给毕业生：你应该选机器学习还是数据科学？

随着数据科学行业自2013年以来的爆炸式流行，该行业一直不断地朝着更宽泛的方向发展，但同时也逐渐出现了更具体的职业角色分化。本文首先分析了数据科学行业的总体发展趋势，然后深入地比较了机器学习领域中几个不同名称的职位的职能，对寻找数据科学和机器学习类工作的毕业生非常有指导意义。

在Metis训练营，本文作者给学生们演讲之后的合影（图片来源：本文作者)。

自我介绍

大家好，我是杰森。我在硅谷工作，是一名数据科学家（关于这个名词，我们将在本文后面进一步定义），我热爱学习一切新事物！

引 言

说实话，这个话题在我脑海中已经萦绕很久了。但因为平时实在有太多的事情要做，我无法挤出时间来完成这项艰巨的任务。但是，如今由于新冠疫情的居家隔离令，我被困斗室，最近也快没啥事情能让我打发时间了，我终于下定决心来完成这个话题的写作。

随着数据科学行业自2013年以来的爆炸式流行，该行业一直不断地朝着更宽泛的方向发展，但同时也逐渐出现了更具体的职业角色分化。在该新兴行业的演进过程中，不可避免地导致了有一些岗位在名称和职能上出现了混淆和差异。例如，许多看似完全不同的职位但却在实际工作中扮演着相同的角色，或者有名称相同的职位却在实际工作中承担着不同的角色，这些职位头衔可能包括：

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