IT外包网管服务,机器学习工程师与数据科学家的区别

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      蓝盟IT小贴士,来喽!
  机器学习和数据科学是什么?
  机器学习可以利用人工智能在不编程的情况下学习。 在机器学习中,能够通过使用与可访问数据不同的算法构建机器学习模型。 这些算法允许软件应用程序在不编程的情况下预测结果。
  数据科学是深入研究数据,理解例子、模型和行动的科学。 简单来说,数据科学是根据可存取的数据进行预测和推测的。 这些重要知识有助于组织了解客户的行为和兴趣,并作出更明智的业务决策。


  谁是数据科学家和机器学习工程师?
  我们对机器学习和数据科学有着基本的理解,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中提取有价值的见解。 数据科学家使用可以分析数据并发现数据模式的编程语言(如Java )编写程序。 有这些数据,组织能够熟悉顾客的行动,参加率等。
  数据科学家基本上以研究为中心,决定AI方法的类型,对算法进行建模,然后对其进行建模和测试。
  机器学习技术人员
  ML工程师似乎是从事其他开发活动,明确参与机器学习的工程师。 他们在数据科学家表现的数据模型中构建了算法。
  另外,机器学习工程师还具备制作能够控制PC的程序的知识。 得益于ML工程师制作的算法,机器可以在无他人指示的情况下理解命令。

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