Sự khác nhau giữa kỹ sư machine learning và Data scientist

• Tầm quan trọng của đường ống dữ liệu AI trong học máy
• Tìm hiểu về vai trò của Học máy trong dự đoán địa điểm khảo cổ
• Vai trò của Kỹ thuật tính năng AI trong các ứng dụng học máy
• Ứng dụng học máy trong việc tìm kiếm sự sống ngoài Trái Đất
• Tìm hiểu các khái niệm cơ bản về hệ thống thông tin AI

Bạn là người mới trong lĩnh vực khoa học dữ liệu data scientist đã sẵn sàng để bắt đầu một cuộc hành trình bổ ích nhưng còn phân vân giữa kỹ sư machine learning và Data scientist? 

Nhiều người mới bắt đầu về khoa học dữ liệu data scientist không hiểu rõ ràng về hai vai trò công việc và thường cảm thấy khó khăn khi hiểu các vai trò và trách nhiệm hàng ngày xoay quanh những công việc này. khoa học dữ liệu data scientist là một ngành học mới nổi và các vai trò và chức danh công việc cũng phát triển khá nhiều. Do đó, thật khó để tìm ra một định nghĩa đơn giản trên internet. Đọc bài viết này để hiểu sự khác biệt và tương đồng đáng kể giữa kỹ sư Machine Learning và nhà khoa học dữ liệu data scientist.

1. Machine learning và Data scientist là gì?

Nhà khoa học dữ liệu data scientist là người chịu trách nhiệm thu thập thông tin chi tiết có ý nghĩa từ dữ liệu và xây dựng mô hình học máy Machine Learning chính xác. Điều này sẽ giúp công ty tiếp tục nuôi dưỡng lợi ích kinh doanh và đưa ra các yêu cầu về sản phẩm.

Để xác định vai trò của kỹ sư Machine Learning, họ là những chuyên gia đi trước một bước để thúc đẩy hoặc tích hợp mô hình Machine Learning vào một hệ thống và đưa nó vào môi trường sản xuất hiện có. 

Nếu bạn nhìn vào vòng đời của dự án Machine Learning , thì việc chuẩn bị dữ liệu ban đầu do Nhà khoa học dữ liệu data scientist thực hiện và trở thành đầu vào cho các kỹ sư Machine Learning. Sau đó trong vòng đời của một dự án Machine Learning, nó có thể quay lại với Nhà khoa học dữ liệu data scientist để khắc phục sự cố hoặc đề xuất một số cải tiến nếu cần. Để cung cấp cho nó một bối cảnh kỹ thuật tốt hơn, các kỹ sư machine learning chủ yếu làm việc theo hướng phục vụ và đóng gói mô hình Machine Learning trong một khuôn khổ thích hợp và cách thức có thể mở rộng để cung cấp chúng cho người dùng cuối.

>>> Đọc thêm: Machine learning là gì? Những đóng góp của machine learning

2. Vai trò và trách nhiệm của kỹ sư machine learning và Data scientist

Theo Harvard Business Review cho thấy 80% công việc của các nhà khoa học dữ liệu data scientist là làm sạch dữ liệu, phần còn lại bao gồm xây dựng và xác nhận mô hình. Mục tiêu chính của các nhà khoa học dữ liệu data scientist là đi trước một bước so với các Nhà phân tích dữ liệu, người có công việc chính là phân tích dữ liệu, quan sát các mẫu xu hướng thú vị và tạo ra các báo cáo có ý nghĩa bằng cách sử dụng phân tích và hình ảnh thống kê. Vai trò của nhà phân tích dữ liệu đồng nghĩa với các nhà khoa học dữ liệu data scientist trong một số tổ chức.

Công việc của một nhà khoa học dữ liệu data scientist sẽ là khám phá dữ liệu và trích xuất và xác định các “tính năng” quan trọng nhất thúc đẩy sức mạnh của dự đoán. Họ cần biết mọi thứ về dữ liệu và áp dụng các công cụ thống kê và toán học khác nhau để xác định các đối tượng địa lý quan trọng nhất bằng cách sử dụng lựa chọn đối tượng địa lý, kỹ thuật đối tượng địa lý, chuyển đổi đối tượng địa lý,…  

