在人工智能领域，数据科学家和机器学习工程师是两个非常关键的角色。它们不仅在职责上有所不同，而且通常需要不同的专业背景和技能。了解这两者之间的区别对于那些希望从事AI相关工作的人来说至关重要。

数据科学家的角色和技能

数据收集与分析

数据科学家主要负责从各种来源收集、整理和分析大规模数据。这包括处理结构化、半结构化以及非结构化数据。他们使用各种工具，如SQL数据库管理系统、Python中的pandas库等，以确保高效地进行这些操作。

模型构建与评估

在拥有足够的数据后，数据科学家会利用统计学知识来构建模型，并通过交叉验证等技术对其进行评估。在这个过程中，他们可能还会采用机器学习算法，比如决策树、随机森林或支持向量机（SVM）等。

结果可视化与报告

最后，基于模型训练出的结果，数据科学家将以图表形式呈现给业务团队或者客户，这样可以帮助他们更好地理解复杂的分析结果。此外，他们也需撰写详细的报告，用以解释方法论及其应用到的结论。

机器学习工程师的角色和技能

算法设计与实现

相比之下，机器学习工程师专注于算法设计及其实现。他/她需要深入研究最新的人工智能理论，并将这些理论转换为实际可用的软件解决方案。这通常涉及编程，如使用Python语言开发神经网络框架TensorFlow或PyTorch，以及其他编程语言如Java或C++来优化性能要求较高的情况下的模型运行速度。

系统架构规划

除了具体算法之外，一个成功的人工智能项目还需要一个良好的系统架构。因此，一名优秀的机器学习工程师应该能够规划并实施这些系统，使得整个流程更加高效、高质量且易于维护。他/她还要考虑到硬件资源限制（如GPU数量）、存储空间需求以及部署环境（云端还是本地）。

做人工智能需要学什么专业？

想要进入这个领域，不同的地理位置可能有不同的教育体系，但一般来说，你可以选择以下几个方向：

计算机科学：特别是专注于人工智能、大数据分析或软件工程。

数学：尤其是概率论、线性代数、中级微积分及统计学。

统计学：如果你对推断统计有一定的兴趣，可以选择这个专业作为基础，然后继续深入AI领域。

信息技术：虽然不是传统意义上的“AI”专业，但它提供了关于IT基础设施如何支撑大规模计算任务的一些见解，有助于理解如何部署复杂模型。

无论你的初衷是什么，最终目标都应该是掌握一系列跨越多个领域的问题解决技巧。如果你决定成为一名未来主义者，那么现在就开始准备吧！