5 verschillen tussen Data Scientists en Machine Learning Engineers

Vrijwel alle aan data gerelateerde functies behoren tegenwoordig tot de groep topfuncties met een grote vraag naar talent in combinatie met aantrekkelijke salarissen. Data Scientists en Machine Learning Engineers behoren tot die groep, op basis van een toenemende behoefte van bedrijven om data gestuurde beslissingen te kunnen nemen.

De Data Scientist en de Machine Learning Engineer spelen elk een belangrijke rol bij het omzetten van datapunten in bruikbare zakelijke inzichten voor ondernemingen. Toch vereisen de functies verschillende vaardigheden en hebben ze afzonderlijke verantwoordelijkheden binnen de onderneming. Deze verschillen komen ook tot uiting in de concrete invulling van beide functies.

De 5 belangrijkste verschillen tussen Data Scientists en Machine Learning Engineers worden in dit blog besproken.

1. Zakelijk inzicht

Data Scientists zijn verantwoordelijk voor het helpen van bedrijven bij het nemen van data gestuurde besluitvorming door waardevolle inzichten in data te ontdekken. Zij gebruiken daarvoor complexe algoritmen, manipuleren gegevens en maken gebruik van een groot aantal technologieën die gespecialiseerde wiskundige, technologische en computervaardigheden vereisen. Daarnaast hebben Data Scientists ook kennis van, en inzicht in de aard van de bedrijfsvoering nodig.

De focus van Machine Learning Engineers ligt daarentegen meer op het programmeren van software of het bouwen van platforms die de door de Data Scientists ontworpen modellen in productie kunnen nemen. Zakelijk inzicht is hiervoor niet zozeer een vereiste.

2. Operationalisering

De Data Scientist ontwerpt een bepaald model, maar een groot gedeelte van het operationaliseren van dit model valt onder de verantwoordelijkheid van een Machine Learning Engineer. De functie van DevOps is om te werken aan en toezicht te houden op het coderen, testen, plannen, bouwen, pushen, implementeren en vrijgeven van code, en in het geval voor de Machine Learning-engineers, het model en de componenten eromheen.

3. Software Engineering

Zowel Data Scientists als Machine Learning Engineers moeten beschikken over programmeerkennis. Machine Learning Engineers zijn echter over het algemeen meer experts in software-engineering en object georiënteerd programmeren. Data Scientists kunnen lange tijd bezig zijn zonder zich al te veel zorgen te maken over de code, waarbij ze zich vooral focussen op het algoritme, de concepten en de gevolgen voor de business. De Machine Learning Engineers richten zich meer specifiek op de code, met name om deze efficiënter te maken in de productieomgeving.

4. Algoritme Kennis

De Data Scientist is de specialist met betrekking tot hoe een Machine Learning algoritme het beste werkt, dat is ook de manier hoe zij het uiteindelijke model selecteren. De Machine Learning Engineer focust zich niet zozeer op de wiskunde en statistieken achter het algoritme, maar meer op de codering en de implementatie ervan.

5. Opleidingsachtergrond

Omdat Machine Learning Engineers meer gericht zijn op coderen, hebben ze meestal een diploma in Sotware-Engineering, of meer specifiek Informatica. Data Scientists kunnen verschillende diploma's hebben, zoals in Wiskunde, Statistiek, Data Science, Software-engineering, en soms zelfs in natuurwetenschappen Biologie of Scheikunde.

Samenvatting

In de meeste organisaties werken Data Scientists en Machine Learning-engineers samen. Bij sommige activiteiten is er ook sprake van een zeker overlap, met name op het gebied van gegevensvoorbereiding- en beheer, evenals in de fase van de modelselectie.

In een typische levenscyclus van een Machine Learning-model spelen Data Scientists in het begin een grote rol, voordat ze de meeste operationaliseringstaken tijdens de productiefase overdragen aan de Machine Learning Engineers. De Data Scientist komt weer om de hoek kijken zodra het Machine Learning model inzichten heeft gegenereerd die nadere analyse vereisen.

Meer weten?

Wil je meer weten over de waarde die Data Science je bedrijf kan bieden? Download dan de klantcase, en lees hoe Agentschap Telecom Data Science technieken inzet om de hoge directe herstelkosten van graafschade te reduceren.