Специалист по науке о данных, аналитик данных и инженер машинного обучения — вроде бы все работают с данными, но задачи у них разные 🤔

Кто ищет закономерности, кто строит модели машинного обучения, а кто отвечает за то, чтобы эти модели стабильно работали в реальном продукте?

Разобрали разницу между тремя направлениями простыми словами. Читайте в посте 👇