మెషిన్ లెర్నింగ్ ఇంజనీర్ వర్సెస్ డేటా సైంటిస్ట్: ఎ కెరీర్ పోలిక(Data sinces)

భారీగా పెరుగుతున్న డేటా చుట్టూ తిరిగే ఈ 21 వ శతాబ్దంలో, శక్తివంతమైన ప్రాసెసింగ్ యంత్రాలను సృష్టించడం మానవులకు అవసరమైంది. ఈ యంత్రాలు పెద్ద మొత్తంలో డేటాను ప్రాసెస్ చేయడానికి ఆటోమేషన్‌ను అందించాలి. ఈ వ్యవస్థలన్నింటినీ నిర్మించడానికి, మాకు మెషిన్ లెర్నింగ్ ఇంజనీర్ మరియు డేటా సైంటిస్ట్ వంటి నిపుణులు అవసరం. ఈ బ్లాగ్ పూర్తిగా మెషిన్ లెర్నింగ్ ఇంజనీర్ వర్సెస్ డేటా సైంటిస్ట్ అనే అంశంపై దృష్టి పెట్టింది మరియు ఇది కెరీర్ పోలిక అధ్యయనం.

మెషిన్ లెర్నింగ్ ఇంజనీర్ వర్సెస్ డేటా సైంటిస్ట్: ఎ కెరీర్ పోలిక(Data sinces)
మెషిన్ లెర్నింగ్ ఇంజనీర్ వర్సెస్ డేటా సైంటిస్ట్: ఎ కెరీర్ పోలిక(Data sinces)

మెషిన్ లెర్నింగ్ ఇంజనీర్ వర్సెస్ డేటా సైంటిస్ట్: ఎ కెరీర్ పోలిక(Data sinces)

భారీగా పెరుగుతున్న డేటా చుట్టూ తిరిగే ఈ 21 వ శతాబ్దంలో, శక్తివంతమైన ప్రాసెసింగ్ యంత్రాలను సృష్టించడం మానవులకు అవసరమైంది. ఈ యంత్రాలు పెద్ద మొత్తంలో డేటాను ప్రాసెస్ చేయడానికి ఆటోమేషన్‌ను అందించాలి. ఈ వ్యవస్థలన్నింటినీ నిర్మించడానికి, మాకు మెషిన్ లెర్నింగ్ ఇంజనీర్ మరియు డేటా సైంటిస్ట్ వంటి నిపుణులు అవసరం. ఈ బ్లాగ్ పూర్తిగా మెషిన్ లెర్నింగ్ ఇంజనీర్ వర్సెస్ డేటా సైంటిస్ట్ అనే అంశంపై దృష్టి పెట్టింది మరియు ఇది కెరీర్ పోలిక అధ్యయనం.

“జ్ఞానం శక్తి. డేటా కొత్త కరెన్సీ. డేటా సైన్స్ రెండూ, ”ఈ విధంగా సామెత! కాబట్టి, మెషిన్ లెర్నింగ్ (ఎంఎల్) ఎక్కడ వస్తుంది? బాగా, ఇది ఇలా ఉంది - ML లేకుండా, మీరు ఆటోమేషన్‌ను ప్రభావితం చేయలేరు. డేటా ఒకేలా ఉన్నప్పటికీ, దాని విలువ అంతగా ఉండదు. మెషిన్ లెర్నింగ్ ఇంజనీర్ వర్సెస్ డేటా సైంటిస్ట్ అంశాన్ని వివరంగా వివరించే ముందు, కొన్ని కఠినమైన వాస్తవాలను త్వరగా చూద్దాం.

డేటా సైన్స్ అంటే ఏమిటి?

 

ఈ ‘మెషిన్ లెర్నింగ్ ఇంజనీర్ వర్సెస్ డేటా సైంటిస్ట్’ బ్లాగులో మెషిన్ లెర్నింగ్ అర్థం చేసుకోవడానికి ముందు, మేము డేటా సైన్స్ పరిచయం మరియు డేటా సైంటిస్ట్ కావడానికి అవసరమైన నైపుణ్యాల ద్వారా వెళ్తాము. సరళంగా చెప్పాలంటే, డేటా సైన్స్ అంటే డేటా అధ్యయనం. ఇది బహుళ వనరుల నుండి సేకరించిన డేటా యొక్క విజువలైజేషన్ మరియు విశ్లేషణను కలిగి ఉంటుంది. ఈ విజువలైజేషన్లు డేటా నుండి ఉపయోగకరమైన అంతర్దృష్టులను పొందడంలో సహాయపడతాయి. మీరు కలిసి డేటా సైన్స్ మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్ నేర్చుకోవాలనుకుంటే, మీరు డేటా సైన్స్ ఆర్కిటెక్ట్ మాస్టర్స్ కోర్సు కోసం సైన్ అప్ చేయవచ్చు.

