數(shù)據(jù) 科學(xué)家和數(shù)據(jù)工程師之間的主要區(qū)別是什么？成為的九種技能數(shù)據(jù) -0/成為的九種技能-1科學(xué)家作品詳細(xì)列舉，從用人單位的角度出發(fā)，數(shù)據(jù)。成為數(shù)據(jù) 科學(xué)家，需要花費(fèi)大量的時間和精力，請充分理解數(shù)據(jù)理科不好的方面，比如數(shù)據(jù)分揀與建筑數(shù)據(jù)生產(chǎn)線。
智能科學(xué)與技術(shù)的就業(yè)方向如下:智能科學(xué)與技術(shù)的就業(yè)方向非常廣泛，包括人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)科學(xué)、計算機(jī)視覺、自然語言處理等領(lǐng)域。這些領(lǐng)域在當(dāng)前社會中發(fā)揮著重要作用，具有廣闊的發(fā)展前景。1.人工智能工程師:人工智能工程師是目前最熱門的職業(yè)之一。他們負(fù)責(zé)設(shè)計、開發(fā)和實(shí)現(xiàn)各種復(fù)雜的人工智能系統(tǒng)和算法，為解決現(xiàn)實(shí)生活中的問題提供技術(shù)支持。
數(shù)據(jù)科學(xué)家Provide數(shù)據(jù)通過大規(guī)模的收集、分析和挖掘，為企業(yè)或組織決策提供支持和解決方案。3.機(jī)器學(xué)習(xí)工程師:機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的一個重要分支，機(jī)器學(xué)習(xí)工程師負(fù)責(zé)建立和訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型，使其從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)和改進(jìn)，從而實(shí)現(xiàn)自主決策和預(yù)測。4.計算機(jī)視覺工程師:計算機(jī)視覺工程師利用圖像處理、模式識別和深度學(xué)習(xí)技術(shù)，開發(fā)具有識別、理解和解釋圖像和視頻能力的計算機(jī)系統(tǒng)，廣泛應(yīng)用于人臉識別、智能監(jiān)控等領(lǐng)域。
剛開始工作的時候還是以R和Python為主，慢慢開始寫Rpackage。同時很快接觸到hadoop和spark，開始重視可視化，學(xué)習(xí)AWS。從被動地為一個項(xiàng)目工作到聯(lián)系其他團(tuán)隊(duì)申請新項(xiàng)目，學(xué)會分配資源，學(xué)會評估各種數(shù)據(jù)工具。到目前為止，我覺得最重要的是熟悉各種ds工具，因?yàn)檫@些工具是為我自己的工作服務(wù)的；熟悉你所在部門和公司整體的業(yè)務(wù)往來和業(yè)務(wù)流程；了解你產(chǎn)生了什么樣的商業(yè)影響。
總體來說，是基于你自己的行業(yè)和職業(yè)規(guī)劃。比如有幾年大公司工作經(jīng)驗(yàn)的DS，加入了startup，自然要擔(dān)任lead的職位。團(tuán)隊(duì)協(xié)調(diào)和真正的技術(shù)部分在你日常工作中所占的比例，要自己調(diào)整。也有很多人求穩(wěn)，在大企業(yè)工作幾十年。如果有機(jī)會，爭取管理崗位，但是如果沒有機(jī)會，我愿意做最基礎(chǔ)的技術(shù)工作。簡而言之，職業(yè)道路是以實(shí)際工作為基礎(chǔ)的。
