Christopher Schrader tiene razón. El aprendizaje automático / IA implicará cantidades significativas de ciencia de datos, así como ingeniería de software. En términos de elegir uno u otro al mirar los trabajos (ya que a menudo se distinguen como dos tipos de trabajos diferentes), hay muchos factores que intervienen en esta decisión. Creo que lo más importante es dónde quieres terminar a largo plazo.
En muchas empresas (especialmente las más grandes), si usted es un ingeniero de software que hace aprendizaje automático / IA, entonces probablemente esté tomando los modelos / algoritmos de aprendizaje automático que los científicos de datos han construido y los transfiera a un lenguaje de nivel inferior, Código de nivel de producción del edificio. Eres la persona que hace que el código del científico de datos sea más rápido. Si es un científico de datos, estará explorando los datos, manipulándolos / discutiéndolos y construyendo los modelos / algoritmos de aprendizaje automático para obtener información de los datos. Eres la persona que hace preguntas sobre los datos y descubre qué historias puede contar.
Sin embargo, esta no es una línea difícil y rápida de dibujar. Dependerá de la descripción exacta del trabajo del título que está solicitando, así como de la empresa que está solicitando. Las empresas más grandes tienden a tener roles más segmentados y especializados, donde en las empresas más pequeñas (especialmente las nuevas empresas), su trabajo estará menos definido y tendrá más sombreros (por así decirlo). Sin embargo, en promedio, esperaría que esa distinción anterior se mantenga.
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Si no sabe cuál quiere, podría sugerirle que solicite puestos de ciencia de datos. Obviamente estoy sesgado aquí, pero en mi opinión podría ser un poco más difícil pasar de la ingeniería de software a la ciencia de datos que viceversa.
