机器学习还是软件开发：哪个更好？

你们许多人经常会想，软件开发还是机器学习哪个更适合自己。本教程将解释哪条职业道路——软件开发还是机器学习——更适合你。为了帮助你选择更好的工作，本教程将比较机器学习和软件开发。本教程将为软件开发与机器学习作为职业选择提供有益的见解。

仅在美国，就有近150万人选择成为软件工程师。对这些专业人才的需求正在迅速增长。随着机器学习被集成到许多工具中，机器学习工程已成为一个重要的专业领域。许多人试图确定这两个工作哪个最适合他们，以及应该追求哪个职业。让我们来看看软件开发人员和机器学习工程师的共同点，以及他们为什么偏爱一种解决方案而不是另一种。

薪资比较：软件开发或机器学习

金钱很重要，许多人为了钱而进入编码行业，所以这并没有错。那么，让我们首先看看美国市场。现在让我们比较一下美国和英国的软件开发人员和机器学习专家的薪资。

• 软件开发人员通常每年挣93,000美元。而机器学习专家可以挣到115,000美元；在英国，情况再次非常相似。这些信息来自Glassdoor.com。未考虑每个国家的地域划分。
• 所以，如果你在硅谷从事软件开发或机器学习专家，你无疑会比我们所说的赚得更多。这只是一个平均值，在英国伦敦也是如此。
• 关键是，正如你所看到的，两国软件开发人员和机器学习专家的整体收入都较低。

然而，相对于软件开发人员，机器学习专家的受欢迎程度如何？

为了分析这一点，让我们看看Indeed.com报告的职位空缺数量。

• 该网站称，在2016年至2019年间，机器学习专家的职位空缺增加了345%。
• 此外，在此期间，软件开发人员的职位数量增加了208%。这两个行业都出现了惊人的增长。
• 然而，与软件开发人员相比，机器学习的职位发布数量显著增加。

因此，从财务角度来看，机器学习专家将占据优势。

软件开发还是机器学习：倾向

现在，这是整个决策过程中最关键的因素。我们指的是，软件开发和机器学习是不同的学科。它们需要完全不同的技能组合。此外，解决软件开发问题与机器学习问题需要完全不同的思维方式。

让我们比较并定义机器学习。你可能更适合软件开发或机器学习，这取决于你的内在能力。

• 在机器学习方面：无论如何，机器学习本质上就是统计学。数学就是统计学。如果数学是你的强项，那么机器学习才适合你。我们并不是说你不能学习它，因为如果你投入足够多的努力，你很可能可以学会。如果数学是你的强项，那么机器学习才适合你。我们并不是说你不能学习它，因为如果你投入足够多的努力，你很可能可以学会。我们认为你会非常挣扎。那么，重点是什么？因此，机器学习适合那些喜欢解决复杂的数学难题并具有理论、抽象思维方式的人。那么，软件开发到底是什么？软件开发是一种工程形式，是将事物组合起来使其发挥作用的过程。它是一个更实用的领域。

实践性表明，由于算术通常不是过程中的一个因素，因此你不需要精通它。这就是软件开发和机器学习之间的一个区别。另一个区别是，在开发软件时，你会从系统中获得即时反馈。因此，当你做任何事情或提出解决方案时，它要么有效，要么无效。

例如：当您收到此反馈时，您可以确信自己做得很好。这会给您带来快乐。相反，机器学习中会发生一些任意事件。如果您收到可疑结果，可能是因为您的数据没有得到适当的清理。您也无法对数据固有的混乱性进行太多修正。还可能是您配置的超参数不正确，或者此算法不最适合数据，或者其他一些您需要澄清的事情。

机器学习需要相对较少的工具，这可能是好事也可能是坏事，这取决于你如何看待它。此外，你永远无法确定它是哪种情况。此外，它只提供即时反馈或成就感，因为你需要查看自己是否正确地做了任何事情。但实际上，你只需要了解 Pythonesque 就够了。

• 在软件开发方面：软件开发的缺点是需要广泛的编程语言知识，特别是如果你是一名软件工程师，这需要了解后端和前端。所有的数学都更重要，因为这是你的工作——创建算法。目标是之后将其输入代码。这可以通过 Python 实现。

此外，如果您使用Web技术，您必须熟悉JavaScript及其框架。因此，您还必须熟悉像C#、Python或Java这样的面向对象语言。正如您所知，对于软件开发人员来说，获取新技能是一个持续的过程。只不过这个曲线很长。

总结：因此，你更适合软件开发还是机器学习，取决于你是否喜欢创造和开发事物。如果你喜欢，那么软件工程通常对你很有吸引力。如果你擅长复杂的算术，那么机器学习适合你。

软件开发还是机器学习：入门门槛

入学要求相当严格。你经常会发现，招聘启事要求拥有数学、统计学、计算机科学或其他量化领域的在线学位。他们甚至有时会明确要求拥有这些领域的博士学位。不过，情况并非总是如此。

然而，通常情况下，这个水平至少是有益的。软件开发也可以这样比较。职位空缺有时需要学位，但很少是硕士或博士等高等教育。即使你没有学士学位，一份编码项目组合也通常足以作为证明。在这一类别中，软件开发胜过机器学习。

