Cho dù bạn chỉ mới bắt đầu tham gia lực lượng lao động, gần đây đã bị cho thôi việc, lo lắng về việc duy trì công việc hiện tại của mình hay đã tạm lắng và có chút thời gian rảnh rỗi, không có cơ hội nào tốt hơn bây giờ để học một số kỹ năng liên quan đến AI. Nhà khoa học dữ liệu và nhà khoa học máy học nằm trong số các chức danh công việc trong lĩnh vực này, nhưng bạn không đơn độc khi phải phân vân về sự khác biệt giữa hai chức danh này. Hôm nay, chúng ta sẽ tìm hiểu về sự khác biệt nghề nghiệp giữa Nhà khoa học dữ liệu và Nhà khoa học máy học.
Sự khác biệt nghề nghiệp giữa nhà khoa học dữ liệu và nhà khoa học máy học
Khoa học dữ liệu là gì?
Việc kiểm tra chuyên sâu lượng dữ liệu khổng lồ được lưu trữ trong kho lưu trữ của công ty hoặc tổ chức là mục đích của khoa học dữ liệu. Nghiên cứu này bao gồm việc hiểu dữ liệu bắt nguồn từ đâu, đánh giá chất lượng của dữ liệu và xác định xem dữ liệu có được sử dụng để hỗ trợ sự phát triển của công ty trong tương lai hay không.
Dữ liệu của một công ty thường ở một trong hai định dạng: có tổ chức hoặc không có cấu trúc. Chúng tôi có được thông tin chi tiết hữu ích về ngành hoặc động lực của khách hàng khi nghiên cứu dữ liệu này, cho phép công ty đạt được lợi thế cạnh tranh so với các đối thủ bằng cách phát hiện xu hướng thu thập dữ liệu.
Các nhà khoa học dữ liệu là những chuyên gia trong việc biến dữ liệu phi cấu trúc thành thông tin kinh doanh hữu ích. Lập trình thuật toán và xử lý dữ liệu, trí tuệ nhân tạo và thống kê đều được các chuyên gia này công nhận. Amazon, Netflix, ngành chăm sóc sức khỏe, phòng chống gian lận, nghiên cứu web và hãng hàng không đều là những người sử dụng lớn phân tích dữ liệu.
Học máy là gì?
Học máy là một lĩnh vực khoa học máy tính cho phép máy móc học hỏi mà không cần phải được lập trình rõ ràng. Học máy đề cập đến việc sử dụng các thuật toán để đánh giá dữ liệu và đưa ra dự đoán mà không cần đến con người. Là đầu vào, Học máy sử dụng một chuỗi hướng dẫn, thông tin hoặc quan sát. Các công ty như Facebook, Google và những công ty khác sử dụng máy học một cách rộng rãi.
Sự khác biệt giữa nhà khoa học dữ liệu và nhà khoa học máy học
Mặc dù hai công việc này đôi khi giống hệt nhau giữa các nhà tuyển dụng, nhưng nếu bạn chuyên về bất kỳ công việc nào trong số này, bạn cần biết rằng có sự khác biệt. Mặc dù thực tế là cả hai nghề đều dựa vào các thuật toán học máy, nhưng nhiệm vụ hàng ngày của chúng có thể khá khác nhau.
Các nhà khoa học máy học chuyên về các trường hợp sử dụng như xử lý tín hiệu, nhận dạng đối tượng, ô tô / xe tự lái và rô bốt, trong khi các nhà khoa học dữ liệu làm việc trên các yếu tố sử dụng như phát hiện gian lận, phân loại sản phẩm hoặc phân khúc khách hàng.
Các nhà khoa học dữ liệu
Các nhà khoa học dữ liệu có thể thấy các mô tả công việc được chuẩn hóa hơn, cũng như trình độ học vấn và khả năng cần thiết của họ. Một nhà khoa học dữ liệu điển hình sẽ xác định một vấn đề, tạo tập dữ liệu, đánh giá một số thuật toán học máy, tạo ra kết quả, sau đó phân tích và truyền đạt những kết quả đó với sự cộng tác của một bên liên quan.
Trọng tâm của các vị trí nhà khoa học dữ liệu là hợp tác kinh doanh và các bên liên quan. Họ xây dựng các mô hình trong một phần nhỏ thời gian mà một chuyên gia máy học cần đến, có thể là vài tháng hoặc thậm chí vài tuần, tùy thuộc vào công việc.
