[微风]前言[微风]

数据科学（Data Science）和人工智能（Artificial Intelligence）的概念经常被人互换着使用。

而每个人对它们的定义都不一样。

为了解决日益激烈的争论，这里不再比较它们的定义；

而是去比较他们现实中的岗位-----数据科学家和人工智能工程师的工作描述。

通过现实案例的对比，进一步了解两者在专业领域中的差异。

这些差异可能不是最终的结果，也不能代表所有的数据科学（Data Science）或所有的人工智能（Artificial Intelligence）。

但重要的是，通过这些工作描述，我们可以概括招聘经理对这两种岗位之间差异的看法。

下面，我将从岗位描述、以及我个人申请这两个职位的经历中，总结出每个角色的目标和技能。

​[微风]数据科学[微风]

一名数据科学家的岗位描述包含了各种必备技能和工具。

下面是我汇总的一些主要技能、工具、以及数据科学的整体目标。

这些描述都是公司比较关注的重点，所以需要我们留心这两个职能间的交叉，以及相似的工具。

​​[浮云]目标[浮云]

建立一个问题陈述，理解业务需求，并利用数据分析与机器学习算法来解决问题。

然后，能够可视化你建立的模型，提供发现或见解。

比如，你可能会以数据科学家的身份执行以下操作：

你发现，人工对产品图像进行分类存在一定的问题。

你需要创建一个完善的问题陈述或假设，为自己、也为产品经理、业务分析师和其他利益相关者：

“因为人工分类耗时太长，我们决定采用机器学习算法来执行此操作，这样，会节省大量时间和金钱等资源。”

之后，你要和数据工程师等人员合作，获取必要数据、在工具中导入数据框架、应用探索性数据分析（exploratory data analysis）、特征工程（feature engineering）和模型比较（model comparison）。

项目结束时，你要创建一个图表来展示你模型的结果，图表可能还会用到特定的分组和过滤。

最后，你需要向利益相关者和经理展示成果、并接收他们的反馈，继续进行另一个项目、或改进当前的项目。

​[浮云]所需技能[浮云]

Python或RJupyter NotebookTensorFlow统计NLP （自然语言处理）SQLTableau或其他可视化工具有信心在管理者面前演讲你的发现和非分析/非技术专家沟通高级分析的能力（advanced analytic）

以上这些只是作为数据科学家的一些必备技能。

你可能已经注意到了解决复杂问题的重点，就是要向公司高管或利益相关者展示你的模型和发现。

而这一过程中，沟通很关键，这个技能可能不会在你研究生期间或在线训练中教授，所以要加强练习。

​​[微风]人工智能[微风]

图源：Kaleidico

人工智能可能是一个比数据科学更热门的话题，可以用于各行各业。

我们也看到了，人工智能和数据科学、机器学习之间的很多交叉。

虽然他们之间有很多共同的目标与技能，但是接下来，我想重点强调这两个岗位之间的差异。

​[浮云]目标[浮云]

​

重点研究新的算法，利用现有神经网络，在大型数据集上，部署并自动化整个流程和人工智能解决方案。

跟数据科学家一样，人工智能工程师也要去研究一个问题，获取数据，然后找到算法的解决方案。

但是，人工智能工程师还有一些额外的工作，比如提出新算法、执行建模等等。

他们工作的重点，是在应用程序中部署这些模型，比如神经网络和深度学习实践等。

这些差异也意味着这两个职位会用到不同的libraries。

比如，数据科学家可能倾向于使用sklearn，而人工智能工程师可能更多地使用TensorFlow和PyTorch。

​​[浮云]​所需技能[浮云]

Java, Python, 或 C++AI 系统使用TensorFlow，PyTorch进行深度学习与研究团队和工程团队合作认知硬件要求部署生产模型计算机科学（Computer Science）架构或交付云解决方案SparkScala

与数据科学不同，这些技能更侧重于软件工程，以研究与部署为中心。

比如，人工智能工程师可以频繁地研究深度学习和神经网络算法，而不是不用回归分析和决策树。

与数据科学的另一个区别是，人工智能工程师往往要求博士学位，而数据科学家通常需要硕士学位。

图源：Possessed Photography

你可以看到，这两种职位之间有很大的差别。

但是要记住，就像它们的职位描述有重叠一样，这两个职位本身也是如此。

比如，你可能会看到“数据科学，人工智能工程师”或“机器学习/人工智能工程师”之类的职位。

​​[微风]总结[微风]

总的来说，从研究这些职位描述和我自己申请这类职位的经验来看，人工智能看起来比数据科学更复杂。

从岗位描述中可以看到，这两个职位之间是有很多相似之处的，但实际上，这些都是由公司决定的。

上文中，我们探讨了一些主要差异，也找到了数据科学与人工智能之间的一些相似之处。

下面，我再次总结一下这两个职位间的主要区别，具体如下：

数据科学家：Python，R，统计知识，可视化工具，适合节奏更快，更简单的案例人工智能：软件工程，深度学习，自动化，偏向研究，适合节奏较慢，更复杂的应用案例

我的总结就到这里了，希望我的文章为你带来实用、有趣的见解。

也可以在下方评论出你心中关于这两个职位的相似或不同之处。

期待你的精彩评论，感谢你的阅读！