給畢業生:你應該選機器學習還是數據科學?

隨着數據科學行業自2013年以來的爆炸式流行,該行業一直不斷地朝着更寬泛的方向發展,但同時也逐漸出現了更具體的職業角色分化。本文首先分析了數據科學行業的總體發展趨勢,然後深入地比較了機器學習領域中幾個不同名稱的職位的職能,對尋找數據科學和機器學習類工作的畢業生非常有指導意義。

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在Metis訓練營,本文作者給學生們演講之後的合影(圖片來源:本文作者)。

自我介紹

大家好,我是傑森。我在硅谷工作,是一名數據科學家(關於這個名詞,我們將在本文後面進一步定義),我熱愛學習一切新事物!

引 言

說實話,這個話題在我腦海中已經縈繞很久了。但因爲平時實在有太多的事情要做,我無法擠出時間來完成這項艱鉅的任務。但是,如今由於新冠疫情的居家隔離令,我被困鬥室,最近也快沒啥事情能讓我打發時間了,我終於下定決心來完成這個話題的寫作。

隨着數據科學行業自2013年以來的爆炸式流行,該行業一直不斷地朝着更寬泛的方向發展,但同時也逐漸出現了更具體的職業角色分化。在該新興行業的演進過程中,不可避免地導致了有一些崗位在名稱和職能上出現了混淆和差異。例如,許多看似完全不同的職位但卻在實際工作中扮演着相同的角色,或者有名稱相同的職位卻在實際工作中承擔着不同的角色,這些職位頭銜可能包括:

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