Чтобы эффективно создавать программное обеспечение, управляемое данными, компании нужны знающие специалисты, имеющие опыт работы с данными и соответствующими инструментами.

Роли инженера по машинному обучению и специалиста по данным относительно новы, поэтому многие люди до сих пор их путают. Мы дадим вам обзор каждой роли, а также увидим обязанности каждой из них.

Машинное обучение и наука о данных: определение основ

Прежде чем говорить о ролях инженера по машинному обучению и специалиста по данным, нам сначала нужно четко понять, что такое машинное обучение и наука о данных.

Машинное обучение

Проще говоря, технология машинного обучения использует алгоритмы, управляемые данными, чтобы машина (программное обеспечение) могла учиться и делать предположения на основе данных.

Чем больше данных «подается» в машину, тем точнее прогнозы. Так что, если данные хорошо обработаны, прогнозы будут более точными.

Наиболее распространенными примерами ML в реальной жизни могут быть персонализированные рекомендации (например, в интернет-магазинах) или прогнозная аналитика, которая используется банками или кредитными компаниями для оценки кредитоспособности заемщика.

Наука о данных

Наука о данных анализирует данные и на основе результатов делает причинно-следственные выводы. Наука о данных направлена ​​на то, чтобы помочь предприятиям понять свое текущее состояние, найти причины того, что произошло в прошлом, и предложить наилучшие возможные решения на будущее.

Короче говоря, наука о данных изучает данные, а машинное обучение развертывает результаты этой проверки.

Специалист по данным: роль и основные обязанности

Как следует из названия, data сайентист занимается наукой. Эти специалисты изучают все аспекты ваших бизнес-процессов и определяют модели науки о данных, которые впоследствии будут использоваться инженерами по машинному обучению.

Специалисты по обработке данных сосредоточены на статистическом анализе и исследованиях. Это помогает им придумать лучший подход к машинному обучению для использования в проекте. Кроме того, специалисты по обработке данных моделируют алгоритмы, управляемые данными, и создают их прототипы для последующего тестирования.

Требования

Как было сказано выше, роль специалиста по данным относительно нова, и универсальных требований не существует, поскольку у каждой компании будут свои требования. Однако обычно требуются некоторые вещи:

  • знание и опыт работы с Java / Python;
  • знание моделей баз данных;
  • опыт работы с такими веб-сервисами, как DigitalOcean, S3, Spark, Redshift;
  • сильные математические и аналитические способности;
  • опыт построения статистических моделей и управления наборами данных;
  • опыт работы с распределенными данными;
  • опыт работы с Hadoop, MySQL, Hive, Gurobi.

И это еще не все. Требования к специалисту по данным будут зависеть от вашего проекта и бизнес-целей.

Инженер по машинному обучению: роль и основные обязанности

После того, как специалист по анализу данных разработает модели науки о данных, инженер по машинному обучению загрузит данные в эти модели. Кроме того, инженеры по машинному обучению берут теоретические модели, предоставленные учеными, и превращают их в модели производственного уровня, которые могут обрабатывать загрузку данных в реальном времени.

Еще одна вещь, которую делают инженеры по машинному обучению, - это создание программ, которые будут управлять роботами (например, чат-ботами), и обучение машин обучению.

Требования

Как и в случае с требованиями к специалистам по анализу данных, требования для инженера по машинному обучению также имеют некоторые обязательные навыки:

  • знание Python / R / Java;
  • знание моделей баз данных;
  • опыт работы с глубокими нейронными сетями, обработка зрения;
  • опыт работы с MATLAB;
  • опыт работы с распределенными системами.

Опять же, машинное обучение включает в себя множество аспектов, и вам нужно будет найти специалиста в соответствии с вашим проектом.

Подводя итоги

Специалист по анализу данных и инженер машинного обучения поддерживают друг друга, но не обязаны работать вместе для достижения результатов. Кроме того, один специалист может быть одновременно инженером по машинному обучению и специалистом по обработке данных (что довольно редко).

Данные - это новая нефть, и возможности для практического использования машинного обучения и науки о данных в основном безграничны - все зависит от творческих способностей, идей и ресурсов.

Применение машинного обучения и анализа данных в процессах компании может обеспечить автоматизацию рабочих процессов, принятие точных и основанных на данных решений, точные модели прогнозной аналитики и многое другое. Но работа с машинным обучением и наукой о данных требует не только значительных финансовых вложений, но и высокого уровня знаний и опыта от специалистов, которые будут работать над поставленными задачами.

Если вы ищете инженера по машинному обучению или специалиста по данным, перейдите по этой ссылке.