 

డేటా సైన్స్ పోటీ విశ్లేషణ మరియు ప్రస్తుత మార్కెట్ పోకడలను తెలుసుకోవడానికి డేటాను ఉపయోగిస్తుంది. అలాగే, డేటాసెట్‌లోని నమూనాలు మరియు పోకడలను పరిశీలించడానికి ఇది మాకు సహాయపడుతుంది, తద్వారా వ్యాపార ప్రక్రియల్లో మెరుగుదలల పరిధిని గుర్తిస్తుంది. ఇది ఆదాయ ఉత్పత్తిని పెంచడంలో సహాయపడుతుంది.

 

మేము డేటా సైన్స్ ను ఎందుకు ఉపయోగిస్తాము?

ఫోర్బ్స్ ప్రకారం, రోజుకు ఉత్పత్తి అయ్యే డేటా మొత్తం 2.5 క్విన్టిలియన్ బైట్లు, మరియు ఇది ఇప్పటికీ అధిక రేటుతో పెరుగుతోంది. ఇంత పెద్ద మొత్తంలో డేటా స్టోర్‌లో ఉండటంతో, సంస్థలు ఈ భారీ డేటాను భారీ ప్రయోజనాలను పొందటానికి మరియు మార్కెట్లో పోటీ పడటానికి ఉపయోగించడం అవసరం.

 

ఇక్కడే డేటా సైన్స్ చిత్రంలోకి వస్తుంది.

 

డేటా సైన్స్ డేటాను సులభంగా అర్థం చేసుకోవడంలో సహాయపడే వివిధ సాధనాలు మరియు పద్ధతులను కలిగి ఉంటుంది. వ్యాపార డేటాపై పూర్తి జ్ఞానం మరియు అవగాహన కలిగి ఉండటం ద్వారా, మేము మంచి-ఆప్టిమైజ్ చేసిన వ్యాపార నమూనాను సృష్టించవచ్చు.

 

  1. వినియోగ కేసు సహాయంతో డేటా సైన్స్ వాడకాన్ని అర్థం చేసుకుందాం.
  2. డేటా సైన్స్ నేర్చుకోవటానికి ఆసక్తి ఉందా? బెంగళూరులో ఈ డేటా సైన్స్ శిక్షణలో మరింత తెలుసుకోవడానికి ఇక్కడ క్లిక్ చేయండి!
  3. డేటా సైన్స్ యూజ్ కేస్: ప్రొడక్ట్ రికమండేషన్ సిస్టమ్స్

నేడు, దుకాణాన్ని సందర్శించడానికి బదులుగా ఆన్‌లైన్‌లో ఉత్పత్తులను కొనుగోలు చేసే మిలియన్ల మంది ప్రజలు ఉన్నారు. ఆన్‌లైన్ వెబ్‌సైట్‌లు తమ వినియోగదారులకు అందించే సరసమైన ధరలే దీనికి కారణం. తెరవెనుక, ఆన్‌లైన్‌లో షాపింగ్ చేస్తున్నప్పుడు, వినియోగదారులు వారి ఇంటర్నెట్ సర్ఫింగ్ డేటాను అందిస్తారు. ఈ సర్ఫింగ్ డేటా కింది వాటిని కలిగి ఉంటుంది:

  1. సందర్శించిన సైట్ల డేటా

 

  1. ఉత్పత్తులు క్లిక్ చేయబడ్డాయి

 

  1. బండికి జోడించిన ఉత్పత్తులు

 

