LinkedIn的数据显示，机器学习和人工智能就业在过去四年中增长了74%。数据科学家和机器学习科学家是这一领域的工作头衔之一，但对两者之间的区别感到困惑的并非只有你一个人。

今天，我们将了解数据科学家和机器学习科学家的职业差异

什么是数据科学？

深入检查公司或组织档案中的大量数据是数据科学的全部内容。这项研究包括了解数据来源、评估其质量，以及确定数据是否将用于帮助未来企业发展。

公司的数据通常采用两种格式之一：有组织的或无组织的。当我们研究这些数据时，我们对行业或客户动态有了有益的了解，从而使公司能够通过检测数据收集的趋势，获得相对于竞争对手的竞争优势。

数据科学家是将非结构化数据转化为有用业务信息的专家。算法编程以及数据处理、人工智能和统计学都得到了这些专家的认可。亚马逊、Netflix、医疗保健行业、欺诈预防、网络研究和航空公司都是数据分析的大用户。

什么是机器学习？

机器学习是计算机科学的一个领域，它允许机器学习而无需明确编程。机器学习指的是在不需要人类的情况下使用算法来评估数据和做出预测。作为输入，机器学习使用一系列指令、信息或观察结果。Facebook、谷歌等公司广泛利用机器学习。

数据科学家与机器学习科学家的区别

虽然这两种工作在招聘人员中有时是相同的，但如果你专门从事其中任何一种工作，你就会意识到这两种工作是有区别的。尽管这两种职业都依赖于机器学习算法，但他们的日常任务可能会大不相同。机器学习科学家专门研究信号处理、对象识别、汽车/自动驾驶和机器人等用例，而数据科学家则研究欺诈检测、产品分类或客户细分等使用因素。

数据科学家

数据科学家可能会看到更标准化的工作描述，以及他们所需要的教育和能力。典型的数据科学家将识别问题，生成数据集，评估几种机器学习算法，产生结果，然后与利益相关者合作分析和交流这些结果。数据科学家职位的重点是业务和利益相关者的合作。根据工作的不同，他们只需机器学习专家花费几个月甚至几周的时间就可以构建模型。

作为一名数据科学家，您有望获得以下教育和技能：

教育类

•本科或硕士学位

•数据科学

•统计数字

•业务分析

技能

•Python或R

•数据分析

•画面

•Jupyter笔记本

•SQL

•回归

•模型制作

数据科学家通常具有商业或数据分析方面的背景，然后才能利用代码（通常是Python或R语言的代码）使用这些语言中的机器学习工具自动化预测。

成为数据科学家或机器学习科学家的道路也可能有所不同。例如，数据科学家在成为数据科学家之前，可能是从业务分析师、统计学家、数据分析师或商业智能分析师开始的。机器学习科学家可能从计算机科学家、软件工程师、机器人工程师、物理学家或一般工程师开始，然后发展成为机器学习科学家。

机器学习科学家

机器学习科学家

另一方面，机器学习科学家通常更关注算法本身，以及围绕实现系统的软件工程。机器学习科学家的头衔中经常使用“研究”一词。这意味着在开发更简单的方法之前，您应该花更多的时间理解一般的算法。总的来说，这些职位在不同的组织中可能是相似的，因此每次你阅读一份工作描述时，你都会注意到这些不同。最重要的结论是，数据科学职位似乎更为常见和稳定，这意味着他们的工作描述没有机器学习科学家的变化那么大，因此对这些能力要谨慎对待。

以下是所需教育和能力的一些变化：

教育类

•D.以学位为导向

•机器学习

•计算机科学

•机器人技术

•物理学

•数学

技能

•大量研究

•信号和分布式系统

•OpenCV

C++或C语言

•质量保证

•自动化

•模型部署

•Unix

•人工智能

机器学习科学家通常需要额外的软件工程技能，如C++，也需要更多的自动化和部署能力。在某些工作描述中，我们也会注意到有一个专业，比如物理或机器人。

结论

数据科学是一门广泛的跨学科学科，它从海量数据和计算能力中寻求见解。现代数据科学最有趣的进步之一是机器学习。机器学习促进机器从海量数据中独立运行。这些技术有多种应用，但并非没有限制。虽然数据科学功能强大，但只有拥有高技能员工和高质量数据，才能充分发挥其潜力。