机器学习工程师 (ML工程师) 和数据科学家这两个角色都与数据密切相关，职责上经常有重叠，但在更广泛的数据科学和人工智能领域中，他们拥有独特的技能组合、目标和关注点。
!Machine-Learning-Engineer-VS-Data-Scientist机器学习工程师 VS 数据科学家
在本文中，我们将深入探讨ML工程师与数据科学家之间的区别，阐明每个角色的具体职责、所需的技能，以及它们在技术生态系统中处于什么位置。
目录
- 数据科学家是做什么的？
- 机器学习工程师是做什么的？
- 数据科学家与机器学习工程师的区别
数据科学家是做什么的？
数据科学家是主要专注于提取、分析和解释复杂数据的专业人士，旨在通过数据发现洞察，并帮助推动组织内部的决策制定。数据科学家利用统计和分析技能处理数据，通常应用机器学习模型来支持探索性和预测性分析。他们的目标是使数据变得易于理解和可操作，并经常向非技术的利益相关者传达他们的发现。
数据科学家的角色和职责：
- 数据收集与清洗： 数据科学家从多个来源收集原始数据，并确保对其进行清洗和准备以供分析。
- 探索性数据分析 (EDA)： 他们进行EDA以理解数据的结构、模式和趋势。
- 统计分析： 使用统计方法，他们验证假设、检测相关性并理解数据分布。
- 预测建模： 数据科学家构建并验证机器学习模型以进行预测，例如预测趋势或对数据进行分类。
- 数据可视化与报告： 他们创建可视化图表和报告，以便向决策者清晰地传达洞察。
数据科学家所需的技能：
- 统计分析与假设测试：熟练掌握统计方法、假设测试和数据整理 (Pandas, SQL)。
- 探索性数据分析 (EDA) 与可视化：熟练掌握数据分析和可视化工具 (Matplotlib, Seaborn, Tableau)。
- 机器学习基础：对ML概念和库有深入理解 (Scikit-Learn, XGBoost)。
- 领域知识与商业敏锐度：能够利用行业洞察提出可操作的建议。
- 沟通与叙事能力：能够为非技术受众翻译技术洞察。
机器学习工程师是做什么的？
机器学习工程师负责设计、开发和实施机器学习模型，使软件应用程序能够在没有明确指令的情况下执行任务。他们的工作围绕着利用数据、算法和计算能力来构建和完善能够做出决策或识别模式的预测模型。
机器学习工程师的角色和职责：
- 模型部署： ML工程师接手数据科学家开发的机器学习模型。
- 软件工程： 他们编写干净、高效且可维护的代码，将机器学习模型集成到应用程序中。
- 优化与可扩展性： ML工程师确保模型针对性能进行了优化，并能够扩展以处理大量数据量和实时预测。
- 监控与维护： 他们持续监控生产环境中的模型，以确保性能不会下降，并在问题出现时进行故障排除。
- 与数据科学家和DevOps协作： ML工程师与数据科学家合作以了解模型需求，并与DevOps团队合作管理基础设施需求。