A transição para um ambiente digital é difícil para as empresas que lutam para utilizar os seus dados para obter uma vantagem competitiva. As empresas precisam de estratégias baseadas em dados para aproveitar o poder dos dados, aumentando assim a procura por profissionais de dados. O debate entre engenheiro de aprendizado de máquina e cientista de dados é resultado da crescente demanda por dados nas empresas.
Os profissionais que podem ajudar as empresas a aproveitar ao máximo seus dados provavelmente desfrutarão de benefícios profissionais promissores. No entanto, as semelhanças entre os trabalhos dos engenheiros de aprendizagem automática e dos cientistas de dados criam conceitos errados sobre as funções.
Por outro lado, estas duas funções estão associadas a responsabilidades diferentes e requerem competências diferentes. Por exemplo, os engenheiros de aprendizado de máquina possuem habilidades especiais para implementar modelos de aprendizado de máquina. Os cientistas de dados possuem uma ampla gama de habilidades relacionadas à coleta e análise de dados. Vamos explorar as diferenças significativas entre um engenheiro de ML e um cientista de dados para identificar o melhor plano de carreira.
Por que comparar o engenheiro de ML com o cientista de dados?
A melhor resposta a tais questões apontaria para as mudanças no mercado de trabalho para cargos orientados a dados. A crescente adoção de sistemas de IA levou à expansão do mercado global de aprendizagem automática, que poderá crescer para mais de 170 mil milhões de dólares até 2030.
Também é importante observar que o debate entre cientistas de dados e engenheiros de aprendizado de máquina gira em torno da importância dos cientistas de dados. O Bureau of Labor Statistics dos EUA previu que a procura por cientistas de dados crescerá 35% entre 2022 e 2032.
Você pode descobrir que ambos os planos de carreira são igualmente promissores e podem ajudá-lo a aproveitar as melhores recompensas do desenvolvimento profissional. Portanto, uma comparação detalhada das responsabilidades, salário esperado, habilidades e conhecimentos necessários para essas duas funções é muito importante para muitos profissionais.
Qual é a diferença no trabalho dos engenheiros de ML e dos cientistas de dados?
A decisão de seguir uma carreira como engenheiro de aprendizado de máquina ou cientista de dados é difícil, dada a forte demanda por profissionais de dados. Além disso, algumas pessoas ignoram a distinção entre cientista de dados e engenheiro de aprendizado de máquina devido às linhas confusas entre as funções. Por exemplo, suposições comuns sobre cientistas de dados podem sugerir que eles trabalham apenas com análise de dados e que os engenheiros de ML só podem construir modelos. Pelo contrário, você encontrará uma grande diferença entre essas duas funções e descobrirá que elas exigem um conjunto especial de habilidades. Aqui está um resumo das diferenças entre um trabalho como engenheiro de aprendizado de máquina e cientista de dados.
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Quais são as responsabilidades dos desenvolvedores de ML e cientistas de dados?
Um ponto-chave de comparação entre as funções dos engenheiros de aprendizado de máquina e dos cientistas de dados é o escopo das responsabilidades. O que você deve fazer todos os dias no trabalho como engenheiro de aprendizado de máquina ou cientista de dados?
Curiosamente, engenheiros de aprendizado de máquina e cientistas de dados têm responsabilidades e habilidades básicas semelhantes. Por exemplo, engenheiros de aprendizado de máquina e cientistas de dados devem ter um forte domínio sobre linguagens de programação como Python para análise e manipulação de dados eficazes. Além disso, os engenheiros de ML e cientistas de dados devem ter um conhecimento profundo das principais estruturas de aprendizado de máquina necessárias para desenvolver e implementar adequadamente modelos de ML.
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Responsabilidades do Cientista de Dados
Os cientistas de dados são responsáveis por extrair insights dos dados para ajudar a orientar as decisões de negócios. As responsabilidades profissionais dos cientistas de dados podem fornecer uma explicação adequada para questões como “Quem ganha mais, um cientista de dados ou um engenheiro de aprendizado de máquina?” enfatizando as habilidades especiais necessárias para lidar com eles.
As responsabilidades do cientista de dados incluem coleta e limpeza de dados, seleção de algoritmos, testes e desenvolvimento de modelo personalizado. Os cientistas de dados coletam dados de diferentes fontes e os otimizam aplicando técnicas de pré-processamento associadas à obtenção da integridade e qualidade dos dados. Os cientistas de dados também identificam os padrões de dados corretos para identificar as melhores estruturas de dados e algoritmos de ML. Em alguns casos, os cientistas de dados também projetam modelos de aprendizado de máquina com base em desafios comerciais únicos.
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Responsabilidades dos engenheiros de aprendizado de máquina
A responsabilidade mais importante dos engenheiros de aprendizado de máquina gira em torno da implantação de modelos de inteligência artificial para produção em alto volume. Uma comparação salarial entre um engenheiro de ML e um cientista de dados também deve esclarecer as carreiras dos engenheiros de aprendizado de máquina. Os desenvolvedores de ML devem usar processos como testes de robustez, implantação de modelos e otimização de modelos.
Além disso, os desenvolvedores de aprendizado de máquina também devem garantir que os sistemas de ML possam lidar com o volume crescente de interações do usuário com os dados. Os desenvolvedores de ML também devem usar testes de modelo rigorosos e regulares para garantir melhor precisão em aplicações do mundo real. Além disso, os engenheiros de aprendizado de máquina devem desenvolver modelos para garantir uma melhor experiência do usuário.
