【分享】ML工程师和数据分析师的区别

结合自己和周围认识的做ML的人，下面这个分类和对skillset的总结还蛮到位的

1. Software engineer - ML （IT公司做软件，搭建pipeline的）
2. Applied ML engineer （Tech 公司做应用，给SWE提供算法评估，模型验证，要会写production code）
3. Core ML engineer (基本上PhD research是做算法研究的）
4. Data Analyst （各类公司都有，分析为主，给business/engineering/manfucturing/......提供数据分析）

个人觉得，能在一类job里面扎实的掌握两个必须的技能，就相当不错，如果能扎实的掌握三项技能，并有实际项目经验，基本就是Tech Lead的水平了。

另外，presentation和communication的技能是绝对的加分项！能说能做才能不断往上走！

我自己属于2，希望进一步把programming提高，同时也争取把probability and statistics提高。共勉。


原贴在：
https://blog.udacity.com/2016/04 ... rning-engineer.html

谢谢分享啊

还有data scientist, research scientist, data engineer, research engineer, quantitate analyst，都是傻傻分不清楚

感谢，之前一直分不清。。

哇棒棒哒！

过去傻傻分不清，今天好像知道了一点点。

virusHIV 发表于 2018-6-25 04:50
我自己做数据科学已经有好几年，同时也是一个美国数据科学联谊会的联络人
我周围的不是这么分的。

我也在互联网企业当了2年MLE，这个回答比较符合我理解的分法。

补充内容 (2018-6-25 05:17):
其实还有一种Research Scientist，主要职责是设计新的模型结构，优化算法，training系统架构或者inference系统架构，并负责做prototype和发表论文。

谢谢分享，我的目标是2
我之前学的是cs的本科和研究生。。。但是现在不知道怎么的变成数据打杂的了