina za razumijevanje kako se strojno učenje uklapa u znanost podataka.
Preporučeni članak
Ovo je vodič za razlike između znanstvenika podataka i inženjera strojnog učenja, njihovog značenja, usporedbe između glave, ključnih razlika, tablice usporedbe i zaključka. Možete pogledati i sljedeće članke da biste saznali više -
- Rudarstvo podataka vs strojno učenje - 10 najboljih stvari koje morate znati
- Strojno učenje vs prediktivna analitika - 7 korisnih razlika
- Data Scientist vs Business Analyst - Otkrijte 5 nevjerojatnih razlika
- Data Scientist vs Data Engineer - 7 nevjerojatnih usporedbi
- Intervju pitanja softverskog inženjerstva | Najbolje i najtraženije