Là một nhà khoa học dữ liệu, bạn có thể mong đợi nhận được sự giáo dục và kỹ năng sau:
Giáo dục
- Bằng BS hoặc MS định hướng
- Khoa học dữ liệu
- Số liệu thống kê
- Phân tích kinh doanh
Kỹ năng
- Python hoặc R
- Phân tích dữ liệu
- Tableau
- Máy tính xách tay Jupyter
- SQL
- hồi quy
Xây dựng mô hình
Các nhà khoa học dữ liệu thường có kiến thức nền tảng về kinh doanh hoặc phân tích dữ liệu trước khi có thể sử dụng mã, thường bằng Python hoặc R, để tự động hóa các phép chiếu bằng cách sử dụng các công cụ học máy trong các ngôn ngữ đó.
Con đường trở thành nhà khoa học dữ liệu hoặc nhà khoa học máy học cũng có thể khác nhau. Ví dụ, một nhà khoa học dữ liệu có thể đã bắt đầu như một nhà phân tích kinh doanh, nhà thống kê, nhà phân tích dữ liệu hoặc nhà phân tích tình báo kinh doanh trước khi trở thành một nhà khoa học dữ liệu. Có thể một nhà khoa học máy học sẽ bắt đầu với tư cách là một nhà khoa học máy tính, kỹ sư phần mềm, kỹ sư robot, nhà vật lý hoặc kỹ sư nói chung, sau đó tiến tới trở thành nhà khoa học máy học.
Các nhà khoa học máy học
Mặt khác, các nhà khoa học học máy thường tập trung hơn vào bản thân các thuật toán và cả kỹ thuật phần mềm xung quanh việc triển khai hệ thống. Từ “nghiên cứu” thường được sử dụng trong các chức danh của các nhà khoa học máy học. Điều này có nghĩa là bạn nên dành nhiều thời gian hơn để hiểu các thuật toán nói chung trước khi phát triển một phương pháp đơn giản hơn.
Nhìn chung, các vị trí này có thể giống nhau ở các tổ chức khác nhau, do đó, bạn có thể nhận thấy sự khác biệt mỗi khi đọc bản mô tả công việc. Kết luận quan trọng nhất là các vị trí trong khoa học dữ liệu có vẻ phổ biến và ổn định hơn, ngụ ý rằng mô tả công việc của họ không thay đổi nhiều như các nhà khoa học máy học, vì vậy hãy coi như là hạt cát.
Sau đây là một số khác biệt về trình độ học vấn và khả năng cần thiết:
Giáo dục
- D. mức độ định hướng
- Học máy
- Khoa học máy tính
- Người máy
- Vật lý
- toán học
Kỹ năng
- Nghiên cứu nặng
- Tín hiệu & Hệ thống phân tán
- OpenCV
- C ++ hoặc C
- Đảm bảo chất lượng
- Tự động hóa
- Triển khai mô hình
- Unix
Trí tuệ nhân tạo
Các nhà khoa học học máy thường yêu cầu các kỹ năng kỹ thuật phần mềm bổ sung, chẳng hạn như C ++, cũng như khả năng tự động hóa và triển khai nhiều hơn. Trong một số mô tả công việc nhất định, chúng tôi cũng sẽ nhận thấy rằng có một chuyên ngành, chẳng hạn như Vật lý hoặc Robot.
Khoa học dữ liệu là một ngành học rộng rãi, liên ngành nhằm tìm kiếm những hiểu biết sâu sắc từ khối lượng dữ liệu khổng lồ và sức mạnh tính toán. Một trong những tiến bộ thú vị nhất trong khoa học dữ liệu hiện đại là học máy.
Máy học thúc đẩy máy móc tự hoạt động từ lượng dữ liệu khổng lồ. Những công nghệ này có một số ứng dụng, nhưng chúng không phải là không có giới hạn. Mặc dù khoa học dữ liệu rất mạnh mẽ, nhưng nó chỉ có thể được sử dụng hết tiềm năng nếu bạn có nhân viên có tay nghề cao và dữ liệu chất lượng cao.
Từ khóa:
- Khoa học dữ liệu
- Nhà khoa học dữ liệu la gì
- Khoa học dữ liệu học trường nào
- Con gái có nên học khoa học dữ liệu
- Khoa học dữ liệu học gì
- Khoa học dữ liệu UEH
- Khoa học dữ liệu ra làm gì
- Lương ngành khoa học dữ liệu ở Việt Nam
Nội dung liên quan:
- 5 câu hỏi về nghiên cứu marketing qua email năm 2022
- Cách sử dụng live chat để thúc đẩy ý tưởng tiếp thị nội dung mới
- Top 6 cách đánh bại đối thủ cạnh tranh về nội dung của bạn
