「機械学習エンジニア」と「データサイエンティスト」の違いとは?分かりやすく解釈

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「機械学習エンジニア」と「データサイエンティスト」の違い IT
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この記事では、「機械学習エンジニア」「データサイエンティスト」の違いを、分かりやすく説明していきます。

「機械学習エンジニア」とは?

「機械学習エンジニア」とは、AI(人工知能)の中でも機械学習が行われる部分の担当で、その開発や調整などを行うエンジニアのことです。

「機械学習」とは、与えたルールに沿って、コンピュータ自体に勝手学ばせることです。

例えば、将棋のソフトの強化に、過去のプロ棋士の膨大な数の棋譜から将棋のルールに沿って、あらゆる場面での最善手を学ばせるといった具合です。

そのようなロジック、アルゴリズムといった部分を作り、目的通りに「機械学習」が行われるようにするのが「機械学習エンジニア」の仕事になります。

「データサイエンティスト」とは?

「データサイエンティスト」とは、与えられたデータから、どういった傾向があり、どのような対策が最適だといったようなこと分析するアナリストのことです。

つまり、データの分析を行う人だと言い換えることができますが、扱うデータが「ビッグデータ」と呼ばれるものになり、何百万人、何百万件といった数からの分析になると、この「データサイエンティスト」と使われると考えていいでしょう。

こちらの例としては、各個人のスマホの位置情報から、その場所にどの時間帯にどれくらい人が集まっているのかといったようなことから、その理由などの分析を行うのが「データサイエンティスト」です。

「機械学習エンジニア」と「データサイエンティスト」の違い

「機械学習エンジニア」「データサイエンティスト」の違いを、分かりやすく解説します。

「機械学習エンジニア」は、AIが想定通りに学習してくれるように、そのロジックの作成や調整を行う人のことです。

「データサイエンティスト」は、自らがビッグデータの分析を行う人のことですが、こちらは近年では、AIによる診断なども盛んに行われており、それと並行しての分析も多くなっています。

まとめ

「機械学習エンジニア」「データサイエンティスト」は、このように異なります。

ざっくりと言えば、「機械学習エンジニア」はAIを作る人で、「データサイエンティスト」は自らがAIのように分析する人だという違いになります。

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