Ingeniero de aprendizaje automático frente a científico de datos: ¿cuál es mejor?

En el mundo moderno de hoy, se generan miles de datos diariamente y, por lo tanto, se ha convertido en una necesidad procesarlos. Para procesarlo, necesitamos dispositivos automatizados potentes y para construir esos dispositivos, los profesionales como los científicos de datos y los ingenieros de aprendizaje automático tienen una gran demanda. El debate continúa sobre qué profesión es mejor. Comprendamos la diferencia entre los científicos de datos y los ingenieros de aprendizaje automático .

Los científicos de datos son expertos analíticos que analizan y gestionan una gran cantidad de datos utilizando tecnologías especializadas. Esta profesión ofrece una increíble calificación de satisfacción de 4.4 sobre 5. Además, se describe como una de las profesiones más deseadas en el siglo XXI. Los ingenieros de aprendizaje automático son aquellos que se enfocan en investigar, construir y diseñar sistemas de inteligencia artificial (IA) autosuficientes para automatizar modelos predictivos. Según la encuesta, se espera que la demanda de ingenieros de aprendizaje automático crezca un 43 % , mucho más que el promedio.

Hablemos sobre su trabajo, importancia, roles y responsabilidades uno por uno para que pueda encontrar el mejor dominio de carrera para usted como científico de datos o ingeniero de aprendizaje automático:

Científico de datos

¿Qué hace un científico de datos?

Desde encontrar una solución del mejor tratamiento nuevo para la diabetes hasta identificar y frustrar las amenazas a la seguridad nacional, la capacidad de convertir un conjunto de datos en información práctica puede tener un impacto intenso. Esta es la razón por la cual las agencias privadas y gubernamentales se están moviendo para contratar profesionales de ciencia de datos que puedan hacerlo de manera muy rápida y eficiente. Recopilan, derivan y procesan los datos entrantes para generar un resultado valioso.

Hay varios otros perfiles relacionados también como analistas de datos e ingenieros de datos . Uno debe tener un buen conocimiento de análisis estadístico, programación y aprendizaje automático para convertirse en un científico de datos . También trabajan en áreas especiales como análisis de voz, procesamiento de texto, imagen y video, etc. 

Habilidades requeridas para convertirse en un científico de datos:

A continuación se presentan las principales habilidades que se requieren para convertirse en un científico de datos:

• Programación: esta es la primera y muy importante habilidad que debe tener cualquier científico de datos. Un buen conocimiento de lenguajes relevantes como Python lo hace mejor para sobresalir en esta carrera. Conocer los lenguajes de programación ayuda a los profesionales a organizar conjuntos de datos no estructurados.
   
• Matemáticas: varios conceptos matemáticos como álgebra lineal, estadística, probabilidad, cálculo, etc. juegan un papel vital en la ciencia de datos, por lo que debe estar familiarizado con estos conceptos. Para obtener más información sobre los conceptos estadísticos básicos de la ciencia de datos, haga clic aquí .
   
• Conocimiento de herramientas analíticas: para extraer información valiosa de un conjunto organizado de datos, la comprensión de las herramientas analíticas relevantes es una habilidad necesaria. Algunas de las herramientas que utilizan los científicos de datos son Hadoop, SAS, Hive, Pig y R.
   
• Extracción, disputa y visualización de datos: extraiga datos de fuentes como MySQL y MongoDB y transfórmelos para almacenarlos en un formato y estructura particulares para consultas y análisis. Luego cargue los datos en Data Warehouse para analizarlos. Data Wrangling está limpiando los conjuntos de datos complejos y desordenados para facilitar el acceso. Hay herramientas como  Tableau , Power BI buenas para la visualización de datos.
   
• Implementación de modelos: el método para implementar un modelo de aprendizaje automático en un entorno en vivo. Es un paso clave para obtener valor operativo del aprendizaje automático. Implementarlos en la producción es un paso importante para permitir que las empresas comiencen a usarlos de manera práctica.
   
• Aprendizaje automático : con el aprendizaje automático, puede crear modelos predictivos. Se necesitan algoritmos de aprendizaje automático para predecir cualquier cosa que vaya a suceder en el futuro en función de datos pasados. Desde modelos de regresión lineal y logística simples hasta modelos avanzados como Random Forest, XGBoost, CatBoost, todos son los mejores modelos para manejar datos y también brindan tasas de error bajas.

