谈谈机器学习与传统编程之间的区别

那么编程呢？此刻的数据科学家为了研究的目标而而必要把握这种手艺。他们不只是措施员，也应该具有应用统计或研究配景。有些人还从事软件工程，出格是在他们的产物中提供数据科学或呆板进修技能的公司。最风趣的是，数据科学可以不必编程，可是会被限制在 Matlab、SPSS、SAS等器材上。

呆板进修工程师的地位是奈何的？

呆板进修工程师的位置更具有“技能性”。换句话说，呆板进修工程师与传统的软件工程有着比数据科学更多的沟通点。

ML 工程师的尺度使命凡是和数据科学家相同，可是你还必要处理赏罚数据，实行用差异的呆板进修算法来办理题目、建设原型和现成的办理方案。

我要夸大一下要害的区别：

• 一种或多种说话（凡是是Python）的强盛编程手艺；
• 不太重视在数据说明进程中事变的手段，而是越发重视呆板进修算法；
• 可以或许基于现成的库行使差异的技能，譬喻，NumPy 或 SciPy；
• 行使 Hadoop 建设漫衍式应用的手段等。

此刻让我们回到编程并细心研究分派给措施员的使命。

措施员现实上就像数据说明师或营业体系开拓职员。他们不必本身构建体系，只需针对现有体系编写疏松布局的代码。是的，我们可以将数据科学称为新的编程海潮，但编码只是个中的一小部门。以是不要误会。

但假如深入发掘，我们会发明尚有其他术语，如 Software Engineer 和 Software Developer，两者并不沟通。譬喻软件工程师必需计划工程。它们涉及出产应用措施、漫衍式体系、并发、构建体系、微处事等。而软件开拓职员必要相识软件开拓的全部周期，而不只仅是实现（偶然乃至不必要任何编程或编码）。

那么，你此刻感觉到编程和呆板进修的差异了吗？我但愿本文可以帮你停止对这些术语发生夹杂。毫无疑问，这些人都有一些配合点，那就是技能，但之间的差别要大得多。因此呆板进修工程师、软件工程师和软件开拓职员完全不行交流。

（编辑：湖南网）

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