  1. వెబ్‌సైట్లలో లేదా ఒక నిర్దిష్ట ఉత్పత్తిలో సమయం కేటాయించండి

మెషిన్ లెర్నింగ్ ఉపయోగించి ఆటోమేటెడ్ సాఫ్ట్‌వేర్‌ను రూపొందించడానికి కంపెనీలు ఈ పారామితులను ఉపయోగిస్తాయి. కస్టమర్ ఒక ఉత్పత్తిని కొనుగోలు చేస్తాడా లేదా అనే విషయాన్ని అంచనా వేయడానికి ఈ సాఫ్ట్‌వేర్ సహాయపడుతుంది. అలాగే, వినియోగదారులు ఒక నిర్దిష్ట ఉత్పత్తిని కొనుగోలు చేసే అవకాశాలు ఎక్కువగా ఉంటే, అది ఆ వినియోగదారులకు ఉత్పత్తిని సిఫారసు చేస్తుంది. ఈ సిఫార్సులు కస్టమర్ల ఫేస్బుక్ ఖాతాలు మరియు వారు ఉపయోగించే ఇతర వెబ్‌సైట్లలో ప్రతిబింబిస్తాయి. ఇది ఒక రకమైన స్మార్ట్ మరియు సమర్థవంతమైన మార్కెటింగ్. కాబట్టి, డేటాను విశ్లేషించడం మరియు దృశ్యమానం చేయడం ద్వారా స్మార్ట్ వ్యాపార ప్రక్రియలను రూపొందించడంలో డేటా సైన్స్ చాలా సహాయపడుతుంది.

డేటా సైంటిస్ట్ నైపుణ్యాలు

  1. డేటా సైన్స్ రంగానికి ప్రావీణ్యం సంపాదించడానికి కొన్ని నైపుణ్యాలు అవసరం. డేటా సైంటిస్ట్ కావడానికి అవసరమైన నైపుణ్యం ఈ క్రింది వాటిని కలిగి ఉంటుంది:

 

  1. పైథాన్ లేదా R ప్రోగ్రామింగ్ భాష
  2. గణితం (గణాంకాలు మరియు సంభావ్యత)
  3. డేటా విజువలైజేషన్ సాధనాలు (టేబుల్ లేదా పవర్ బిఐ)
  4. సమస్య పరిష్కార నైపుణ్యాలు
  5. డేటా విశ్లేషణ కోసం MS ఎక్సెల్
  6. మెషిన్ లెర్నింగ్ అల్గోరిథంలు

 

డేటా సైంటిస్ట్ జీతం మరియు పరిధి

నౌక్రీ.కామ్ ప్రకారం, భారతదేశంలో 2020 జనవరిలో డేటా సైంటిస్ట్ కోసం జాబ్ పోస్టింగ్ల సంఖ్య 8,000 కన్నా ఎక్కువ మరియు యునైటెడ్ స్టేట్స్లో ఈ సంఖ్య 15,000. ఈ భారీ సంఖ్య డేటా సైన్స్ రంగంలో మాకు విస్తృత పరిధిని చూపుతుంది. పర్యవసానంగా, భారతదేశంలో డేటా సైంటిస్ట్‌కు చెల్లించే సగటు జీతం 25 625,000 మరియు యునైటెడ్ స్టేట్స్లో ఇది US $ 110,000. అనుభవం ఆధారంగా జీతం చూద్దాం:

 

మెషిన్ లెర్నింగ్ అంటే ఏమిటి?

మెషిన్ లెర్నింగ్ అనేది ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ యొక్క ఒక విభాగం. ఇది అనుభవం ద్వారా నేర్చుకునే స్వయంచాలక యంత్రాలు / నమూనాల సృష్టితో వ్యవహరిస్తుంది. ఈ మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడళ్లను రూపొందించడానికి మేము వివిధ అల్గారిథమ్‌లను ఉపయోగిస్తాము. అప్పుడు, మేము ఆటోమేటెడ్ మెషీన్లు / మోడళ్లను శిక్షణ కోసం వివిధ రకాల డేటాసెట్లకు బహిర్గతం చేస్తాము. యంత్రాలు / మోడళ్లను నిజ సమయ వాతావరణంలో పనిచేయడానికి, వాటిని స్వంతంగా నేర్చుకునేలా చేయడానికి ఇది సహాయపడుతుంది. ఇదంతా మెషిన్ లెర్నింగ్ ఇంజనీర్. ఇప్పుడు, మనం మెషిన్ లెర్నింగ్‌ను ఎందుకు ఉపయోగిస్తామో చూద్దాం.

 

నిపుణుల నుండి మెషిన్ లెర్నింగ్ నేర్చుకోండి, లండన్‌లోని ఈ మెషిన్ లెర్నింగ్ ట్రైనింగ్‌లో మరింత తెలుసుకోవడానికి ఇక్కడ క్లిక్ చేయండి!

