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머신러닝 스킬 피라미드

머신러닝 스킬 피라미드라는 재미있는 글이 있어 번역 하였습니다. 원글은 가장 아래에 데이터 엔지니어, 그 위에 머신러닝 엔지니어, 가장 위에 머신러닝 연구자 과학자가 있다고 합니다. 커뮤니티에서는 머신러닝 피라미드라기 보다는 머신러닝 3대 기둥이 적합 하다고 얘기도 나옵니다.

데이터 엔지니어

• 머신러닝 솔루션 지원을 위한 코드를 개발한다.
• 데이터 변환, 추출, 스크래핑, 병합, cleaning을 한다.
• Summary Statistics, counting, sampling on request
• Skills:
  • Platform/DB/Language specific expertise.
  • Performance.
  • Parallel and Distributed Computing.
  • Quality, Reliability.
  • Map/Reduce-Hadoop.
  • VMs/Cloud.
  • SQL/noSQL.
  • Production.
  • Scalining.
  • etc.

머신러닝 엔지니어

• 비지니스나 데이터에 대한 문제를 해결 한다.
• 조직의 목표를 달성하기 위한 머신러닝 솔루션을 만든다.
• 확립된 알고리즘을 응용한다.
• 머신러닝 알고리즘 라이브러리를 사용한다.
• 각각의 알고리즘의 장단점을 이해 한다.
• 컴퓨터 과학, 수학, 다른 기술 분야의 학사, 석사 전공.
• Skills:
  • 소프트웨어 공학
  • 데이터 분석
  • 머신러닝 알고리즘 선택
  • 교차 검증
  • 측정 및 평가
  • 특징공학(Feature Engineering).

머신러닝 연구자/과학자

• 산뜻한 머신러닝 알고리즘 문제를 연구.
• 새로운 수학적 모델과 알고리즘을 개발.
• 연구 결과를 논문으로 출판.
• 로봇, 머신러닝, 인지과학, 응용통계, 공학, Operations Research, Math, etc.
• Skills:
  • 수학적 모델 수립
  • Breakes ground in research
  • Establish new paradigms
  • Scientific Formalism
  • 실험 설계.

참조

• Machine Learning Skills Pyramid v1.0: 검색해보면 여러곳에서 발견 됩니다. 어느 것이 첫 콘텐트인지 알 수 없으니 주의 하시기 바랍니다.