Navegando no futuro: escolhendo entre a carreira de cientista de dados e engenheiro de ML em 2024
À medida que avançamos em direção a 2024, a Ciência de Dados e o Machine Learning (ML) continuam a evoluir, oferecendo excelentes oportunidades de carreira para profissionais que procuram deixar uma marca na tecnologia; duas funções críticas na vanguarda dessa mudança são os cientistas de dados e o ML. Neste guia de carreira, exploraremos as diferenças entre essas funções, suas responsabilidades e as habilidades necessárias para se destacar em cada uma delas, fornecendo informações valiosas para aqueles que estão considerando carreiras nesses setores dinâmicos, neste caso.
Cientista de Dados: Um cientista de dados é um profissional que combina conhecimentos em diversas áreas, como matemática, estatística, programação e aprendizagem de domínios específicos, para extrair insights e conhecimento dos dados. O papel de um cientista de dados envolve coletar e processar grandes quantidades de dados e analisá-los para ajudar as organizações a tomar decisões informadas.
Engenheiro de aprendizado de máquina: Um engenheiro de aprendizado de máquina (ML) é especialista em projetar, implementar e manter sistemas de aprendizado de máquina. Os engenheiros de ML preenchem a lacuna entre o desenvolvimento de modelos de aprendizado de máquina e a integração deles em aplicativos e sistemas do mundo real. Seu foco principal é implementar soluções de aprendizado de máquina que possam escalar e entregar benefícios tangíveis em um ambiente empresarial ou industrial específico.
As diferenças entre cientista de dados e engenharia de ML:
Embora os cientistas de dados e os engenheiros de machine learning (ML) trabalhem com dados e se beneficiem das técnicas de machine learning, existem diferenças distintas em suas funções, responsabilidades e perspectivas. Há uma grande diferença entre um Cientista de Dados e um Engenheiro de ML.
Foco principal:
Cientista de Dados: Aquele cujo foco principal é extrair insights e conhecimento de dados. Seus serviços incluem análise de dados, modelagem estatística e modelagem preditiva para resolver problemas complexos e apoiar a tomada de decisões.
Engenheiro de ML: Concentra-se principalmente em projetar, construir e implantar modelos de aprendizado de máquina. Eles estão cada vez mais interessados em aplicar soluções de aprendizado de máquina a aplicações do mundo real.
Responsabilidades:
Cientista de Dados: Analisa e interpreta dados complexos, desenvolve modelos estatísticos e comunica as descobertas às partes interessadas. Eles realizam limpeza, pré-processamento e visualização de dados.
Engenheiro de ML: Projeta e constrói modelos de aprendizado de máquina, integra modelos em produtos e garante eficiência em escala. Eles se concentram na implementação e monitoramento de soluções de aprendizado de máquina.
Habilidades:
Cientista de Dados: Hábil em análise estatística, limpeza e pré-processamento de dados. Proficiente em linguagens de programação como Python ou R e utiliza frequentemente ferramentas para visualizar dados. São necessárias fortes habilidades de comunicação.
Engenheiro de aprendizado de máquina: Especializado em algoritmos de aprendizado de máquina, desenvolvimento de modelos e engenharia de software. Conhecimento de linguagens de programação como Python, Java ou C++ e experiência com frameworks de aprendizado de máquina como TensorFlow ou PyTorch.
Informação educacional:
Cientista de Dados: normalmente tem formação em matemática, estatística, ciência da computação ou áreas afins. Segure-se d
Engenheiro de ML: Freqüentemente tem formação em ciência da computação, engenharia de software ou disciplina relacionada. Possui forte conhecimento de algoritmos e estruturas de dados.
Qual carreira é melhor para você em 2024?
Informação educacional:
Verifique sua formação e veja qual local melhor atende às suas necessidades. Ambos os empregos geralmente exigem uma base sólida em disciplinas relacionadas.
Desenvolvimento de carreira:
Considere opções de carreira e oportunidades de crescimento em cada área. Determine quais estão mais alinhados com seus objetivos de carreira de longo prazo.
Tendências da indústria:
Acompanhe as últimas tendências do setor em ciência de dados e engenharia de ML. Ele permite que você escolha uma área que se move na direção desejada.
Interesses pessoais:
Pense no que lhe interessa. Seja a emoção de analisar dados ou a emoção de construir sistemas inteligentes, escolher um campo que corresponda aos seus interesses pode ser muito satisfatório.
Conclusão:
Afinal, tanto a ciência de dados quanto a engenharia de ML oferecem planos de carreira gratificantes com muitas oportunidades de crescimento. É melhor explorar ambas as áreas por meio de cursos, estágios ou estágios para obter experiência prática e tomar decisões informadas com base em suas preferências e pontos fortes.
source – www.analyticsinsight.net
