학부때 cs전공이지만 데이터마이닝 랩실 가서 1년반정도 있었고 석사를 나가서 데이터랑 머신러닝쪽으로 잡을 갖고싶은 학생입니다.
제목그대로 저 두 직업의 차이가 정확히 뭔지를 모르겠습니다. Data scientist도 ML쪽 계열이 따로 있다고도 듣긴해서요..
그리고 ML ENGINEER는 data science 대학원 나와도 충분히 가능한가요?
ML Engineer는 기본적으로 Data Scientist 로 기본 자질을 갖고 있으면서 현재 ML 기술 및 패키지에 경험이 있고 친숙한 사람을 말하겠죠. Deep Learning (TensorFlow 나 Keras 같은 Python 패키지, CARAT 이나 randomForest 같은 R 패키지) 을 잘 알아야 겠죠. Imaging 쪽으로 특화하면 기회가 더 많을 수 있구요.
그냥 이름만 다르지 둘다 하는일 똑같습니다. Data scientist 가 ML않하는 사람이 어디있어요. 단지 ML engineer 라고 하면 알고리즘에 더 친숙한 사람일 수는 있겠으나 ML 알고리즘은 이미 아주 예전부터 만들어져 있었고 새로운게 아닙니다. 특히 회사에서 새로운 알고리즘만 계발하겠다고 사람뽑는것은 아주 드믄일입다. 결국 요즘은 data scientist 나 ML engineer 나 똑같은 겁니다. 저희 회사에서도 ML 박사한 친구있는데 타이틀은 data scientist 입니다.