Công việc của một kỹ sư Machine Learning là duy trì kiến ​​trúc phần mềm, chạy các đường ống dẫn dữ liệu để đảm bảo dòng chảy liền mạch trong môi trường sản xuất. Họ cũng phải cộng tác với các bên liên quan thích hợp trong kinh doanh để xác định và phân tích các yêu cầu, phạm vi và giải pháp gợi ý. Sau khi sản xuất, vai trò của họ là giảm thiểu lỗi, cải thiện hiệu suất của các mô hình và xử lý các vấn đề tiềm ẩn. Các giai đoạn sau triển khai đòi hỏi nỗ lực tổng hợp của cả kỹ sư Machine Learning và nhà khoa học dữ liệu data scientist. Công việc của các kỹ sư machine learning, trong hầu hết các trường hợp, bắt đầu sau khi xây dựng mô hình. Trong một số trường hợp, họ có thể phải thực hiện xây dựng, triển khai mô hình và cuối cùng là giám sát hoặc tối ưu hóa mô hình. Trong những trường hợp như vậy, một phần công việc của nhà khoa học dữ liệu data scientist có thể là nhiệm vụ phụ đối với kỹ sư Machine Learning.

Nhà khoa học dữ liệu data scientist có thể được coi là “sáng tạo” vì nó liên quan đến việc thử nghiệm (nghiên cứu), giống như một kiến ​​trúc sư. Ngược lại, vai trò của một kỹ sư machine learning có thể liên quan đến vai trò của một kỹ sư dân dụng, người chịu trách nhiệm điều khiển và duy trì kiến ​​trúc SOTA và đảm bảo các dự đoán kỹ lưỡng để đáp ứng nhu cầu sử dụng dữ liệu và phụ kiện ngày càng tăng. Mục đích chính của cả hai vai trò là giải quyết các vấn đề kinh doanh đầy thách thức bằng cách sử dụng “dữ liệu” theo cách tốt nhất có thể. 

>>> Tham khảo bài viết: Khảo sát mức lương Data Analyst ở Việt Nam

3. Lương kỹ sư học máy so với lương nhà khoa học dữ liệu

Theo Payscale, mức lương của các Nhà khoa học dữ liệu nằm trong khoảng từ 85 nghìn đến 134 nghìn đô la. Mặt khác, các kỹ sư học máy kiếm được khoảng từ 93 nghìn đến 149 nghìn đô la. Những con số này hoàn toàn dựa trên khảo sát và có thể thay đổi tùy theo từng nơi, từng công ty.

4. Sự khác biệt giữa machine learning và Data scientist

Một sự khác biệt đáng kể trong các vai trò đến từ chính nền tảng và vị trí mà họ nắm giữ đối với một tổ chức. Kỹ sư học máy theo truyền thống là kỹ sư phần mềm đã học cách sử dụng máy học cho các vấn đề không thể giải quyết bằng các thuật toán khoa học máy tính truyền thống. Điều này có nghĩa là các kỹ sư machine learning thường có bằng Cử nhân hoặc Thạc sĩ về Khoa học Máy tính, Công nghệ Thông tin có liên quan với ít hoặc không có kiến ​​thức nền tảng về nghiên cứu. Lý tưởng nhất là Kỹ sư học máy có thể thực hiện nhiệm vụ của một Nhà khoa học dữ liệu, nhưng ngược lại thì không thể. 

Các kỹ sư học máy cộng tác với các nhóm phát triển phần mềm và quản lý sản phẩm để hỗ trợ các tính năng mạnh mẽ dựa trên machine learning và đưa chúng vào môi trường sản xuất. Họ là những người đóng vai trò quan trọng trong việc tạo cầu nối hoặc gắn kết để mô hình machine learning phát triển và mang lại lợi ích to lớn cho người dùng cuối trong dài hạn. Nhìn vào lý lịch của những người làm Nhà khoa học dữ liệu. Bạn sẽ thấy rằng họ đến từ nhiều lĩnh vực khác nhau như thống kê, toán học, lập trình, tin sinh học, kinh tế,… Họ thường có bằng Tiến sĩ, có nghĩa là họ chủ yếu xuất thân từ nền tảng nghiên cứu. 

Mặt khác, Nhà khoa học dữ liệu làm việc phối hợp với các nhà phân tích dữ liệu và kỹ sư dữ liệu . Trong khi các nhà khoa học dữ liệu bận rộn phân tích dữ liệu và xây dựng mô hình thích hợp, kỹ sư học máy đảm bảo rằng môi trường mô hình có thể dễ dàng xử lý lượng lớn dữ liệu đó.

>>> Tham khảo khóa học lập trình Machine learning của FUNiX tại đây:

>>> Tham khảo chuỗi bài viết liên quan:

Machine learning là gì? Những đóng góp của machine learning

Những điều cần biết về học máy Machine learning

Các loại machine learning bạn nên biết

5 Ứng dụng của machine learning quan trọng trong công cuộc chuyển đổi số

9 Xu hướng học máy hàng đầu tính đến 2025

Nguyễn Cúc