数据 科学家和数据工程师之间的主要区别是什么？成为的九种技能数据 -0/成为的九种技能-1科学家作品详细列举，从用人单位的角度出发，数据。成为数据 科学家，需要花费大量的时间和精力，请充分理解数据理科不好的方面，比如数据分拣与建筑数据生产线。
智能科学与技术的就业方向如下:智能科学与技术的就业方向非常广泛，包括人工智能、机器学习、数据科学、计算机视觉、自然语言处理等领域。这些领域在当前社会中发挥着重要作用，具有广阔的发展前景。1.人工智能工程师:人工智能工程师是目前最热门的职业之一。他们负责设计、开发和实现各种复杂的人工智能系统和算法，为解决现实生活中的问题提供技术支持。
数据科学家Provide数据通过大规模的收集、分析和挖掘，为企业或组织决策提供支持和解决方案。3.机器学习工程师:机器学习是人工智能的一个重要分支，机器学习工程师负责建立和训练机器学习模型，使其从数据中学习和改进，从而实现自主决策和预测。4.计算机视觉工程师:计算机视觉工程师利用图像处理、模式识别和深度学习技术，开发具有识别、理解和解释图像和视频能力的计算机系统，广泛应用于人脸识别、智能监控等领域。
刚开始工作的时候还是以R和Python为主，慢慢开始写Rpackage。同时很快接触到hadoop和spark，开始重视可视化，学习AWS。从被动地为一个项目工作到联系其他团队申请新项目，学会分配资源，学会评估各种数据工具。到目前为止，我觉得最重要的是熟悉各种ds工具，因为这些工具是为我自己的工作服务的；熟悉你所在部门和公司整体的业务往来和业务流程；了解你产生了什么样的商业影响。
总体来说，是基于你自己的行业和职业规划。比如有几年大公司工作经验的DS，加入了startup，自然要担任lead的职位。团队协调和真正的技术部分在你日常工作中所占的比例，要自己调整。也有很多人求稳，在大企业工作几十年。如果有机会，争取管理岗位，但是如果没有机会，我愿意做最基础的技术工作。简而言之，职业道路是以实际工作为基础的。
