妇女与计算触摸屏交互,包含关于数据科学和机器学习的图像。

你生活在一个由技术和信息的世界,一个你无法避免成为技术用户的世界。技术领域喜欢人工智能,数据科学,机器人,机器学习,网络安全与您的当代生活交织在一起。

数据科学和机器学习工程是两种技术领域,可以提供良好的工资和令人着迷的工作。也许您想扩展您的职业技能,以便与许多有趣的主题一起使用大数据的机器学习

数据科学家和机器学习工程师做了什么?请继续阅读以了解更多信息。

数据科学家做什么吗?

数据科学家使用计算机,算法和系统的工作流程来收集,清洁,组织和分析有用方式的数据。他们探索数据以查找模式,提取可操作的见解并回答重要问题。

作为数据科学家,您可以在几乎任何主题上使用定性或定量数据,如:

  • 股票市场指标
  • 餐厅食品库存
  • 互联网网站流量
  • 太阳系天文观测
  • 流行病学疾病跟踪
  • 人口普查

在数据科学工作中的典型日期可能需要:

  • 收集,转换和分析大量和/或独特类型的数据
  • 执行数据统计分析
  • 从数据生成可视化和模型
  • 撰写关于从数据中得出的见解的报告
  • 解决数据的业务相关的问题或问题
  • 与专业人士沟通数据

数据科学通过创建和使用模型和算法来涉及机器学习领域,用于计算机学习和数据分析。

数据科学家使用哪种技能和工具?

数据科学家使用许多科目的知识,技能和分析技术,包括:

  • 应用数学:数学与应用于不同学科(如物理、工程、生物)
  • 统计:数学专注于数据收集,分析,解释和表示
  • 信息可视化:知识视觉表达的研究和设计(通常是互动),以援助人类概念理解
  • 分析学:对数据和/或统计数据的系统逻辑分析
  • 计算机科学:计算,包括计算机设计,软件开发和信息处理
  • 通信:传送信息的技术和技术

数据科学家使用许多计算机语言、工具和平台来处理数据,例如:

计算机编程语言

数据可视化工具

计算平台

机器学习工程师做了什么?

机器学习,人工智能的疑问,是指计算机的设计,实现和操作,具有学习和改善自己的算法。机器学习专家列车具有样品数据的计算机,因此计算机可以学习并达到信息的有用预测。

机器学习工程师是构建软件以支持机器学习计算机应用程序的软件工程师。它们创建,使用和改进软件应用程序和机器学习模型,可用于查找来自数据的可操作洞察力。

一天典型的机器学习工作可能包括:

  • 使用不同的编程语言对计算机进行编程
  • 设计和开发机器学习算法,数据结构,型号和设备
  • 测试机器学习模型和软件架构
  • 查看机器学习模型和设备
  • 撰写技术文档解释您的工作
  • 与同行交流技术概念

机器学习工程师创建促进其他专家工作的产品,包括数据科学家和数据分析师。通过机器学习产品,机器和人员可以处理,分析,学习,并了解更有数量的数据。随着技术的发展,计算机可以在逐步的时间段内处理数据。

机器学习过程的结果对于做金融业务决策,操作等行动是有用的自驾或诊断疾病。

阅读更多关于机器学习工程的细节

哪些技能和工具可以使用机器学习工程师?

机器学习工程师需要强大的计算机编程和软件工程。通知机器学习的主题领域包括:

  • 数学:一个广泛的学科,包括对数量,结构和空间的理论和应用研究
  • 计算机编程:设计和构建计算机程序以实现特定任务的过程
  • 软件工程:一种专门用于软件开发、操作和文档化的工程形式
  • 概率:数学分支专注于描述一个命题事件或真实性的可能性
  • 统计:数学专注于数据收集,分析,解释和表示
  • 数据结构:用于存储,组织和管理数据的计算机科学格式,使用户能够访问和修改数据
  • 算法:定义明确的计算机指令,对进行计算或解决问题很有用

机器学习工程师和数据科学家使用的计算机编程语言存在重叠;上面列出的许多对数据科学有用的方法也适用于机器学习工程。

机器学习工程师还使用计算平台。受欢迎的包括:

作为数据科学家或机器学习工程师,你能挣多少钱?

ZipRecruiter报告数据科学家的平均年薪到2021年,美国的学费为119413美元。工资从92,500美元(25美元)起TH.百分位数)至164,500美元(90TH.百分位数)。

ZipRecruiter还报告了机器学习工程师的平均年薪美国是美国2002年的130,530美元。工资范围从103,000美元(25美元TH.到17.9万美元(90美元)TH.百分位数)。

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