Funciones y responsabilidades de un científico de datos: 

1. La primera función de un científico de datos implica investigar y desarrollar modelos estadísticos para el análisis de datos.
2. Además, la responsabilidad incluye comprender las necesidades de los clientes y diseñar modelos o conducirlos hacia soluciones.
3. Identificar nuevas oportunidades en la industria y así diseñar modelos teniendo en cuenta que ayudarán en el proceso de mejora de la empresa.
4. Uso de bases de datos y diseños de proyectos que se utilizan para optimizar las soluciones que se están enfrentando mientras se está involucrado en un proyecto. Además, el procesamiento, la limpieza y la verificación de la integridad de los datos utilizados para el análisis de datos.

Ingeniero de aprendizaje automático

 ¿Qué hace un ingeniero de aprendizaje automático?

Esos programadores sofisticados que desarrollan y entrenan máquinas son ingenieros de aprendizaje automático. Automatizan modelos predictivos mediante la investigación, la creación y el diseño de software autoejecutable. Construyen sistemas de inteligencia artificial (IA) que contienen grandes conjuntos de datos para generar y desarrollar algoritmos que son capaces de hacer predicciones. El sistema aprende de la experiencia y guarda esos resultados para futuras operaciones. 

El diseño de sistemas de aprendizaje automático requiere que los ingenieros de aprendizaje automático evalúen, analicen y organicen datos, ejecuten pruebas y optimicen el proceso de aprendizaje para ayudar a desarrollar modelos de aprendizaje automático de alto rendimiento.

Habilidades requeridas para convertirse en un ingeniero de aprendizaje automático

A continuación se presentan las principales habilidades para convertirse en un ingeniero de aprendizaje automático :

• Programación: una vez más, la programación se considera la habilidad más importante que deben tener los ingenieros de aprendizaje automático. Uno también debe tener un buen control de los conceptos informáticos.
   
• Matemáticas: las matemáticas son una habilidad importante necesaria para convertirse en un ingeniero de aprendizaje automático. Deben quedar muy claros conceptos importantes como probabilidad, álgebra lineal, cálculo multivariado, estadística, distribuciones como Poisson, normal, binomial, etc.
   
• Modelado y evaluación de datos : esto incluye comprender la estructura de los datos y encontrar patrones de datos que sean adecuados. Usando el algoritmo, evalúe los datos que son adecuados para él.
   
• Procesamiento de señal avanzado: el uso principal es minimizar el ruido y extraer las mejores características de una señal dada. Algunos conceptos como Algoritmos tales como wavelets, shearlets, curvelets, contourlets, bandlets, teoría de optimización convexa/codiciosa .
   
• NLP: abreviado como Natural Language Processing Learn, para crear dispositivos y sistemas para comprender, interpretar y manipular el lenguaje humano. Las bibliotecas y técnicas de PNL son Word2vec, Análisis de sentimiento, Resumen, etc.
   
• Redes neuronales : pueden llamarse un conjunto de algoritmos, modelados libremente a partir del cerebro de los humanos diseñados para reconocer patrones. Interpretan los datos utilizando un tipo de agrupamiento o etiquetado de entrada sin procesar y percepción de la máquina.

Para obtener más información sobre las habilidades necesarias para convertirse en un ingeniero de aprendizaje automático, haga clic aquí .

Funciones y responsabilidades de un ingeniero de aprendizaje automático: 

1. Analizar la tecnología de ciencia de datos y diseñarlos en modelos de aprendizaje automático. Además, asociación con ingenieros de datos para desarrollar datos y modelar tuberías.
2. Para diseñar sistemas distribuidos, la aplicación de técnicas de ciencia de datos y aprendizaje automático es igualmente importante.
3. Escribir códigos de nivel de producción para mejorar los modelos de aprendizaje automático existentes para que ese código sea adecuado para la producción para involucrarse en las revisiones de código y aprender de ellos sobre qué cambios se deben realizar.
4. Elección de conjuntos de datos apropiados y los métodos de representación de datos adecuados, ejecución de pruebas de aprendizaje automático y experimentación con ellas, realización de análisis estadísticos y ajuste fino utilizando los resultados de estas pruebas.

Conclusión

Habilidades como programación y buena comunicación son requeridas por ambos profesionales. Así que cambiar de un dominio a otro no será demasiado desafiante. A partir de esto, puede inferir que tanto la ciencia de datos como el aprendizaje automático son excelentes opciones de carrera y hay grandes oportunidades en ambos.

Entonces, en lugar de debatir cuál es una mejor profesión entre la ciencia de datos y el aprendizaje automático , será beneficioso saber que ambas profesiones son las mejores en su camino. Ambos son profesionales muy bien pagados. Depende del interés de cada individuo en qué dominio quiere trabajar. En ambas oportunidades de carrera, uno necesita tener un amplio conocimiento, lo que lleva a las mejores decisiones de carrera. Aunque ambos son diferentes entre sí, juegan un papel importante en el desarrollo de una organización.