Data science i uczenie maszynowe – czym się różnią?

Terminy data science i uczenie maszynowe są powszechnie stosowane, ale czy wiesz, co dokładnie oznaczają i jaka jest między nimi różnica? Jakich umiejętności potrzeba, aby dostać pracę jako Machine Learning Engineer lub Data Scientist? Jeśli masz jakiekolwiek wątpliwości, ten artykuł jest dla Ciebie. Od teraz już nigdy nie pomylisz tych dwóch terminów.

Co to jest data science?

Data science w dosłownym tłumaczeniu z języka angielskiego to nic innego jak nauka o danych. Jest to multidyscyplinarne podejście do wydobywania użytecznych i wnikliwych wniosków z ogromnych ilości danych gromadzonych i tworzonych przez współczesne organizacje.

Obejmuje to zarówno przygotowanie danych do przetwarzania, jak również wykonywanie zaawansowanej ich analizy. Ważnym etapem jest również umiejętna prezentacja wyników i zachodzących wzorców w celu ukazania wartości biznesowej analizowanych danych.

Data Scientist — na czym polega praca na tym stanowisku

Praca osoby pracującej na stanowisku Data Scientist polega przede wszystkim na przygotowaniu danych do określonego rodzaju przetwarzania m.in. poprzez ich oczyszczenie, agregowanie i manipulowanie. 

Następnym krokiem jest dokładna i wnikliwa analiza, wymagająca odpowiedniego opracowania i wykorzystania algorytmów, analityki i zaawansowanych modeli sztucznej inteligencji. 

W pracy specjalisty od data science dużą rolę odgrywa także odpowiednie oprogramowanie, które przeczesuje dane w celu znalezienia wzorców i przekształcenia ich w prognozy, które wspierają podejmowanie decyzji biznesowych. Dokładność owych przewidywań musi być zweryfikowana poprzez odpowiednio zaprojektowane testy i eksperymenty, które również leżą po stronie zespołu data science.

Otrzymane wyniki powinny być następnie udostępniane za pomocą narzędzi do wizualizacji danych, które umożliwiają każdemu dostrzeżenie zachodzących wzorców i zrozumienie trendów.

Jakie umiejętności powinien posiadać Data Scientist?

Wiemy już, czym zajmuje się Data Scientist. A jakie umiejętności są niezbędne, aby pracować na tym stanowisku? Poniżej najważniejsze wymagania względem osób ubiegających się o pracę w tym zawodzie:

• podstawy programowania w językach takich jak Python czy R,
• umiejętność eksploracji i czyszczenia danych,
• znajomość odpowiednich narzędzi i technik do oceny i przygotowania danych,
• bardzo dobre zrozumienie baz danych SQL i NoSQL,
• umiejętność wyciągania wniosków z danych przy użyciu analityki predykcyjnej i sztucznej inteligencji, w tym modeli uczenia maszynowego i głębokiego uczenia,
• umiejętność tworzenia aplikacji, które automatyzują przetwarzanie danych,
• znajomość narzędzi big data, takich jak Hadoop, Hive i Pig,
• umiejętność wykorzystania technik zarządzania danymi nieustrukturyzowanymi,
• znajomość narzędzi do wizualizacji danych takich jak Tableau czy Microsoft Power BI, które umożliwiają prezentowanie nawet najbardziej skomplikowanych danych w bardziej przystępny sposób.

Co to jest uczenie maszynowe?

Uczenie maszynowe (ang. machine learning) to dziedzina sztucznej inteligencji (ang. AI, artificial intelligence), która polega na wykorzystaniu danych i algorytmów w celu nauczenia maszyn naśladowania sposobu, w jaki uczą się ludzie.

Skupia się głównie się na rozwoju programów komputerowych, które mogą uzyskać dostęp do danych i wykorzystać je do samodzielnego uczenia się. Co więcej, systemy oparte na uczeniu maszynowym stale się uczą —  im większą liczbę danych otrzymują, a następnie przetwarzają, tym większa jest ich dokładność.

Czym się zajmuje Machine Learning Engineer?

Machine Learning Engineer to zawód który łączy doświadczenie inżyniera oprogramowania z umiejętnościami z zakresu data science.

