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Data Scientist vs Ingegnere di Intelligenza Artificiale che differenze ci sono?

IDC ha riferito che la spesa globale per le tecnologie di intelligenza artificiale raggiungerà i 97,9 miliardi di dollari entro la fine del 2023. Secondo il rapporto Emerging Jobs 2020 di LinkedIn, gli ingegneri dell'intelligenza artificiale e gli scienziati dei dati continuano a fare una buona figura come i principali ruoli lavorativi emergenti per il 2022 con il 74% annuo crescita negli ultimi 4 anni.



Data Scientist vs Ingegnere di Intelligenza Artificiale che differenze ci sono?
Data Scientist vs Ingegnere di Intelligenza Artificiale che differenze ci sono?

Introduzione Data Scientist vs Ingegnere di Intelligenza Artificiale

Queste statistiche mostrano che la crescita nell'implementazione di soluzioni di intelligenza artificiale sta alimentando la domanda delle competenze necessarie per renderle un successo. La scienza dei dati e l'intelligenza artificiale sono i razzi che stanno decollando nell'era post-pandemia con stipendi redditizi e vantaggi gratificanti.


Non è un segreto che gli scienziati dei dati e gli ingegneri dell'intelligenza artificiale siano incoronati come i ruoli di lavoro dinamici e in più rapida crescita al mondo al momento che sono cruciali per lo sviluppo di prodotti software di intelligenza più grandi.


Scienziato dei dati vs ingegnere dell'intelligenza artificiale: due ruoli lavorativi nel settore dei dati che vengono spesso utilizzati in modo intercambiabile a causa delle loro competenze sovrapposte, ma in realtà sono diversi.


Un data scientist non deve essere confuso con un ingegnere di intelligenza artificiale.


Sebbene ci sia un'enorme sovrapposizione di competenze, c'è una differenza tra uno scienziato di dati e un ingegnere di intelligenza artificiale, il primo è tipicamente matematico e competente nella programmazione, ma si affidano a ingegneri di intelligenza artificiale altamente qualificati per implementare i loro modelli e distribuirli nella produzione ambiente.


Sia i data scientist che gli ingegneri dell'intelligenza artificiale sono ruoli professionali complementari con competenze sovrapposte che lavorano bene insieme in armonia e sono ugualmente importanti per il successo di un progetto di intelligenza artificiale. Senza troppi indugi, esploriamo e comprendiamo le differenze tra: Data Scientist vs Ingegnere di Intelligenza Artificiale




Scienziato dei dati vs Ingegnere di intelligenza artificiale


Chi è uno Scienziato dei dati?

Un data scientist è colui che utilizza algoritmi, matematica, statistica, progettazione, programmazione, comunicazione e capacità di gestione per ricavare informazioni significative e fruibili da grandi quantità di dati e creare un impatto aziendale positivo. I data scientist utilizzano ampiamente metodi statistici, architettura distribuita, strumenti di visualizzazione e diverse tecnologie orientate ai dati come Hadoop, Spark, Python, SQL, R per raccogliere informazioni dai dati. Le informazioni estratte dai data scientist vengono utilizzate per guidare vari processi aziendali, analizzare le metriche degli utenti, prevedere potenziali rischi aziendali, valutare le tendenze del mercato e prendere decisioni migliori per raggiungere gli obiettivi organizzativi.


Chi è un ingegnere di intelligenza artificiale?

