Инженер MLOps против Data Scientist — различия между ними
data-science artificial-intelligence mlops

Инженер MLOps против Data Scientist — различия между ними

18 мая 2023 г.

Поскольку искусственный интеллект и машинное обучение продолжают революционизировать различные отрасли, появился целый ряд ролей, поддерживающих этот рост. Двумя ключевыми игроками в этой области являются инженеры MLOps и специалисты по данным. Хотя на первый взгляд их роли могут показаться похожими, между ними есть важные различия. В этой статье мы рассмотрим различия между MLOps Engineer и Data Scientist и узнаем, какой вклад каждый из них вносит в мир машинного обучения.

Кто такой специалист по данным?

Ученый по данным — это профессионал, который специализируется на извлечении полезных сведений из огромных объемов данных. Они объединяют свои знания в области математики, статистики и программирования для анализа и интерпретации данных, решения сложных проблем и, в конечном итоге, для более эффективного принятия решений в организации. Специалисты по данным тесно сотрудничают с заинтересованными сторонами бизнеса, чтобы понять их цели и разработать модели машинного обучения, которые помогут достичь этих целей.

Основные обязанности Data Scientist включают:

  • Сбор, очистка и предварительная обработка данных
  • Разработка моделей и алгоритмов машинного обучения
  • Оценка производительности модели и при необходимости оптимизация
  • Сообщение результатов и идей заинтересованным сторонам бизнеса

Кто такой инженер MLOps?

С другой стороны, инженер MLOps занимается операционными аспектами машинного обучения. Они работают над тем, чтобы модели машинного обучения эффективно развертывались, отслеживались и поддерживались в инфраструктуре организации. MLOps Engineering — это мост между наукой о данных и разработкой программного обеспечения, подчеркивающий важность совместной работы, автоматизации и надежных процессов для поддержки рабочих процессов машинного обучения.

Основные обязанности инженера MLOps включают:

  • Разработка и внедрение инфраструктуры машинного обучения.
  • Автоматизация развертывания моделей машинного обучения и управления ими
  • Отслеживание производительности модели и устранение возникающих проблем
  • Сотрудничество с учеными по данным и другими заинтересованными сторонами для оптимизации рабочих процессов машинного обучения.

Инженер MLOps и специалист по данным: ключевые различия

Несмотря на то, что роли MLOps Engineer и Data Scientist частично совпадают, основные различия заключаются в их специализации и специализации.

  1. Фокус. Специалисты по данным в основном занимаются разработкой и усовершенствованием моделей машинного обучения, тогда как инженеры MLOps работают над развертыванием, мониторингом и управлением этими моделями.
  2. Опыт. Специалисты по данным обладают сильными аналитическими и математическими навыками, а также знаниями алгоритмов и методов машинного обучения. Инженеры MLOps, напротив, лучше разбираются в принципах разработки программного обеспечения, облачных сервисах и инфраструктуре.
  3. Совместная работа. Хотя обе роли требуют отличных навыков общения и совместной работы, инженеры MLOps более тесно сотрудничают с разработчиками программного обеспечения, командами DevOps и ИТ-специалистами, чтобы обеспечить плавную интеграцию моделей машинного обучения в существующую инфраструктуру организации. .
  4. Жизненный цикл модели. Специалисты по данным участвуют в ранних этапах жизненного цикла модели машинного обучения, от сбора и предварительной обработки данных до разработки и оценки модели. Однако инженеры MLOps отвечают за более поздние этапы, включая развертывание модели, мониторинг и обслуживание.

В заключение

Понимание различий между MLOps Engineer и Data Scientist имеет решающее значение для организаций, стремящихся создать сильную команду по машинному обучению. Хотя обе роли вносят значительный вклад в успех проектов искусственного интеллекта и машинного обучения, каждая из них обладает уникальным набором навыков и сферами деятельности. Признавая и ценя эти различия, организации могут лучше распределять ресурсы, развивать совместную работу и внедрять инновации в свои инициативы в области машинного обучения.

Подпишитесь на информационный бюллетень MLOps Now, чтобы получать еженедельную информацию о MLOps.

:::информация Также опубликовано здесь.

:::

Оригинал

Recent Post

Categories

PREVIOUS ARTICLE
NEXT ARTICLE