O título deste post é uma dúvida muito comum. Na verdade, há muita confusão sobre este assunto, principalmente porque ambas são funções realmente novas. Mas, se nos concentrarmos na semântica, o significado real de cada função fica claro.

Cientista de Dados e Engenheiro de Machine Learning são, na verdade, termos gerais. A função em si não especifica realmente os papéis individuais, que podem variar de empresa para empresa. Mas neste artigo, vamos colocar alguma luz sobre o assunto e compreender Qual a Diferença Entre Cientista de Dados e Engenheiro de Machine Learning.

A função de Engenheiro de Machine Learning vem crescendo de forma exponencial à medida que as empresas consolidam as aplicações de Ciência de Dados no dia a dia. A demanda por Engenheiros de Machine Learning vem aumentando, mas a oferta de profissionais capacitados não consegue acompanhar essa demanda, criando um gap e disparando os salários dos profissionais qualificados. 

Ciência x Engenharia

A definição de Ciência em geral é sobre experimentos, tentativas e falhas, construção de teorias, compreensão de um fenômeno e análise matemática/estatística. Engenharia é o trabalho feito sobre o que a ciência já sabe, aperfeiçoando-a e levando-a para o “mundo real”. Vamos começar com uma analogia bem objetiva para compreender Qual a Diferença Entre Cientista de Dados e Engenheiro de Machine Learning.

Qual é a diferença entre um Cientista Nuclear e um Engenheiro Nuclear?

O Cientista Nuclear é aquele que conhece a ciência por trás do átomo, a interação entre eles, aquele que escreveu a receita que permite obter energia dos átomos. O Engenheiro Nuclear é o profissional encarregado de pegar a receita do Cientista e levá-la ao mundo real. Portanto, seu conhecimento sobre a física atômica é bastante limitado, mas ele tem outros conhecimentos associados à Ciência e como construir e operar uma usina nuclear de forma adequada.

Voltando ao mundo dos dados: os profissionais que desenvolvem redes neurais convolucionais (por exemplo) para resolver um problema de negócio são Cientistas de Dados ou Engenheiros de IA, os profissionais que implantam o modelo para reconhecer rostos em imagens são Engenheiros de Machine Learning. O responsável pelo processo, desde a aquisição de dados até o registro da imagem .jpg, é um Engenheiro de Dados ou Engenheiro DataOps.

Nos dias de hoje, o papel de um Cientista de Dados tornou-se mais genérico e abrangente, de tal forma que o Aprendizado de Máquina é apenas parte do trabalho em seu dia a dia. O Cientista de Dados pode trabalhar todo um processo de análise sem necessariamente usar Machine Learning. Machine Learning é uma das muitas ferramentas empregadas por Cientistas de Dados.

Os papéis de um Cientista de Dados podem ser múltiplos. Na era das tecnologias de Big Data, manipular, armazenar e consultar uma enorme quantidade de dados simultâneos já é um trabalho extremamente especializado. Seja como for, o Cientista de Dados estará aplicando ciência para resolver problemas de negócios através de dados.

Por outro lado, o papel principal de um Engenheiro de Machine Learning é projetar abordagens específicas de Machine Learning adequadas aos dados ou ao caso de uso de uma empresa. Outro papel importante pode ser identificar quais das técnicas de Machine Learning existentes são mais adequadas para cada problema de negócio e aplicá-las com sucesso.

E Como Está o Mercado Para Ambas as Funções?

Em termos de salário e crescimento a longo prazo, as estatísticas variam muito! E pode-se dizer com segurança que essas funções crescerão ainda mais, pelo menos nos próximos 10 a 20 anos, já que a quantidade de dados e sua complexidade (4 Vs de Big Data: Volume, Variedade, Velocidade e Veracidade) continuam a aumentar substancialmente. Muitas atividades poderão ser automatizadas nos próximos anos, tornando o trabalho desses profissionais ainda mais focado na solução de problemas, o que realmente importa para uma empresa. Observe que o Brasil está entre os países com maior demanda para Engenheiros de Machine Learning:

Pesquisa Engenheiro de Machine Learning

Busca por Engenheiro de Machine Learning – Fonte: Google Trends

Um Cientista de Dados é geralmente responsável pela organização de dados, limpeza, análise e decisões de negócios com base nos resultados da análise de dados. Ele/Ela é uma pessoa que é analista, sabe programação, sabe Machine Learning e tem perspicácia em áreas de negócios. Tudo isso claro, além do conhecimento Matemático e Estatístico envolvido em cada técnica de análise ou Machine Learning utilizadas.

O Engenheiro de Machine Learning tem um perfil mais de Engenheiro de Software com habilidades de Machine Learning. Ele geralmente desenvolve novos modelos ou aplica modelos existentes de maneira mais bem-sucedida. Ele é responsável por fornecer uma solução ótima. Um Engenheiro de Machine Learning precisa descobrir qual abordagem (aprendizado de máquina, processamento de imagem, rede neural, lógica difusa, etc.) pode ser mais otimizada (considerando performance e escalabilidade) e usada para um determinado objetivo.

Em termos salariais, um Cientista de Dados tem remuneração em torno de 120 a 150 mil dólares por ano nos EUA. Um Engenheiro de Machine Learning tem remuneração em torno de 110 mil dólares anuais.

Cientistas de Dados e Engenheiros de Machine Learning trabalham juntos, pois os Engenheiros de Machine Learning geralmente fazem parte da equipe de Data Science.

