数据和软件工程师职责区别
近几年随着大数据机器学习的流行，除了传统的软件工程师延申出了一些和数据科学/人工智能/机器学习相关的职业：数据工程师、数据科学家、机器学习工程师、软件工程师、数据分析师。 这些职位在数据和软件工程领域中都很受欢迎，每个职位都有其特定的职责和技能需求。以下是对这些职位的简单描述和它们之间的区别： 数据工程师 Data Engineer 工作职责: 设计、构建、整合、维护大数据平台和数据管道。确保数据可以在大规模和高速地在不同系统之间流动。 技能和工具: Hadoop, Spark, Kafka, Airflow, SQL, NoSQL数据库等。 数据科学家 Data Scientist 工作职责: 利用统计学、机器学习和其他高级技术来分析和解释数据，从而获得洞察力并做出预测。 技能和工具: Python, R编程, TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, 数据建模，统计分析。 数据分析师 Data Analyst …