Sự khác nhau giữa kỹ sư machine learning và Data scientist

  • Khoá học đào tạo Machine Learning – giảm 30% học phí – Cam kết làm việc khi học xong – LadiPage
  • 6 machine learning ví dụ trong đời sống thực tế
  • Cập nhật lương nghề kỹ sư học máy mới nhất 2025
  • Mức lương của máy mới nhất
  • Những lợi ích của công nghệ machine learning học máy trong kinh doanh

Bạn là người mới trong lĩnh vực khoa học dữ liệu học tập và nhà khoa học dữ liệu đã sẵn sàng để bắt đầu một cuộc điều hành bổ ích nhưng còn phân tích giữa kỹ sư máy học và nhà khoa học dữ liệu?

Nhiều người mới bắt đầu về nhà khoa học dữ liệu học tập không hiểu rõ ràng buộc về hai vai trò chơi và thường cảm thấy khó khăn khi hiểu các trò chơi và trách nhiệm xoay quanh những công việc này. khoa học dữ liệu dữ liệu học là một ngành học mới nổi và các trò chơi và chức năng công việc cũng phát triển khá nhiều. Do that, thật khó để tìm ra một đơn giản nghĩa trên internet. Đọc bài viết này để hiểu sự khác biệt và tương đồng đáng kể giữa kỹ sư Máy học và nhà khoa học dữ liệu học.

Sự khác nhau giữa kỹ sư máy học và nhà khoa học dữ liệu

1. Máy học và Nhà khoa học dữ liệu là gì?

Nhà khoa học dữ liệu dữ liệu học là người chịu trách nhiệm thu thập thông tin chi tiết có ý nghĩa từ dữ liệu và xây dựng mô hình học máy Machine Learning chính xác. Điều này sẽ giúp công ty tiếp tục nuôi dưỡng lợi ích kinh doanh và đưa ra các yêu cầu về sản phẩm.

Để xác định vai trò của kỹ sư Machine Learning, họ là những chuyên gia đi trước một bước để thúc đẩy hoặc tích hợp mô hình Machine Learning vào một hệ thống và đưa nó vào môi trường sản xuất hiện có.

Nếu bạn nhìn vào vòng đời của dự án Machine Learning, thì công việc chuẩn bị ban đầu do Nhà khoa học dữ liệu học tập thực hiện và trở thành người bắt đầu cho các kỹ sư Machine Learning. Sau đó trong vòng đời của một dự án Machine Learning, nó có thể quay lại với nhà khoa học dữ liệu học tập để khắc phục sự cố hoặc đề xuất một số tiến trình cải tiến nếu cần. To cung cấp cho nó một bối cảnh kỹ thuật tốt hơn, các kỹ sư máy học chủ yếu làm việc theo hướng người phục vụ và đóng gói Machine Learning mô hình trong một khổ hợp và cách thức có thể mở rộng để cung cấp cho họ cho end user.

Xem thêm bài viết hay:  Hướng dẫn cách làm hộ chiếu cho trẻ em chi tiết từng bước

>>> Đọc thêm: Học máy là gì? Những đóng góp của máy học

2. Vai trò và trách nhiệm của kỹ sư máy học và nhà khoa học dữ liệu

Làm việc với dữ liệu parsing để sử dụng công cụ nào?

Vai trò và trách nhiệm của kỹ sư máy học và nhà khoa học dữ liệu

Theo Harvard Business Review cho thấy 80% công việc của các nhà khoa học dữ liệu học tập là làm sạch dữ liệu, phần còn lại bao gồm xây dựng và xác nhận mô hình. Mục tiêu của các nhà khoa học dữ liệu học tập là đi trước một bước so với các nhà phân tích dữ liệu, người có công việc chính là phân tích dữ liệu, quan sát các xu hướng thú vị và tạo ra các báo cáo report có nghĩa bằng cách sử dụng phân tích và thống kê hình ảnh. Vai trò của nhà phân tích dữ liệu đồng nghĩa với các nhà khoa học dữ liệu học tập trong một số tổ chức.

Công việc của một nhà khoa học dữ liệu nhà khoa học dữ liệu sẽ là khám phá dữ liệu và trích xuất và xác định các “tính năng” quan trọng nhất thúc đẩy sức mạnh của dự án. Họ cần biết mọi thứ về dữ liệu và áp dụng các công cụ thống kê và toán học khác nhau để xác định các đối tượng địa lý quan trọng nhất bằng cách sử dụng lựa chọn các đối tượng địa lý, kỹ thuật đối tượng địa lý, convert object address,…

Công việc của một kỹ sư Machine Learning là duy trì phần mềm kiến ​​trúc, chạy dữ liệu đường ống để bảo đảm các mạch liên kết trong môi trường sản xuất. Họ cũng phải cộng tác với các hợp tác liên quan trong kinh doanh để xác định và phân tích các yêu cầu, phạm vi và giải pháp gợi ý. Sau khi sản xuất, trò chơi của họ là giảm thiểu lỗi, cải thiện hiệu suất của các mô hình và xử lý các vấn đề ẩn. Các giai đoạn sau triển khai hỏi thử lực tổng hợp của cả kỹ sư Machine Learning và nhà khoa học dữ liệu học. Công việc của máy học kỹ thuật sư, trong hầu hết các trường hợp, bắt đầu sau khi xây dựng mô hình. Trong một số trường hợp, họ có thể phải thực hiện xây dựng, triển khai mô hình và cuối cùng là giám sát hoặc tối ưu hóa mô hình. Trong những trường hợp như vậy, một phần công việc của nhà khoa học dữ liệu học có thể là một nhiệm vụ phụ đối với kỹ sư Machine Learning.

