ML | DL
Data Scientist vs AI Engineer
삐롱K
2025. 7. 10. 23:56
728x90
반응형
일단 채용 공고를 보면 다른 직무도 그렇듯이 Data Scientist와 AI Engineer의 역할이 명확하게 구별해서 뽑지 않는다.
하지만, 명확하게 나누자면 이렇다.
Data Scientist | AI Engineer | |
Use cases | - Descriptive (EDA, Clustering) - Predictive (Regression, Classfication) |
- Prescriptive (Decision optimization) - Recommendation Engine |
Data | Sturctured | Unstructured |
Models | Different Models, Algorithm - scope: narrow - less parameters - less compute power - less train time (sec to hours) |
Foundation Models - scope: wide - lots parameters - lots compute power - lots train time (weeks to months) |
Process | (feature enginner, cross validation, hyper parameter) - data - model - deploy |
(chaining, PEFT, RAG, Agent) - model - prompt engineering - embed |
*해당 글은 다음 영상을 보고 작성했습니다.
AI 관련 인프런 강의
비전공자/입문자를 위한 Data Science(DS)와 AI 학습 & 취업 가이드 강의 | AISchool - 인프런
AISchool | Data Science(DS)와 Artificial Intelligence(AI) 관련 직군 분석과 관련 직군으로 커리어를 쌓아나가기 위한 학습 및 취업 로드맵을 배워보세요., 비전공자도, 입문자도 OK! 😃DS/AI, 학습+취업의 큰
www.inflearn.com
모두의 한국어 텍스트 분석과 자연어처리 with 파이썬 강의 | 박조은 - 인프런
박조은 | 파이썬 한국어 텍스트 분석과 자연어처리 워드클라우드 시각화, 형태소 분석, 토픽모델링, 군집화, 유사도 분석, 텍스트데이터 벡터화를 위한 단어 가방과 TF-IDF, 머신러닝과 딥러닝을
www.inflearn.com
728x90
반응형