عالم بيانات مقابل مهندس تعلم الآلة

عالم بيانات مقابل مهندس تعلم الآلة
عالم بيانات مقابل مهندس تعلم الآلة؟ إنه سؤال شائع. كلا الدورين يتطلبان الكثير من التعلم الذاتي ولكنهما يختلفان في المهارات والخبرات. يعرض هذا المنشور في هذه المدونة ما يقوم به علماء البيانات ومهندسو تعلم الآلة ومسؤولياتهم. كما نلقي نظرة على المهارات التي ستساعدك على اكتساب أي من الدورين بسرعة.
ما هو عالم البيانات؟
عالم البيانات هو شخص يستخدم الأساليب الرياضية والإحصائية للعثور على الأنماط في كميات كبيرة من البيانات. غالبًا ما يتم توظيف علماء البيانات كجزء من قسم تكنولوجيا المعلومات في المؤسسة.
يمكن لعلماء البيانات القيام بالعديد من المهام، بما في ذلك تحليل جودة البيانات التي تجمعها الإدارات أو الشركات الأخرى. إنشاء خوارزميات تعالج كميات كبيرة من البيانات. نمذجة العلاقات المعقدة بين المتغيرات في مجموعة البيانات. تطوير نماذج للتنبؤ بالسلوك المستقبلي بناءً على الاتجاهات التاريخية.
المسؤوليات
تتمثل مسؤولية عالم البيانات في فهم البيانات وتفسيرها وتقديمها بطريقة منطقية. بالإضافة إلى ذلك، يجب أن يكون عالم البيانات قادرًا على شرح النتائج التي توصل إليها بطريقة سهلة الفهم. يتضمن دور عالم البيانات أربع مسؤوليات أساسية:
الحصول على البيانات: وتتمثل الخطوة الأولى في هذه العملية في جمع البيانات ذات الصلة والتأكد من دقتها وملاءمتها.
تنظيف البيانات: تتضمن الخطوة الثانية تنظيف البيانات الأولية بحيث تبقى المعلومات ذات الصلة فقط. تتمثل هذه العملية في إزالة الضوضاء من مجموعة البيانات والتأكد من تناسب القيم مع بعضها البعض داخل كل عمود أو خلية لكل ملاحظة.
تحليل البيانات: بمجرد الانتهاء من جمع البيانات وتنظيفها، تحتاج إلى تحليلها باستخدام أدوات إحصائية مثل نماذج الانحدار وخوارزميات التحليلات التنبؤية. تساعدك هذه النماذج على التنبؤ بالنتائج المستقبلية بناءً على الأحداث أو الاتجاهات السابقة في الحالات المماثلة.
العرض التقديمي: وأخيراً، يجب عليك تقديم النتائج التي توصلت إليها بطريقة غنية بالمعلومات بحيث يمكن فهمها من قبل جميع الجماهير المشاركة في عمليات صنع القرار.
المهارات المطلوبة
عالم البيانات هو الشخص الذي يمكنه استخلاص المعرفة من البيانات وجعلها مفيدة للأعمال. المهارات المطلوبة ليكون عالم بيانات هي: القدرة على جمع البيانات وتنظيفها وتنظيمها قبل أن تتمكن من فعل أي شيء بها. هذه الخطوة مهمة للغاية لأنك إذا لم تكن على دراية بمجموعة بياناتك، فسيكون من الصعب عليك فعل أي شيء بها. القدرة على تصور بياناتك باستخدام أدوات مختلفة مثل Tableau أو لوحة معلومات Google Analytics. ستتمكن من رؤية الاتجاهات والأنماط والحالات الشاذة في بياناتك في لمحة سريعة مما سيساعدك على اتخاذ قرارات مستنيرة فيما يتعلق بالإجراءات المستقبلية. يجب أن تعرف كيفية إجراء التحليل الإحصائي على مجموعة البيانات الخاصة بك وتفسير تلك النتائج للمساعدة في اتخاذ القرارات المتعلقة بالإجراءات المستقبلية. إتقان لغات البرمجة مثل R أو Python. يستخدم معظم علماء البيانات هذه اللغات لتحليل مجموعات البيانات الكبيرة ومعالجتها. المعرفة الأساسية حول تقنيات التعلم الآلي مثل الشبكات العصبية وأشجار القرار وما إلى ذلك، يمكن أن تساعدك معرفة هذه التقنيات على ابتكار طرق جديدة لاستخدامها في حل مشاكل الأعمال.