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Quais habilidades são necessárias para desenvolvedores de ML e cientistas de dados?
O próximo ponto importante de comparação entre um engenheiro de aprendizado de máquina e um cientista de dados é o conjunto de habilidades necessárias para as funções. O debate entre engenheiro de aprendizado de máquina e cientista de dados traça muitos paralelos entre as habilidades exigidas para os empregos. No entanto, você encontrará diferenças sutis entre as habilidades exigidas para trabalhos de engenharia de ML e ciência de dados.
Os cientistas de dados precisam de habilidades como resolução de problemas, estatística, ciência de dados e técnicas de análise e visualização de dados. Eles compartilham o mesmo requisito de habilidade dos engenheiros de aprendizado de máquina: programação. Além disso, eles também devem aprender sobre os fundamentos das técnicas de aprendizado de máquina, como aprendizado supervisionado e aprendizado não supervisionado. Os cientistas de dados também precisam de habilidades de apresentação, bem como de comunicação escrita e verbal.
Por outro lado, a comparação entre cientista de dados e engenheiro de aprendizado de máquina deve chamar sua atenção para as habilidades especiais dos engenheiros de ML. Os engenheiros de aprendizado de máquina devem ter conhecimento sobre estruturas de dados, engenharia de software, modelagem de dados e estatística. Além disso, os desenvolvedores de ML devem ter um conhecimento profundo dos conceitos de aprendizado de máquina e das estruturas populares de aprendizado de máquina.
Qual é a pilha de tecnologia usada por desenvolvedores de ML e cientistas de dados?
Outro ponto importante para comparar os trabalhos de engenheiros de ML e cientistas de dados gira em torno da pilha de tecnologia usada em ambas as funções. A pilha de tecnologia é um fator importante na determinação das respostas para “Quem merece mais cientista de dados ou engenheiro de aprendizado de máquina?” devido ao conhecimento necessário para usar a tecnologia. Curiosamente, você encontrará muitas adições comuns à pilha de tecnologia para desenvolvedores de ML e cientistas de dados. Por exemplo, desenvolvedores de aprendizado de máquina e cientistas de dados devem ser proficientes em Python, Git, AWS e Azure. Eles também devem conhecer algoritmos e redes neurais e ter habilidades para desenvolver modelos avançados de ML.
Os cientistas de dados precisarão de habilidades especiais em linguagens de programação como R e SQL para mineração de dados, modelagem estatística e gerenciamento de banco de dados. Os cientistas de dados também devem estar familiarizados com o Microsoft Excel e seu uso em análises básicas, tarefas de refinamento de dados e análise preliminar de dados.
Matplotlib também é uma adição valiosa à pilha de tecnologia do cientista de dados, pois ajuda na visualização de dados. Os cientistas de dados também usam notebooks Jupyter para análise de dados interativa e colaborativa. Mais importante ainda, os cientistas de dados também usam bibliotecas Python, como o Scikit-learn, para criar e implantar modelos de ML.
A distinção entre ciência de dados e engenharia de aprendizado de máquina também chama a atenção para as ferramentas especializadas incluídas na pilha de tecnologia do desenvolvedor de ML. Por exemplo, os desenvolvedores de ML devem conhecer C++ para configurar e implementar algoritmos de ML altamente eficientes. Os desenvolvedores de aprendizado de máquina devem ser capazes de usar o sistema operacional Linux, o sistema operacional mais popular para cargas de trabalho de ML.
Os desenvolvedores de ML também devem conhecer as práticas recomendadas para usar estruturas de aprendizado profundo, como TensorFlow e PyTorch. Além disso, os desenvolvedores de ML também devem ter habilidades práticas em estruturas como o TorchServe, que ajudam no uso e gerenciamento eficiente de modelos de ML.
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Qual é o salário do engenheiro de ML e do cientista de dados?
O fator mais importante na comparação das carreiras de engenheiros de ML e cientistas de dados é o salário. Os engenheiros de ML e cientistas de dados têm um conjunto de habilidades especiais, aumentando assim as taxas salariais esperadas. Comparação do salário do desenvolvedor de ML vs. os dados são importantes porque ambas as funções são muito procuradas e oferecem maior potencial de ganhos do que outros empregos. Além do salário, os engenheiros de aprendizado de máquina e os cientistas de dados desfrutam de muitos outros benefícios em seu desenvolvimento profissional.
O salário médio anual de um cientista de dados iniciante é de US$ 103.500.
O salário médio anual de um engenheiro de ML é de cerca de US$ 136.600.
É importante lembrar que o salário de um engenheiro de ML ou cientista de dados pode variar de acordo com a experiência, o setor e a localização. Além disso, as principais habilidades e visão de negócios podem levar um profissional a um nível mais alto de sucesso em ambas as funções.
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Palavras Finais
Uma comparação entre os empregos de engenheiros de aprendizado de máquina e cientistas de dados revela que ambas as funções são muito procuradas. À medida que o debate entre engenheiro de aprendizado de máquina e cientista de dados esquenta, é importante identificar os pontos de comparação mais relevantes. Alguns dos fatores notáveis a serem comparados incluem responsabilidades, requisitos de habilidades, conjunto de habilidades e salário para as funções. Uma comparação entre essas duas funções pode ajudar o candidato a emprego a encontrar o plano de carreira certo que corresponda aos seus objetivos profissionais e às habilidades existentes. Encontre os melhores recursos de treinamento para funções de desenvolvedor de ML e cientista de dados para obter a carreira mais gratificante agora.