Dallo sviluppo di una mano robotica per risolvere il cubo di Rubik ai sistemi di riconoscimento vocale, gli ingegneri dell'intelligenza artificiale sono coloro che trasmettono l'intelletto umano alle macchine. Un ingegnere di intelligenza artificiale è responsabile della produzione di modelli autonomi intelligenti e della loro integrazione nelle applicazioni. Gli ingegneri dell'intelligenza artificiale utilizzano l'apprendimento automatico, il deep learning, i principi dell'ingegneria del software, i calcoli algoritmici, le reti neurali e la PNL per creare, mantenere e distribuire soluzioni di intelligenza artificiale end-to-end. Lavorano in collaborazione con le parti interessate aziendali per creare soluzioni di intelligenza artificiale che possono aiutare a migliorare le operazioni, la fornitura di servizi e lo sviluppo del prodotto per la redditività aziendale. Gli ingegneri di intelligenza artificiale di alcune organizzazioni sono più concentrati sulla ricerca e lavorano per trovare il modello giusto per risolvere un compito durante la formazione, il monitoraggio, e il mantenimento del modello.



Scienziato dei dati vs Ingegnere di intelligenza artificiale, ruoli e responsabilità

Capiamo cosa fanno un data scientist e un ingegnere di intelligenza artificiale e cosa comporta il loro ruolo lavorativo.


Cosa fa uno data Scienziato dei dati?

I data scientist fanno tutto bene, dalla configurazione di un server alla presentazione degli approfondimenti al consiglio di amministrazione. Ecco alcune attività principali che un data scientist esegue:

  • Identifica i problemi aziendali e raccogli set di dati rilevanti e di grandi dimensioni per risolverli.

  • Prepara, pulisci, trasforma ed esplora i dati prima dell'analisi.

  • Utilizzare metodi all'avanguardia per il data mining per generare nuove informazioni.

  • Scegli e implementa una famiglia di algoritmi di machine learning appropriata per un problema aziendale.

  • Utilizza varie tecniche di modellazione statistica e apprendimento automatico per misurare e migliorare il risultato di un modello.

  • Metti a punto e ottimizza gli iperparametri del modello.

  • Utilizza vari metodi analitici e modelli di machine learning per identificare tendenze, modelli e correlazioni in set di dati di grandi dimensioni.

  • Collabora con analisti di dati, ingegneri di intelligenza artificiale e altre parti interessate per supportare un migliore processo decisionale aziendale.

  • Comunicare le intuizioni a vari stakeholder aziendali in modo convincente.

Data Scientist: ruoli e responsabilità
Data Scientist: ruoli e responsabilità

Cosa fa un ingegnere di intelligenza artificiale?

  • Crea e distribuisci algoritmi di intelligenza artificiale intelligenti per funzionare.

  • Sviluppa API scalabili, flessibili e affidabili per integrare i prodotti dati e l'origine nelle applicazioni.

  • Utilizza le tecnologie Docker per creare versioni distribuibili del modello.

  • Costruisci l'infrastruttura come codice: assicurati che gli ambienti creati durante lo sviluppo e l'addestramento del modello possano essere facilmente replicati per la soluzione finale basata sull'intelligenza artificiale.

  • Sviluppa e mantieni l'architettura utilizzando i principali framework di intelligenza artificiale.

  • Utilizza strumenti come GIT e TFS per l'integrazione continua e il controllo delle versioni per tenere traccia delle iterazioni del modello e di altri aggiornamenti del codice.

  • Testare e distribuire i modelli.

  • Creare tutte le interfacce utente necessarie per visualizzare una vista più approfondita dei modelli.

  • Implementa altri concetti di ingegneria del software come la distribuzione continua, la scalabilità automatica e il monitoraggio delle applicazioni.

  • Sviluppa applicazioni MVP che incapsulano tutto, dallo sviluppo del modello al test del modello.

  • Esamina le esigenze complessive del progetto AI.

Ingegnere di intelligenza artificiale: ruoli e responsabilità
Ingegnere di intelligenza artificiale: ruoli e responsabilità

A molti in ITALIA questa distinzione tra Scienziato dei dati e Ingegnere di intelligenza artificiale non è molto chiara, per questo motivo gli esempi sono di posizioni lavorative all'estero.