ما هو مهندس التعلم الآلي؟
مهندس التعلم الآلي هو شخص متخصص في تصميم وتنفيذ خوارزميات التعلم الآلي. وهو يستخدم الأساليب الإحصائية لحل المشاكل باستخدام بيانات من العالم الحقيقي.
يمكن لمهندس تعلّم الآلة التعرف على الأنماط في مجموعات البيانات الكبيرة ونماذج التصميم الرياضي التي يمكن استخدامها للتنبؤ بالسلوك المستقبلي للأنظمة المختلفة.
كما أنهم يفهمون بعمق كيفية معالجة البيانات لإنتاج نتائج قيمة في اتخاذ القرارات.
المسؤوليات
يُكلَّف مهندسو تعلُّم الآلة ببناء خوارزميات يمكنها فهم البيانات لهذه الشركات وتزويدها برؤى قيّمة يمكن أن تساعدها على اتخاذ قرارات أفضل في مجال الأعمال.
فيما يلي بعض مسؤوليات مهندس التعلم الآلي: تطوير واختبار نماذج التعلم الآلي. بناء خوارزميات يمكنها أداء مهام معقدة والتعرف على الأنماط في البيانات. تطبيق التقنيات الإحصائية لحل المشاكل المعقدة. استخدام لغات البرمجة مثل Python أو R أو C++C أو Java لإنشاء الحلول. تصميم التجارب وتحليل النتائج باستخدام دفاتر Jupyter Notebook وRStudio. إنشاء تصورات لعرض النتائج على أصحاب المصلحة.
المهارات المطلوبة
لكي تصبح مهندس تعلم آلي، يجب أن تكون لديك المهارات التالية: خلفية قوية في الرياضيات والإحصاء. مهارات جيدة في البرمجة، مع التركيز على لغة Python أو R. خبرة في خوارزميات التعلم الآلي وأدوات علم البيانات مثل TensorFlow وPandas وNumPy وSiPy، إلخ. يجب أن يكون لدى مهندسي تعلُّم الآلة معرفة عملية بالخوارزميات، بما في ذلك الانحدار الخطي والتجميع k-means وآلات ناقلات الدعم (SVMs) والشبكات العصبية وأشجار القرار. كما يجب أن يكونوا على دراية بالخوارزميات الأكثر تعقيدًا مثل التعلم العميق.
عالم البيانات مقابل مهندس تعلم الآلة
على الرغم من تشابههما من نواحٍ عديدة، إلا أن علم البيانات والتعلم الآلي مجالان لهما مسؤوليات ومهارات فريدة من نوعها. يستخدم علماء البيانات الإحصاءات وبرامج النمذجة التنبؤية لتحليل البيانات والتنبؤ بالنتائج المستقبلية بناءً على الأحداث الماضية.
أما مهندسو تعلّم الآلة فيقومون ببناء خوارزميات يمكنها حل المشاكل دون تدخل أو توجيه بشري – والمعروف باسم “الذكاء الاصطناعي” – باستخدام أجهزة الكمبيوتر لمعالجة كميات هائلة من البيانات بسرعات عالية واتخاذ القرارات بناءً على ما يتعلمونه. يستخدم علماء البيانات عادةً لغة Python أو R أو Java لكتابة التعليمات البرمجية التي تحلل مجموعات البيانات للحصول على رؤى حول سلوك المستهلك أو اتجاهات الأعمال الأخرى.
يقوم مهندسو التعلم الآلي ببناء أنظمة يمكنها أتمتة مهام مثل الكشف عن الاحتيال أو التعرف على الكلام من خلال تحليل كميات هائلة من البيانات في الوقت الفعلي. يركز علماء البيانات على ما يجب فعله بالبيانات، بينما يركز مهندسو تعلم الآلة على كيفية القيام بذلك.
هذه قائمة جزئية بالاختلافات بين المسميين الوظيفيين. ومع ذلك، يجب أن تمنحك فهماً أفضل لخصائص وعموميات العمل كعالم بيانات مقابل مهندس تعلم الآلة. يمكنك العمل في أي من هاتين الوظيفتين مع المزيج الصحيح من التعليم والمهارات والخبرة. ابدأ بالبحث عن فرص العمل المتاحة في هذه المجالات للعثور على أفضل ما يناسب تعليمك ومهاراتك وخبراتك.