Xem thêm bài viết hay:  5 cách kiếm tiền tại nhà thu nhập cao phù hợp với nhiều đối tượng

Nhà khoa học dữ liệu nhà khoa học dữ liệu có thể được coi là “sáng tạo” vì nó liên quan đến việc thử nghiệm (nghiên cứu), giống như một kiến ​​trúc sư. Ngược lại, vai trò của một kỹ sư máy học có thể liên quan đến vai trò của một kỹ sư ứng dụng, người chịu trách nhiệm điều hành dân sự và duy trì kiến ​​trúc SOTA và chắc chắn các dự đoán kỹ năng sinh học để đáp ứng nhu cầu sử dụng dữ liệu và các điều kiện phụ ngày càng tăng. Mục đích chính của cả hai vai trò chơi là giải quyết các vấn đề kinh doanh đầy đủ các công thức bằng cách sử dụng “dữ liệu” theo cách tốt nhất có thể.

>>> Tham khảo bài viết: Chuyên gia phân tích dữ liệu khảo sát mức lương tại Việt Nam

3. Lương kỹ sư học máy với lương nhà khoa học dữ liệu

Tầm quan trọng và lợi ích của phân tích dữ liệu bán hàng

Lương kỹ sư học máy với lương nhà khoa học dữ liệu

Theo Payscale, mức lương của các Nhà khoa học dữ liệu nằm trong khoảng từ 85 đến 134 đô la. Mặt khác, các kỹ sư học máy kiếm được khoảng từ 93 ước tính đến 149 ước tính. Những con số này hoàn toàn dựa trên khảo sát và có thể thay đổi tùy theo từng nơi, từng công ty.

4. Sự khác biệt giữa học máy và nhà khoa học dữ liệu

Một sự khác biệt đáng kể trong các trò chơi đến từ nền tảng chính và vị trí mà họ nắm giữ đối với một tổ chức. Kỹ sư học máy theo hệ thống là kỹ sư phần mềm đã được học cách sử dụng máy học cho các vấn đề không thể giải quyết bằng khoa học kỹ thuật máy tính học. Điều này có nghĩa là các kỹ sư máy học thường có bằng Cử nhân hoặc Thạc sĩ về Khoa học Máy tính, Công nghệ Thông tin có liên quan với ít hoặc không có nền tảng kiến ​​thức về nghiên cứu. Lý tưởng nhất là Kỹ sư học máy có thể thực hiện nhiệm vụ của một nhà khoa học dữ liệu, nhưng ngược lại thì không thể.

Xem thêm bài viết hay:  Cách xóa kho lưu trữ không mong muốn trên GitHub

Machine learning type

Sự khác biệt giữa học máy và nhà khoa học dữ liệu

Các kỹ sư học máy cộng tác với các nhóm phát triển phần mềm và quản lý sản phẩm để hỗ trợ các tính năng mạnh mẽ dựa trên máy học và chúng được đưa vào môi trường sản xuất sản phẩm. Họ là những người đóng vai trò quan trọng trong việc tạo cầu nối hoặc gắn kết để mô hình máy học phát triển và mang lại lợi ích lớn cho người dùng cuối trong thời hạn dài. Nhìn vào lý lịch của những người làm Nhà khoa học dữ liệu. Bạn sẽ thấy rằng họ đến từ nhiều lĩnh vực khác nhau như thống kê, toán học, lập trình, tin sinh học, kinh tế,… Họ thường có bằng Tiến sĩ, có nghĩa là họ chủ yếu xuất thân từ nền tảng nghiên cứu .

Other surface, Nhà khoa học dữ liệu làm việc phối hợp với các nhà phân tích dữ liệu và kỹ sư dữ liệu. Trong khi các nhà khoa học dữ liệu hoạt động tích cực và xây dựng mô hình thích hợp, kỹ sư học máy bảo mật rằng mô hình môi trường có thể dễ dàng xử lý lượng lớn dữ liệu đó.

>>> Tham khảo khóa học lập trình Machine learning của IIHS tại đây:

Key learning setting machine learning

Key learning setting machine learning

>>> Tham khảo chuỗi bài viết liên quan:

Máy học là gì? The đóng góp của học máy

Những điều cần biết về máy học Máy học

Machine learning các loại mà bạn nên biết

5 Ứng dụng của máy học quan trọng trong số chuyển đổi cuộc trò chuyện

9 Xu hướng học máy tính đến năm 2025

Nguyễn Cúc

Bạn thấy bài viết Sự khác nhau giữa kỹ sư machine learning và Data scientist có khắc phục đươc vấn đề bạn tìm hiểu ko?, nếu ko hãy comment góp ý thêm về Sự khác nhau giữa kỹ sư machine learning và Data scientist bên dưới để Trường Cao đẳng Nghề Khách sạn Du lịch Quốc tế IMPERIAL có thể thay đổi & cải thiện nội dung tốt hơn cho các bạn nhé! Cám ơn bạn đã ghé thăm Website: imperialhotelschool.edu.vn của Trường Cao đẳng Nghề Khách sạn Du lịch Quốc tế IMPERIAL

Nhớ để nguồn: Sự khác nhau giữa kỹ sư machine learning và Data scientist của website imperialhotelschool.edu.vn

Chuyên mục: Kiến thức chung

Viết một bình luận