如今，数据科学家的工作已经变得越来越普遍，以至于机器学习完全可以融入其中。

数据科学家和机器学习工程师是当前最受追捧的两种职业。在这篇文章中，我们将探讨这两种职业的区别。

什么是机器学习和数据科学？

机器学习是利用人工智能使计算机无需人工编程即可自主学习。在机器学习过程中，可以通过使用可获取的数据和各种算法来构建机器学习模型。这些算法使得应用程序能够在不进行任何编程的情况下预测结果。

数据科学则是深入研究数据，了解示例、模式和行为的科学。简而言之，数据科学是从可获取的数据中进行预测和推理。这些关键的知识可以帮助组织理解客户的行为和兴趣，并作出更明智的商业决策。

例如，Netflix通过分析用户观看习惯来了解用户的喜好，并利用这些数据在其网站上发布新剧集。

谁是数据科学家和机器学习工程师？

既然我们已经了解了机器学习和数据科学的基本概念，接下来让我们看看数据科学家和机器学习工程师各自的角色。

数据科学家

数据科学家帮助组织从数据中提取有价值的洞见。数据科学家通过分析数据并使用编程语言（如Java）创建能够识别数据模式的程序。有了这些数据，组织可以更好地了解客户行为和参与度。

数据科学家主要以研究为主，决定人工智能方法的类型，对算法进行建模并进行测试。

机器学习工程师

机器学习工程师像其他从事开发工作的工程师一样，明确地参与到机器学习中。他们在数据科学家定义的数据模型基础上构建算法。

此外，机器学习工程师还具备创建可以控制计算机程序的知识。借助机器学习工程师创建的算法，计算机能够自行理解和执行命令。

工作职责

接下来，我们来看看数据科学家和机器学习工程师在日常工作中的具体职责。

数据科学家的工作职责

1. 数据科学家的主要任务是了解客户的业务需求并提供解决方案。
2. 进行数据挖掘，以检查是否可以从数据中提取出有益于组织的重要信息。
3. 发现改进组织的方法论。
4. 利用TensorFlow等深度学习框架构建深度学习模型。
5. 使用多种技术进行数据分析，并通过图表、图形等方式展示数据。

机器学习工程师的工作职责

1. 机器学习工程师负责研究并实施适当的机器学习算法和工具。
2. 制定有助于实现业务目标的行动计划。
3. 根据业务需求创建机器学习应用程序。
4. 使用现有的机器学习框架和库进行分析，并在必要时进行扩展。
5. 确认数据质量。

所需技能

数据科学家所需的技能

• 统计学和数据挖掘
• 数据清理和可视化
• 非结构化数据管理
• 编程语言，如R和Python
• SQL数据库的应用
• 使用Hadoop、Hive和Pig等大数据工具

机器学习工程师所需的技能

• 软件工程基础知识
• 统计建模
• 数据评估与监控
• 对算法的理解和应用
• 自然语言处理
• 数据架构设计
• 文本表示策略

薪资

数据科学家和机器学习工程师的薪资可能因工作地点和所在国家的不同而有所差异。

数据科学家

根据Indeed的数据，美国的数据科学家平均年薪为121,018美元。Glassdoor报告称，数据科学家的正常年薪为11万美元。

机器学习工程师

Indeed指出，美国的机器学习工程师平均年薪为140,470美元。

总结

正如您所见，这两个职业有许多共同之处。这取决于您的兴趣和职业规划。希望这些信息能帮助您更好地理解这两类职业。