近十年来，“数据科学”和“数据科学家”备受争论。对于哪些人可以被称为是“数据科学家”，争论不休，我们最后达成一致：只要取得数据科学相关学位、认证的研究数据的，不论是在大学还是从在线课程，我们都称之为数据科学家。统计数据是枯燥单一的，是非自然的，只有各种各样的数据才使得世界丰富多彩。那么，如何去分析多样的数据呢？数据科学家便应需求而生。
数据科学领域飞速发展，一大波数据专家正在袭来。在企业中，他们被称为“数据科学家”或“数据科学团队”，包括：
- 普通员工：执行临时的分析或报告任务（包括商业智能和商业分析）
- 数据分析者：负责统计分析，建模，包括实验和测试
- 机器学习建模者：构建模型原型
那么问题来了。创造出“数据科学家”此概念并且从数据中挖掘出产品的DJ Patil 和Jeff Hammerbacher属于哪一类呢？他们看似并不属于以上任何一种。若非要归类，他们大概更倾向于被看做是机器学习的建模者。他们是研究者，并没有通过数据进行产出。那么，究竟如何定义数据科学家呢？我们认为，数据科学家不仅仅是统计学家，他们一般拥有计算机科学领域的博士学位，有着大量的数据实践经验，有着很强的编码能力，精通数据提取、清洗、建模、将原型变成产品、产品设计以及数据基础建设，等等。实际上，数据科学家更应该被称作为硅谷的“独角兽”，稀有且昂贵。
“数据科学”不分领域不分专业，它不只是精算统计、商务智能、数据仓库等，它打破了已有行业的壁垒，比如软件、市场、管理、人力等。数据科学的灵魂所在是它涵盖了数据的方方面面，各个领域。而数据科学家的任务便是收集、使用所有数据，而不是某一领域的数据。
然而，找到这些稀有的“独角兽”是极其困难的。因此，我们把其职能根据专业性进行划分，数据工程师便诞生了。数据工程师精通数学和统计学，但他们不只是数学家或统计学家，他们精通软件开发和编程，但又不只是程序员。数据工程师负责数据栈操作和维护，Hadoop或Spark的构建和维护，以及众多数据库（比如HBase和Cassandra）和平台（比如Kafka，Spark Streaming和Apache Flink）等等。他们要知道如何操作云端，如何使用Amazon Web Services，Microsoft Azure 和Google Compute Engine。
2015年有一篇被广泛引用的文献突出强调，真实世界的机器学习系统不只是分析模型。各个公司开始着眼于研发基于数据的产品，并把相关技术投入生产中去。在这众多项目中，严格属于“机器学习”的部分并不是很多。然后，我们发现越来越多的公司组成了机器学习工程师团队。这并不难想象，当今机器学习盛行，数据工程师肯定会顺应潮流寻求突破。那么，机器学习工程师与数据工程师有什么区别呢？
一般来讲，机器学习工程师的职责涵盖软件工程师（和一些好的数据工程师）的职责。图中所示是机器学习工程师的重要特征：
- 他们拥有比普通数据科学家更强的软件编码能力。
- 由于他们的工作重心是产出数据产品，他们需要通观全局。
- 他们监管数据型产品的生产，并了解产品可能会出现的问题。
- 深度学习的盛行引领一个相关的更专业的职位出现：深度学习工程师。
机器学习工程师不仅仅要了解，更要参与到软件架构和设计中去。比如，他们了解A/B测试，同时也要知道如何A/B测试。他们了解日志或安全性问题，同时也要知道如何让数据工程师能够有效使用日志数据。对于机器学习工程师这个头衔来说，并无新鲜和特殊之处，更多的是深挖而不是改变。
机器学习与数据科学有什么区别呢？数据科学涵盖面更广。最大的区别是深度学习的运作方式。容易想象的是数据科学家如何挖掘数据，比如Tukey的Exploratory Data Analysis中介绍了挖掘并分析大量数据去发现其价值所在。
但是深度学习改变了数据挖掘方式。我们不直接接触数据，我们只是知道结果，让程序自己去建模并发现数据的价值。比如，如何构建一个能够打败围棋冠军的智能机器人，如何准确地标记图片，如何精准地翻译。这些问题，需要大量的数据和维度，人力难以实现，而机器学习便是构造一个模型，让这个模型自主发掘数据。那么，数据科学家的工作便不再是自己从数据中发掘价值，而是构建一个能够分析数据并产生结果的机器。实现“平民化”是机器学习领域的梦想，其含义便是任意领域的专家都能构建一个机器学习系统，而非AI博士。比如，我们希望一个围棋选手便能够构建下一代AlphaGo，一个西班牙语者便能够构建一个西班牙语翻译引擎，而非机器学习专家。
这种转变影响着机器学习工程师。机器学习模型不是静态的，会随着需求变化而成长。应该有专人去监管机器学习系统并在必要时进行重新训练。
所有从事软件或IT行业的人都知道安全问题很重要。如今，机器学习系统的安全性上还未出现问题，但依然要防范于未然。那么，如今的机器学习系统在哪方面容易被攻击？系统中的数据是否会被感染？是否能够强迫系统进行非必要的重训练？由于该系统的自主训练模式，我们需要重新认知其在安全性上的易攻击点。
随着系统日益完善，我们发现更多的数据科学家使之转变为生产系统。比如，云端和SaaS使数据科学家得以充分利用数据模型并运用到生产中，一些开源项目像是Clipper和Ground（加州大学伯克利分校的RISELab的新项目）也逐渐开始进行。但是我们依旧需要数据工程师和机器学习工程师：精通数据科学和机器学习，深入理解数据如何进行产出，敢于挑战创造基于机器学习的产品。他们是“humans in the loop”的终点。
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