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Cerca de 7 anos atrás, quase todos os Cientistas de Dados também estavam focados em engenharia, pois eles tinham que escrever o código e fazer o deploy em produção. Agora, no entanto, à medida que Data Science cresce cada vez mais nas empresas, há mais funções necessárias, como Engenheiros de Machine Learning e Engenheiros de Dados, uma vez que as empresas se tornam orientadas a dados e usam análise de dados em todos os seus processos. O mercado para esses perfis profissionais só tende a crescer nos próximos anos.

Mas Afinal, Qual a Diferença Entre Cientista de Dados e Engenheiro de Machine Learning?

Como mencionado acima, há algumas semelhanças quando se trata das funções de Cientista de Dados e Engenheiro de Machine Learning.

No entanto, se você olhar para as duas funções como membros da mesma equipe, um Cientista de Dados faz a análise estatística necessária para determinar qual abordagem de aprendizado de máquina usar, então ele(a) modela o algoritmo e o prototipa para teste. Nesse ponto, um Engenheiro de Machine Learning usa o modelo protótipo e o faz funcionar em um ambiente de produção em escala, seja em ambiente em nuvem ou localmente na rede da empresa.

Voltando à divisão entre cientista e engenheiro, não é necessariamente esperado que um Engenheiro de Machine Learning compreenda os modelos preditivos e sua matemática subjacente como um Cientista de Dados deve ser capaz de compreender. Espera-se, no entanto, que um Engenheiro de Machine Learning domine as ferramentas de software que tornam esses modelos utilizáveis.

Os Engenheiros de Machine Learning estão na intersecção entre engenharia de software e ciência de dados. Eles aproveitam ferramentas de Big Data e frameworks de programação para garantir que os dados brutos coletados dos pipelines de dados (o que é feito por Engenheiros de Dados) sejam redefinidos como modelos de ciência de dados que estão prontos para escalar conforme necessário.

Engenheiros de Machine Learning alimentam dados em modelos definidos por Cientistas de Dados. Eles também são responsáveis por usar modelos teóricos de ciência de dados e ajudar a escaloná-los para modelos de nível de produção que podem manipular terabytes de dados em tempo real.

Quais as Responsabilidades do Engenheiro de Machine Learning?

As responsabilidades de Engenheiros de Machine Learning serão relativas ao projeto no qual eles estão trabalhando. No entanto, se você explorar as postagens de vagas de emprego, perceberá que, na maioria das vezes, os Engenheiros de Machine Learning serão responsáveis ​​pela criação de modelos e na manutenção de soluções escaláveis ​​de aprendizado de máquina em produção.

Veja o que essa função geralmente exige:

  • Desenvolver modelos de aprendizado de máquina
  • Colaborar com Engenheiros de Dados para desenvolver e modelar pipelines de dados
  • Aplicar técnicas de aprendizado de máquina e de ciência de dados e projetar sistemas distribuídos
  • Escrever código no nível de produção
  • Trazer código para produção
  • Melhorar os modelos existentes de aprendizado de máquina
  • Responsável por todo o ciclo de vida (pesquisa, projeto, experimentação, desenvolvimento, implantação, monitoramento e manutenção)
  • Produzir resultados do projeto e isolar problemas
  • Implementar algoritmos e bibliotecas de aprendizado de máquina
  • Comunicar processos complexos aos líderes de negócios
  • Analisar conjuntos de dados grandes e complexos para obter informações valiosas
  • Pesquisa e implementação das melhores práticas para melhorar a infraestrutura existente de aprendizado de máquina

Quais as Responsabilidades do Cientista de Dados?

Quando comparado com um estatístico, um Cientista de Dados sabe muito mais sobre programação. No entanto, quando comparado a um Engenheiro de Software, ele sabe muito mais sobre estatística do que sobre programação.

Os Cientistas de Dados estão bem equipados para armazenar e limpar grandes quantidades de dados, explorar conjuntos de dados para identificar informações valiosas, criar modelos preditivos e executar projetos de ciência de dados de ponta a ponta. Mais frequentemente, muitos Cientistas de Dados já trabalharam como analistas de dados ou analistas de BI.

Veja o que a função normalmente exige:

  • Pesquisar e desenvolver modelos estatísticos para análise
  • Compreender melhor as necessidades da empresa e desenvolver soluções possíveis, colaborando com os departamentos de engenharia e gerenciamento de produtos
  • Comunicar resultados e conceitos estatísticos aos principais líderes de negócios
  • Usar bancos de dados e projetos apropriados para otimizar os esforços conjuntos de desenvolvimento
  • Desenvolver modelos e algoritmos personalizados
  • Criar processos e ferramentas para ajudar a monitorar e analisar o desempenho e a precisão dos dados
  • Usar a modelagem preditiva para aprimorar e otimizar as experiências dos clientes, a geração de receita, a segmentação de anúncios e muito mais
  • Desenvolver a estrutura de testes A / B da empresa e testar a qualidade do modelo

Conclusão

Em geral um Cientista de Dados é capaz de desempenhar as tarefas de um Engenheiro de Machine Learning, mas um Engenheiro de Machine Learning pode não ter os conhecimentos necessários para desempenhar o trabalho de um Cientista de Dados.

Mas seja você um Engenheiro de Machine Learning ou um Cientista de Dados, você estará trabalhando na vanguarda dos negócios e da tecnologia. E como a demanda por talentos de alta tecnologia ultrapassa de longe a oferta, a competição por mentes brilhantes dentro deste espaço continuará a ser acirrada nos próximos anos. Portanto você estará tomando uma sábia decisão de carreira escolhendo entre uma função ou outra, não importa qual caminho você escolher. Certifique-se apenas de escolher aquilo que lhe traga satisfação pessoal e profissional.

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