如今，数据科学家的工作已经变得如此通用，以至于机器学习可能完全包含在其中。数据科学家和机器学习工程师是目前业界最热门的两个职位。在本文中，我将解释机器学习工程师和数据科学家之间的区别。什么是机器学习和数据科学？机器学习是利用人工智能使计算机无需编程即可学习。在机器学习中，可以使用可访问的数据和不同的算法来构建机器学习模型。这些算法允许软件应用程序无需任何编程即可预测结果。数据科学是一门深入挖掘数据并理解示例、模式和行为的科学。简而言之，数据科学就是根据可访问的数据进行预测和推断。这些重要知识可以帮助组织了解客户行为和兴趣，并做出更明智的业务决策。例如，Netflix通过区分客户的观看模式来了解他们的喜好，并使用此数据在其网站上发布新剧集。谁是数据科学家和机器学习工程师？既然我们对机器学习和数据科学有了基本的了解，那么我们应该如何理解机器学习工程师和数据科学家呢？数据科学家数据科学家帮助组织从数据价值洞察中提取有意义的洞察。数据科学家使用可以发现数据模式的编程语言（例如Java）分析数据并创建程序。有了这些数据，组织就可以熟悉客户行为、参与率等。数据科学家基本上以研究为中心来决定人工智能方法的类型，对算法进行建模，然后对其进行建模以进行测试。机器学习工程师机器学习工程师与其他从事明确涉及机器学习的开发活动的工程师一样。他们在数据科学家描述的数据模型之上构建算法。此外，机器学习工程师拥有创建可以控制PC的程序的知识。借助ML工程师创建的算法，机器无需其他人的指令即可理解命令。工作职责接下来，让我们看看机器学习工程师和数据科学家在日常生活中都做了些什么。数据科学家工作职责数据科学家的主要职责是了解客户的业务需求，并提出数据挖掘的解决方案。检查他们是否可以提取对组织有益的重要数据可以找出改进组织的方法利用深度学习框架，如TensorFlow建立深度学习模型利用各种技术进行数据分析，并使用图表、图形等来表示数据机器学习工程师的工作职责机器学习工程师进行研究并实施合适的机器学习算法和工具制定有助于理解业务目标的行动计划根据业务先决条件创建机器学习应用程序使用现有的ML框架和库进行分析，并构建Expand必要时确认数据质量所需的技能数据科学家所需的技能统计数据挖掘和清理数据可视化非结构化数据管理策略R和Python等编程语言了解SQL数据库利用Hadoop，Hive和Pig等大数据工具学习技能哟作为一名工程师，您需要软件工程基础知识统计建模数据评估和监控算法理解和利用自然语言处理数据架构设计文本表示策略薪资数据科学家和机器学习工程师的薪资可能因他们的工作角色和国家/地区而异。彼此不同。DataScientistIndeed显示，数据科学家的平均年薪为121,018美元（在美国）。Glassdoor报告称，数据科学家的典型年薪为110,000美元。机器学习工程师正如Indeed指出的那样，机器学习工程师的平均年薪为140,470美元（在美国）。最后，正如您所看到的，这两个职业有很多共同点。这取决于你感兴趣的领域，以及你需要如何塑造你的职业生涯。
