Ingeniero de aprendizaje automático frente a científico de datos: ¿cuál es la diferencia?

Por el equipo editorial de Indeed

21 de octubre de 2021

Al comenzar su búsqueda de una posible carrera, es posible que esté considerando un trabajo en tecnología de la información. Dos posibles carreras a considerar son los ingenieros de aprendizaje automático y los científicos de datos, que tienen un impacto significativo en el desarrollo de sistemas de inteligencia artificial. Comprender cómo difieren estos puestos puede ayudarlo a determinar qué trabajo es el adecuado para usted al elegir su futura carrera. En este artículo, explicamos qué son un ingeniero de aprendizaje automático y un científico de datos y discutimos algunas de las diferencias clave entre las dos carreras.

¿Qué es un ingeniero de aprendizaje automático?

Un ingeniero de aprendizaje automático es un profesional de TI que investiga y crea sistemas de IA. Los algoritmos que crean ayudan a que una máquina encuentre patrones en sus datos de programación y aprenda a comprender los comandos. Estos profesionales trabajan en ingeniería de software y ciencia de datos para reinventar y expandir los datos de los científicos de datos. Algunas tareas laborales para un ingeniero de aprendizaje automático incluyen:

  • Creación de aplicaciones de aprendizaje automático según los requisitos del cliente.

  • Escribir código de nivel de producción

  • Administrar los recursos disponibles para cumplir con los plazos del proyecto

  • Revisar algoritmos de aprendizaje automático para ayudar a resolver la declaración de un problema y clasificarlos según la probabilidad de su éxito

  • Elegir métodos de representación de datos y conjuntos de datos apropiados para usar

  • Verificación de la calidad de los datos a través de la limpieza de datos

¿Qué es un científico de datos?

Un científico de datos es un profesional que recopila, analiza e interpreta una gran cantidad de datos para responder preguntas complejas. Trabajan en estrecha colaboración con las partes interesadas para determinar cómo pueden ayudarlos a lograr sus objetivos. Para hacer esto, recopilan datos para buscar patrones y tendencias. Esto puede ayudar a las organizaciones a comprender sus operaciones y tomar mejores decisiones. Las responsabilidades del trabajo del científico de datos pueden incluir:

  • Crear soluciones de datos personalizadas para ayudar a las empresas a comprender mejor a sus clientes

  • Reunirse con las partes interesadas para desarrollar formas en que los datos de la empresa pueden ayudar a proporcionar soluciones comerciales

  • Desarrollar procedimientos, herramientas y técnicas para rastrear el rendimiento de un modelo.

  • Compartir información con las partes interesadas a través de gráficos, informes, cuadros y paneles

  • Proponer soluciones y estrategias para afrontar los retos empresariales

  • Coordinación de actividades analíticas e investigación.

Ingeniero de aprendizaje automático frente a científico de datos

Al elegir su futura carrera, puede ser útil comparar el papel de un ingeniero de aprendizaje automático y un científico de datos. Si bien ambas posiciones trabajan en estrecha colaboración, trabajan en diferentes etapas de un proyecto. Las siguientes son algunas formas en que un ingeniero de aprendizaje automático difiere de un científico de datos y algunas de sus similitudes:

Responsabilidades

Una de las mayores diferencias entre un ingeniero de aprendizaje automático y un científico de datos son sus responsabilidades laborales. Un científico de datos comienza el proceso de aprendizaje automático realizando análisis estadísticos para ayudar a determinar qué enfoque utilizar. Se enfocan en comprender la estructura que compone su trabajo.

Una vez que el científico de datos crea un modelo para el algoritmo, el ingeniero de aprendizaje automático puede escalarlo a una aplicación según los requisitos del cliente. Un ingeniero de aprendizaje automático se enfoca más en construir sistemas de aprendizaje automático y menos en la parte de recopilación de datos. Implementan algoritmos y herramientas de aprendizaje automático apropiados y seleccionan modelos de representación de datos.

Calificaciones

El requisito mínimo de educación para los ingenieros de aprendizaje automático y los científicos de datos es una licenciatura. Los empleadores para ambos roles tienden a preferir que las personas tengan una maestría o un doctorado, ya que significa que tienen un conocimiento más profundo. Por lo general, obtienen esto en informática, ingeniería de software, matemáticas, estadísticas u otro campo relacionado.

Además de la educación, también es útil que los ingenieros de aprendizaje automático tengan experiencia en ingeniería de software, modelado de datos y arquitectura de software. Los científicos de datos se benefician de tener experiencia en herramientas de visualización de datos, ya que las utilizan para presentar sus hallazgos.

Lenguajes de programación

Si bien tanto los ingenieros de aprendizaje automático como los científicos de datos usan lenguajes de programación para realizar sus tareas laborales, tienden a centrarse en diferentes tipos. Un ingeniero de aprendizaje automático suele utilizar C++, Scala, JavaScript, C y Julia. Los científicos de datos usan SQL para ayudarlos con su trabajo. Algunos lenguajes que usan ambas posiciones son Python, Java y R. Los científicos de datos usan lenguajes informáticos para implementar algoritmos y los ingenieros de aprendizaje automático los usan al crear sistemas.

Habilidades

Dado que los ingenieros de aprendizaje automático y los científicos de datos tienen roles estrechamente relacionados, utilizan habilidades similares para ayudarlos a realizar sus funciones laborales. Ambos roles se benefician de tener sólidas habilidades de resolución de problemas y matemáticas. También es útil para ellos tener habilidades de comunicación y trabajo en equipo, ya que interactúan con los clientes y otros miembros del equipo.

Además de las habilidades blandas, estos roles implican habilidades técnicas específicas para sus responsabilidades laborales. Los científicos de datos trabajan con big data y procesan grandes conjuntos de datos. Algunas habilidades técnicas que ayudan a los ingenieros de aprendizaje automático incluyen el procesamiento del lenguaje natural, el aprendizaje por refuerzo y las arquitecturas de redes neuronales.

Salario

Por lo general, un ingeniero de aprendizaje automático gana un salario más alto que un científico de datos. En promedio, un ingeniero de aprendizaje automático hace $ 140,877 por año. Esto varía dependiendo de su nivel de educación, años de experiencia y lugar de empleo.

Los científicos de datos ganan un salario promedio nacional de $ 115,690 por año. Al igual que los ingenieros de aprendizaje automático, sus salarios varían según su experiencia y ubicación laboral. Ambos roles tienen el potencial de ganar una gran cantidad de dinero debido a la mayor demanda de sistemas que usan IA.

Consejos para elegir entre convertirse en ingeniero de aprendizaje automático o científico de datos

Utilice este consejo para ayudarlo a elegir si convertirse en un ingeniero de aprendizaje automático o en un científico de datos:

  • Considere primero aprender ciencia de datos. Si no está seguro de qué carrera es la adecuada para usted, considere primero tomar cursos de ciencia de datos, ya que tanto los científicos de datos como los ingenieros de aprendizaje automático utilizan estos métodos y habilidades.

  • Sombra a un profesional. Otra forma de ver qué tipo de trabajo le gustaría más es observar a un profesional para que pueda ver cómo es un día promedio.

  • Encuentra un trabajo en una startup. Algunas empresas emergentes ofrecen la oportunidad de realizar tareas de ciencia de datos y aprendizaje automático simultáneamente, lo que puede ayudarlo a aprender cuál le gusta.

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