机器学习的巨大挑战

所有软件工程团队最佳实践的焦点是代码。就像程序员处理大型代码库一样，机器学习工程师也必须处理模型和数据。

他们必须特别考虑以下几点：

• 模型的存储和跟踪 - 机器学习工程的元素，您通常在传统软件开发中看不到，包括跟踪模型的训练方式、它取得的成果以及能够有效地为其提供服务。
• 庞大且快速变化的数据集 - 尽管大多数软件与来自数据库和其他来源的数据交互，但机器学习解决方案通常需要处理显著更多的清理和预处理，通常在频繁更新的“实时”数据集上。机器学习专家需要一个系统来监控和运行一系列相互连接的处理阶段，通常作为有向无环图 (DAG)，以有效管理这些较小的任务。

机器学习工程师的优势

今天人们和企业使用的许多工具都因机器学习而成功。机器学习工作的潜力非常强大。

• 未来的才能 - 在不久的将来，机器学习很可能成为人们和企业用于各种目的的每个工具的关键组成部分。通过选择机器学习，可以培养高需求技能并获得高薪工作。
• 接触新颖的解决方案 - 机器学习可以帮助识别当今企业面临的一些问题的解决方案。机器学习领域的职业允许人们解决影响人们生活并提供解决方案的问题。随着机器学习的蓬勃发展，ML 工程师可以享受快速的职业发展。预计所有专业水平的需求将继续增加。
• 高起薪 - 由于行业的快速发展，机器学习工程师可以期望获得高起薪。如今，一名机器学习工程师的平均年薪略高于15万美元。
• 探索 - 由于机器学习行业相对年轻，仍有许多尚未开发的潜力。成为一名机器学习工程师可以让你为该领域做出重大贡献。

机器学习专家拥有一个有回报的职业，有很大的晋升空间和新想法。机器学习工程师像软件开发人员一样创建应用程序和解决方案。他们的主要目标是开发一个可以执行以前由人类完成任务的程序。

软件开发人员的优势

全球对软件开发人员的需求很大。软件开发职业是一个具有巨大增长潜力的选择，因为它预计到2029年将增长22%。

• 强劲需求 - 由于对软件开发人员的极高需求，找工作很简单。由于该行业持续扩张，未来十年或更长时间内，需求将保持强劲。
• 持续学习 - 软件开发人员可以每天学习新技能，因为IT行业一直在发展。这种学习环境使工作引人入胜、多样化且令人兴奋。
• 远程工作 - 在新冠肺炎疫情期间，对能够在家工作的软件工程师有强劲需求。他们在家工作的灵活性使工作和家庭义务的兼顾变得简单。
• 高薪：在美国，软件开发人员的平均工资约为92,000美元。
• 白手起家的职业 - 成为一名软件开发人员不需要大学学位。如果你有一个强大的作品集，大学学位是可选的。许多开发人员通过独立学习来提升自己。

Entrance Consulting 的软件开发专业人士表示，软件开发职业通常享有盛誉、灵活且薪酬丰厚。对于高中生和寻求职业转变的成年人来说，这可能是一个不错的选择。

软件开发还是机器学习：哪个最适合你？

软件开发人员和机器学习工程师的需求都很高。比较薪资时，机器学习工程师的收入比软件开发人员高出约40%。另一方面，软件开发人员通常更容易找到工作。

目前的机器学习行业需要顶尖的专业人士。对于普通的机器学习工程师来说，工作机会很少，尽管未来可能会改变。然而，普通的软件工程师可以很容易地找到一份好工作。

软件开发人员和机器学习工程师都是高薪职业，拥有很大的发展空间。决定取决于您的兴趣、计划和能力。

未来哪个更好？

让我们讨论一下未来十年的预测，看看哪个领域——软件开发还是机器学习——将更具可行性。考虑到我们每天产生的荒谬数据量，机器学习仍在增长令人惊讶。每发送5亿条推文，Facebook就会产生4拍字节的数据。每天发送2940亿封电子邮件。每辆联网汽车产生4太字节的数据。在WhatsApp上，发送50亿次搜索和超过10亿条消息。

软件开发领域在未来十年将保持不变。因此，我们产生了大量数据，需要有人从这些数据中为企业和政府提取洞察力。而且由于数据工程技能将非常重要，我们也认为许多机器学习专业人员，尤其是小型组织的专业人员，将需要掌握这些技能。

软件开发将主要侧重于整合不同的元素，并理解生态系统以及不同应用程序如何交互。然而，趋势是越来越少的代码。它已经发生，并且无疑会变得更加普遍。

结论

为了选择最适合你的职业，鉴于两者之间存在平局，请问自己以下问题。你喜欢解决数学难题还是创造事物？你是否拥有特定学位或获得学位的途径？因为许多机器学习职位都需要学位。虽然这不是必需的，但可能是。你应该能够利用这些问题的答案在两个职业道路之间做出选择。

我们希望您喜欢阅读这篇关于如何在软件开发和机器学习之间选择一份更好工作的教程。