機械学習エンジニアとデータサイエンティストの違い

今日では、データサイエンティストの仕事は非常に一般的になり、機械学習もその中に完全に含まれる可能性があります。

データサイエンティストと機械学習エンジニアは、現在業界で最も人気のある 2 つの職業です。この記事では、機械学習エンジニアとデータサイエンティストの違いについて説明します。

機械学習とデータサイエンスとは何ですか?

機械学習とは、人工知能を利用して、コンピューターがプログラムなしで学習できるようにすることです。機械学習では、アクセス可能なデータとさまざまなアルゴリズムを使用して機械学習モデルを構築できます。これらのアルゴリズムにより、ソフトウェアアプリケーションはプログラミングなしで結果を予測できます。

データサイエンスは、データを深く掘り下げて、例、パターン、動作を理解する科学です。簡単に言えば、データサイエンスとは、アクセス可能なデータから予測や推論を行うことです。この重要な知識は、組織が顧客の行動や関心を理解し、より情報に基づいたビジネス上の意思決定を行うのに役立ちます。

たとえば、Netflix は顧客の視聴パターンを区別することで顧客の好みを理解し、そのデータを活用して自社の Web サイトで新しいシリーズをリリースしています。

データサイエンティストと機械学習エンジニアとは誰ですか?

機械学習とデータサイエンスの基礎がわかったところで、機械学習エンジニアとデータサイエンティストとはどのような人たちなのか、どのように理解すればよいのでしょうか。

データサイエンティスト

データサイエンティストは、組織がデータから貴重な洞察を引き出すのを支援します。データサイエンティストはデータを分析し、Java などのプログラミング言語を使用してデータ内のパターンを発見できるプログラムを作成します。このデータにより、組織は顧客の行動やエンゲージメント率などを把握できるようになります。

データサイエンティストは基本的に、AI アプローチの種類を決定し、アルゴリズムをモデル化し、その後テスト用にモデル化する研究に重点を置いています。

機械学習エンジニア

ML エンジニアは、機械学習に明示的に関連する開発活動を実行する他のエンジニアと同様です。彼らは、データサイエンティストによって特徴付けられたデータモデルに基づいてアルゴリズムを構築します。

さらに、機械学習エンジニアは、PCを制御できるプログラムを作成する知識も持っています。 ML エンジニアが作成したアルゴリズムの助けにより、マシンは他者からの指示を必要とせずにコマンドを理解できるようになります。