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无论是机器学习还是数据科学都是目前比较热门的一些互联网行业类型，而本文我们就通过案例分析来简单了解一下，数据科学家与机器学习工程师的区别分析。
数据科学家
数据科学家帮助组织从数据中提取有价值的见解。数据科学家分析数据并使用能够发现数据模式的编程语言(如Java)创建程序。有了这些数据，组织可以熟悉客户行为、参与率等。
数据科学家基本上以研究为中心，以决定AI方法的类型，对算法进行建模并随后对其进行建模以进行测试。
机器学习工程师
ML工程师就像其他从事开发活动，明确地参与机器学习的工程师一样。他们在数据科学家所表征的数据模型上构建算法。
此外，机器学习工程师还具有创建可以控制PC的程序的知识。在ML工程师创建的算法的帮助下，机器无需他人指示即可理解命令。
工作职责
接下来，我们来看一下机器学习工程师和数据科学家在他们的日常生活中都做了些什么
数据科学家的工作职责
数据科学家师的主要职责是理解客户的业务需求并提出解决方案
进行数据挖掘以检查它们是否可以提取出可以使组织受益的重要数据
可以找出改善组织的方法论
利用TensorFlow等深度学习框架来构建深度学习模型
利用各种技术进行数据分析，并利用图表，图形等表示数据
机器学习工程师的工作职责
机器学习工程师进行研究并实施合适的机器学习算法和工具
制定有助于理解业务目标的行动计划
根据业务先决条件创建机器学习应用程序
使用现有的ML框架和库进行分析，并在必要时进行扩展
确认数据质量
数据科学家所需的技能
统计
数据挖掘与清理
数据可视化
非结构化数据管理策略
编程语言，例如R和Python
理解SQL数据库
利用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
统计建模
数据评估与监控
算法的理解与利用
自然语言处理
数据架构设计
文字表示策略
【免责声明】：本内容转载于网络，转载目的在于传递信息。文章内容为作者个人意见，本平台对文中陈述、观点保持中立，不对所包含内容的准确性、可靠性与完整性提供形式地保证。请读者仅作参考。更多内容请加danei0707学习了解。欢迎关注“达内在线”参与分销，赚更多好礼。
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2024-01-12
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