Podczas gdy Data Scientist analizuje zbiór danych w celu wyciągnięcia odpowiednich wniosków, Machine Learning Engineer projektuje oprogramowanie, które jest w stanie samodzielnie się uczyć i funkcjonować bez bezpośredniej pomocy człowieka. W tym celu osoba pracująca na tym stanowisku wykorzystuje dane, a następnie tworzy i automatyzuje odpowiednie modele predykcyjne. Innymi słowy, Machine Learning Engineer jest niejako spoiwem między danymi a oprogramowaniem. 

Dokładny zakres obowiązków osoby pracującej jako Machine Learning Engineer różni się w zależności od specyfiki, wielkości czy też branży firmy, w jakiej pracuje. Jego głównym  zadaniem jest jednak zawsze łączenie nauki o danych z podstawami informatyki w celu projektowania, budowania i utrzymywania systemów uczenia maszynowego.

Jakie umiejętności powinien posiadać Machine Learning Engineer?

Do najważniejszych umiejętności osoby pracującej na stanowisku Machine Engineer należą m.in.:

• umiejętność programowania w językach takich jak Python czy R,
• znajomość zasad prawdopodobieństwa i statystyki,
• umiejętność modelowania i oceny danych,
• umiejętność statystycznego modelowanie danych,
• znajomość algorytmów i bibliotek uczenia maszynowego takich jak m.in. Scikit-Learn, Keras, TensorFlow, PyTorch czy MLlib
• umiejętność pracy na sieciach neuronowych,
• przetwarzanie języka naturalnego (ang. NLP, Natural Language Processing)
• projektowanie architektury danych,
• w zależności od preferencji firmy, często wymagana jest też znajomość narzędzi takich jak: Spark & Hadoo, Apache Kafka czy Google Cloud ML Engine.

Data science i uczenie maszynowe — dziedziny, które wzajemnie się przenikają

Data science to obszerna dziedzina, która w celu zdobywania wiedzy wykorzystuje ogromne ilości danych i moc obliczeniową. Uczenie maszynowe natomiast to sposób na odpowiednie wykorzystanie tych danych przez komputery, które uczą się na podstawie dostarczonych wzorów. Jest więc często tylko jednym z wielu narzędzi, służących do pracy z danymi.

Machine learning jest jednak zależny od data science, ponieważ aby odpowiednio działał, potrzebny jest doświadczony Data Scientist. Jego/jej zadaniem jest przygotowanie danych i zastosowanie odpowiednich narzędzi, aby w pełni wykorzystać wszystkie zebrane informacje.

W skrócie, nauka o danych to badanie, budowanie i interpretacja modelu, podczas gdy uczenie maszynowe jest produkcją tego modelu. 

Choć niektóre wymagane umiejętności osób pracujących na stanowiskach Data Scientist i Machine Learning Engineer pokrywają się, główna różnica polega na tym, że ten pierwszy skupia się na statystyce, budowaniu modeli i interpretacji wyników, podczas gdy drugi wykorzystuje otrzymane modele w celu skalowania ich i wdrożenia na produkcję.

Podsumowanie — jaka jest różnica między data science a machine learning?

Zdecydowaliśmy się opisać pracę osób pracujących jako Data Scientist oraz Machine Learning Engineer, ponieważ w ten sposób łatwiej jest zrozumieć, na czym polega różnica pomiędzy pojęciami będącymi tematem tego artykułu.

Podsumowując, data science to dziedzina zajmująca się procesami i systemami służącymi do wydobywania, analizy, a następnie wizualizacji i wyciągania wniosków na podstawie ogromnych zbiorów danych. Machine Learning natomiast skupia się głównie na zaprogramowaniu komputerów, które będą potrafiły podejmować działania na podstawie danych.

Terminy te wzajemnie się przenikają, a osoby pracujące na stanowiskach Data Scientist i Machine Engineer zazwyczaj pracują wspólnie w zespołach zajmujących się rozwojem sztucznej inteligencji.

Jak możemy Ci pomóc?

Szukasz pracy na stanowisku Machine Learning Engineer lub Data Scientist? Zapoznaj się z aktualnymi ofertami pracy w WEBSENSA. Jeśli akurat nie znajdziesz oferty odpowiedniej dla siebie, i tak do nas napisz – być może jeszcze nie wiemy, że potrzebujemy w naszym zespole właśnie Ciebie. ;)

A może szukasz firmy, która wykona dla Ciebie zaawansowany projekt z zakresu machine learning i data science? Skontaktuj się z naszym ekspertem. Chętnie porozmawiamy o potrzebach Twojej firmy.