 

మేము మెషిన్ లెర్నింగ్‌ను ఎందుకు ఉపయోగిస్తాము?

మునుపటి రోజుల్లో, మానవులు డేటాను మానవీయంగా నిల్వ చేసేవారు. ఎందుకంటే ఆ రోజుల్లో డేటా జనరేషన్ మూలాలు చాలా తక్కువగా ఉన్నాయి. మరోవైపు, ఇప్పుడు మనం డేటా-సెంట్రిక్ ప్రపంచంలో జీవిస్తున్నామని మనందరికీ తెలుసు, ఇక్కడ రోజుకు ఉత్పత్తి అయ్యే డేటా మొత్తం క్విన్టిలియన్ బైట్లలో ఉంటుంది. అయినప్పటికీ, లాభాలలో భారీ వ్యత్యాసం చేయడానికి మేము ఈ డేటాను ఉపయోగించవచ్చు. ఇది సాధ్యమయ్యేలా చేయడానికి, మేము మెషిన్ లెర్నింగ్‌ని ఉపయోగిస్తాము. స్మార్ట్ ఆటోమేషన్‌కు సహాయపడే మెషిన్ లెర్నింగ్ ఉపయోగించి మేము వ్యవస్థలను నిర్మిస్తాము. ఇందులో డిజిటల్ మార్కెటింగ్, సిఫార్సు వ్యవస్థలు మరియు పవర్ ప్రాసెసింగ్ ఉన్నాయి.

 

ఉత్పత్తి సిఫార్సు వ్యవస్థల వాడకం విషయంలో చర్చించినట్లుగా, డేటా సైంటిస్ట్ డేటాను దృశ్యమానం చేస్తాడు. ఈ విజువలైజేషన్లు డేటాపై అంతర్దృష్టిని ఇస్తాయి మరియు నివేదికలను మెషిన్ లెర్నింగ్ ఇంజనీర్‌కు అప్పగిస్తారు. అప్పుడు, ML ఇంజనీర్ ఈ డేటాను పూర్తిగా అర్థం చేసుకుంటాడు. ఆ తరువాత, అతను / ఆమె సమర్థవంతమైన స్వయంచాలక వ్యవస్థను నిర్మించడానికి ఉపయోగించాల్సిన తగిన అల్గోరిథం గురించి నిర్ణయిస్తుంది.

 

ఇప్పుడు, ఈ ‘మెషిన్ లెర్నింగ్ ఇంజనీర్ వర్సెస్ డేటా సైంటిస్ట్’ బ్లాగులో, మెషిన్ లెర్నింగ్ ఉపయోగించే ప్రధాన సంస్థలను చూద్దాం.

  1. నెట్‌ఫ్లిక్స్: నెట్‌ఫ్లిక్స్ సంబంధిత టీవీ షోలు మరియు చలనచిత్రాలను దాని వీక్షకులకు సిఫార్సు చేయడానికి సిఫార్సు వ్యవస్థను ఉపయోగిస్తుంది.

 

  1. ఫ్లిప్‌కార్ట్: ఫ్లిప్‌కార్ట్ తన సంభావ్య వినియోగదారులకు ఉత్పత్తులను సూచించడానికి దీనిని ఉపయోగిస్తుంది. వారు తమ వెబ్‌సైట్లలో ఉత్పత్తులను సిఫారసు చేస్తారు అలాగే మీరు సందర్శించే ఇతర వెబ్‌సైట్లలో ప్రకటన చేస్తారు.

 

  1. వ్యాకరణం: వచన విశ్లేషణ కోసం వ్యాకరణం యంత్ర అభ్యాసాన్ని ఉపయోగిస్తుంది, తద్వారా ఇది మార్పులను సూచించగలదు మరియు లోపాలను సరిదిద్దగలదు.

 

  1. గూగుల్: మెషిన్ లెర్నింగ్ సహాయంతో, గూగుల్ తన వినియోగదారులకు వ్యక్తిగతీకరించిన అనుభవాన్ని అందిస్తుంది. గూగుల్ సెర్చ్, గూగుల్ మ్యాప్స్ మరియు గూగుల్ ట్రాన్స్‌లేట్ వంటి గూగుల్ యొక్క అన్ని అప్లికేషన్లు మెషిన్ లెర్నింగ్‌ను ఉపయోగిస్తాయి.