Scienziato dei dati vs Ingegnere di intelligenza artificiale, competenze tecniche

Gli ingegneri dell'intelligenza artificiale si sovrappongono ai data scientist in termini di competenze tecniche, ad esempio, entrambi potrebbero utilizzare i linguaggi di programmazione Python o R per implementare modelli ed entrambi devono avere conoscenze matematiche e statistiche avanzate. Tuttavia, ci si aspetta che gli ingegneri dell'IA siano più altamente qualificati quando si tratta di PNL, scienze cognitive, deep learning e abbiano anche una solida conoscenza delle piattaforme di produzione come GCP, Amazon AWS, Microsoft Azure e dei servizi di intelligenza artificiale offerti da queste piattaforme per distribuire i modelli nell'ambiente di produzione.


Competenze necessarie per diventare un Data Scientist:

  • Solide basi matematiche e statistiche.

  • Programmazione in Python e R

  • Conoscenza di strumenti per big data come Hadoop, Spark, Pig, Hive e altri.

  • Competenza nell'uso di SQL e nell'interrogazione di altri sistemi di gestione di database relazionali.a

  • Strumenti di visualizzazione dei dati come Tableau, QlikView e altri.

  • Avere una buona conoscenza delle tecniche di data mining, pulizia dei dati e gestione dei dati.


Competenze necessarie per diventare un ingegnere di intelligenza artificiale:

  • Competenza in linguaggi di programmazione come Python e R.

  • Fondamenti di informatica e ingegneria del software

  • Solide conoscenze matematiche e algoritmiche

  • Valutazione dei dati e progettazione dell'architettura.

  • Buon comando su comandi basati su Linux/Unix poiché la maggior parte dell'elaborazione nell'IA avviene su macchine basate su Linux.

  • Conoscenza del calcolo distribuito poiché gli ingegneri dell'IA lavorano con grandi quantità di dati che non possono essere archiviati su una singola macchina.

  • Scienze cognitive per comprendere il ragionamento umano, il linguaggio, la percezione, le emozioni e la memoria. Una visione più approfondita del processo del pensiero umano è un'abilità indispensabile per gli ingegneri dell'IA.

  • Machine Learning, Deep learning, architetture di reti neurali, elaborazione delle immagini, visione artificiale e PNL.

  • Conoscenza delle tecniche di elaborazione del segnale per l'estrazione di feature.



Scienziato dei dati vs Ingegnere di intelligenza artificiale: in poche parole


Riassunto Data Scientist vs Ingegnere di Intelligenza Artificiale che differenze ci sono?
Riassunto Data Scientist vs Ingegnere di Intelligenza Artificiale che differenze ci sono?


Quindi, dovresti diventare uno scienziato dei dati o un ingegnere di intelligenza artificiale?

Secondo il World Economic Forum, l'intelligenza artificiale ha creato 58 milioni di nuovi posti di lavoro entro la fine del 2020 . Gli scienziati dei dati e gli ingegneri dell'intelligenza artificiale sono in ascesa e non è una sorpresa. Il New York Times ha riferito che ci sono meno di 10.000 ingegneri di intelligenza artificiale qualificati in tutto il mondo, decisamente troppo meno rispetto alla domanda riportata. Il settore soffre di un enorme divario di competenze per set di competenze basati sulla tecnologia come l'analisi dei dati, la scienza dei dati, l'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale che continuano a essere richiesti.


La ricerca di Livemint ha rilevato che solo il 35% dei professionisti dell'IA entra nel settore con competenze di intelligenza artificiale, mentre il 65% apprende e aggiunge l'intelligenza artificiale alle competenze che ha già acquisito. Il mercato del lavoro per i professionisti della scienza dei dati e dell'intelligenza artificiale è in piena espansione in tutto il mondo, rendendolo una scelta di carriera desiderabile. Gli ingegneri dell'intelligenza artificiale e gli scienziati dei dati sono entrambi ruoli lavorativi intrecciati e hanno il potenziale per aiutare un professionista a sfruttare gratificanti opportunità di crescita professionale.



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