在数字世界中,我们每天都能看见数百种新的人工智能驱动的工具和解决方案。由于人工智能方案的急剧增加,技术市场为更多人提供就业机会并敞开了大门。另一方面, 大数据也给企业带来了许多变革。大数据以前被视为无用的内容占据了数据中心的大部分内存。幸运的是,随着技术的发展和进步,企业意识到大数据的重要性,并利用它来做出数据驱动的决策。随着大数据和人工智能的热潮,大数据工程师和人工智能工程师这两个职业成为焦点。根据 LinkedIn 的 2020 年新兴工作报告看出,人工智能工程师和数据相关工作继续作为 2020年最热门的新兴工作,在过去四年中年增长率为74%。 大数据工程与人工智能工程是两个数据工作角色,由于技能重叠而经常互换使用,但实际上是不同的。

大数据工程师和人工智能工程师相比哪个职业更好?

大数据工程师: 大数据工程是数据科学的一个分支,处理数据分析和收集的实际应用。大数据工程师负责数据模块的设计和开发。他们从各种来源收集数据,并将其提供给分析师和数据科学家进行进一步处理。尽管配置文件与业务团队和业务决策没有直接联系,但它的核心是开发系统以实现更好的信息流动和访问。


人工智能工程师:一个人工智能工程师是用算法,神经网络和其他工具配合使用,以促进人工智能领域的发展。他们处理人工智能问题并解决它们。人工智能工程师开发技术并将其用于商业、科学和其他领域。他们必须能够有效地从各种来源提取数据、设计算法、构建和测试机器学习模型,然后部署这些模型以创建能够执行复杂任务的人工智能应用程序。


角色和职责


大数据工程师必须设计、开发、构建、安装、测试和维护完整的数据管理和处理系统。他们的关键作用是寻找原始数据并使其可供其他专业人士使用。没有大数据工程师,公司就无法从各种来源收集数据。不仅仅是收集,他们还参与管理数据收集和处理其存储,并对其进行处理以供进一步使用。大数据工程师的一些其他日常职责如下:


• 构建高度可扩展、健壮和容错的系统来管理大量数据。


• 引入新的大数据管理工具和技术,以在竞争中保持领先。


• 探索数据采集的各种选择,并尝试使用现有数据的新方法。


• 通过将各种编程语言和工具集成在一起来创建完整的解决方案。


• 在发生事故时采用灾难恢复技术。


除了基本职责外,大数据工程师还需要精通一系列技术方面。他们应该对大数据技术有深入的了解,并在团队内外交流想法。为了执行任务,他们应该是以下方面的专家。


• Java、数据结构和大数据的基本知识。


• 熟悉 NoSQL 解决方案、Cassandra、HIVE、CouchDB 和 HBase。


• 分析、OLAP 技术等方面的经验。


人工智能工程师:除了创造技术,人工智能工程师还被分配了其他组织职责。为了在整个企业中集成他们的技术,人工智能工程师必须能够克服将传统业务应用程序的逻辑与机器学习模型的学习逻辑相结合所带来的独特挑战。其他一些职责如下,


• 构建人工智能和机器学习模型,然后将机器学习模型转换为应用程序接口(API),以便其他应用程序可以使用它们。


• 帮助利益相关者了解产出收益。


• 设置和管理 AI 产品基础架构以及组织数据科学团队使用的基础架构自动化。


• 进行统计分析并解释结果,以帮助组织推动数据决策。


根据世界经济论坛统计,预计到2020年底人工智能将创造超过5800万个工作岗位。由于我们已经进入到2021年中期,人工智能工程和大数据工程的就业市场需求正在大幅上升. 但是,在这两者之间选择职业时,您应该验证自己的兴趣和偏好。如果您只对数据和大数据管理感兴趣,可以肯定地说,您注定要成为一名大数据工程师。如果您喜欢与其他团队进行协调并希望处理集群数据,那么人工智能工程将更适合您。



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