 

ఇప్పుడు, మెషిన్ లెర్నింగ్ ఇంజనీర్ మరియు డేటా సైంటిస్ట్ మధ్య ప్రధాన వ్యత్యాసానికి వస్తున్నది, ఇది డీప్ లెర్నింగ్ కాన్సెప్ట్స్ వాడకంలో ఉంది. డేటా సైంటిస్టులకు మెషిన్ లెర్నింగ్ యొక్క అల్గోరిథంలు మాత్రమే తెలుసు. ఆటోమేటెడ్ సాఫ్ట్‌వేర్‌ను రూపొందించడానికి వారు ML ఇంజనీర్లకు సహాయం చేస్తారు. కానీ, ML ఇంజనీర్లు ఖచ్చితమైన పని నమూనాలను రూపొందించడానికి మెషిన్ లెర్నింగ్‌తో పాటు డీప్ లెర్నింగ్, అల్గారిథమ్‌లను అమలు చేస్తారు.

 

మెషిన్ లెర్నింగ్ ఇంజనీర్ నైపుణ్యాలు

విజయవంతమైన మెషిన్ లెర్నింగ్ ఇంజనీర్ కావడానికి, మేము క్రింద పేర్కొన్న నైపుణ్యాలను నేర్చుకోవాలి:

 

  1. గణితం (సరళ బీజగణితం, కాలిక్యులస్, గణాంకాలు మరియు సంభావ్యత)

 

  1. సమస్య పరిష్కార నైపుణ్యాలు

 

  1. సాఫ్ట్‌వేర్ ఇంజనీరింగ్ మరియు సిస్టమ్ డిజైన్

 

  1. డేటా మోడలింగ్ మరియు మూల్యాంకనం

 

  1. ఉపబల అభ్యాసం

 

  1. సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్

 

  1. మెషిన్ లెర్నింగ్ అల్గోరిథంలు మరియు డీప్ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లు

 

మెషిన్ లెర్నింగ్ ఇంజనీర్ జీతం మరియు స్కోప్

2020 లో, మెషిన్ లెర్నింగ్ ఇంజనీర్‌కు డిమాండ్ అధికంగా ఉంది. స్మార్ట్ మరియు సమర్థవంతమైన వ్యాపార ప్రక్రియల కోసం మాకు ఆటోమేషన్ అవసరం.

 

నిజానికి, నైపుణ్యం కలిగిన మెషిన్ లెర్నింగ్ ఇంజనీర్ కోసం 8,000+ ఖాళీ ఉద్యోగాలు అందుబాటులో ఉన్నాయి. సరైన నైపుణ్యం కోసం తగిన ప్యాకేజీని చెల్లించడానికి పరిశ్రమలు ఆసక్తి చూపుతాయి.

 

మెషిన్ లెర్నింగ్ ఇంజనీర్ యొక్క సగటు జీతం డేటా సైంటిస్ట్ కంటే ఎక్కువ. యునైటెడ్ స్టేట్స్లో, ఇది US $ 125,000 మరియు భారతదేశంలో 75 875,000. మెషిన్ లెర్నింగ్ ఇంజనీర్‌గా ఉజ్వలమైన వృత్తిని నిర్ణయించడానికి ఈ జీతం నిర్మాణం సరిపోతుంది.

 

ఇప్పుడు, ‘మెషిన్ లెర్నింగ్ ఇంజనీర్ వర్సెస్ డేటా సైంటిస్ట్’ లోని ఈ బ్లాగులో, మెషిన్ లెర్నింగ్ ఇంజనీర్ కోసం ఉద్యోగ పోకడల గ్రాఫ్‌ను పరిశీలిద్దాం.

 

డేటా సైన్స్ మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్ వర్తించే వివిధ రంగాలు ఉన్నాయి. డేటా సైన్స్ మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్ ఉపయోగించే రంగాలు మరియు అగ్ర సంస్థల జాబితా క్రింద ఉంది.

 

ఈ బ్లాగులో, మెషిన్ లెర్నింగ్ మరియు డేటా సైంటిస్ట్ మధ్య వ్యత్యాసాన్ని అర్థం చేసుకోవడానికి మేము ప్రయత్నించాము. అలాగే, మేము నిజ జీవితంలో డేటా సైన్స్ మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్‌ను ఎందుకు ఉపయోగిస్తున్నామో అర్థం చేసుకోవడానికి కొన్ని ఉపయోగ సందర్భాలను చూశాము.

What's Your Reaction?

like
0
dislike
0
love
0
funny
0
angry
0
sad
0
wow
0