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Scienziato dei dati associato in Python
90 ore
I lavori nel tech continuano a trasformare interi settori. Due dei percorsi più discussi in questo momento sono l’ingegneria dell’AI e la data science.
Entrambi promettono impatto reale, buone retribuzioni, apprendimento continuo e molto più di quanto sembri. Si sovrappongono in modo significativo, ma ti spingono verso tipi di problemi e attività quotidiane differenti.
In questo articolo, esaminerò le differenze principali in base a tre fattori: opportunità di lavoro, offerte salariali e percorsi di apprendimento. Se sei alle prime armi in uno dei due campi, puoi anche esplorare AI engineering e i corsi di data science di DataCamp per iniziare a costruire le competenze richieste dai datori di lavoro. Continua a leggere per scoprire quale percorso professionale è più adatto a te.
TL;DR
- L’ingegneria dell’AI si concentra sulla creazione, distribuzione e manutenzione di sistemi di AI utilizzati in applicazioni reali.
- La data science si concentra sull’analisi dei dati per scoprire insight e supportare decisioni di business migliori.
- Entrambe le carriere sono molto richieste, ma l’ingegneria dell’AI sta crescendo in modo particolarmente rapido man mano che più organizzazioni adottano la generative AI.
- I ruoli di ingegneria dell’AI spesso offrono stipendi più alti, mentre la data science garantisce ottime opportunità a lungo termine in molti settori.
- Scegli l’ingegneria dell’AI se ti piace creare prodotti di AI e risolvere sfide tecniche. Scegli la data science se preferisci trovare pattern nei dati e trasformarli in insight azionabili.
- Indipendentemente dal percorso scelto, progetti pratici, apprendimento continuo ed esperienza sul campo ti aiuteranno a far crescere la tua carriera.
Capire la differenza tra ingegneria dell’AI e data science
Ingegneria dell’AI e data science sono due dei percorsi professionali in più rapida crescita nel tech. Sebbene entrambi sfruttino dati e machine learning, servono scopi diversi: dalla creazione di sistemi di AI pronti per la produzione all’individuazione di insight che guidano le decisioni di business.
La tabella seguente confronta ingegneria dell’AI e data science in base a panoramica del lavoro, responsabilità principali e competenze chiave.
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Percorso di carriera |
Panoramica del lavoro |
Ruoli & responsabilità |
Competenze chiave |
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Ingegneria dell’AI |
Crea, distribuisce e mantiene sistemi di AI pronti per la produzione |
• Progettare e addestrare modelli AI/ML • Effettuare fine-tuning dei modelli con dati di dominio • Distribuire e monitorare sistemi di AI • Costruire pipeline dati e infrastrutture ML • Ottimizzare prestazioni, latenza e costi |
• Programmazione in Python • PyTorch & TensorFlow • MLOps & CI/CD • Piattaforme cloud (AWS, Azure, GCP) • Deep learning • Matematica & statistica |
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Data science |
Analizza i dati per generare insight e supportare le decisioni di business |
• Pulire e analizzare i dati • Costruire modelli predittivi • Eseguire forecasting e A/B test • Visualizzare e comunicare gli insight • Supportare decisioni data-driven |
• Python, R & SQL • Analisi statistica • Machine learning • Data visualization • Business storytelling • Competenza di dominio |
Poi analizzeremo più da vicino ciascun percorso per aiutarti a capire dove si sovrappongono e cosa li distingue.
Ingegneria dell’AI
L’ingegneria dell’intelligenza artificiale (AI) si concentra sulla creazione e manutenzione di sistemi di AI su larga scala. I sistemi di livello produttivo funzionano in modo affidabile e gestiscono i casi limite. I ruoli tipici includono AI engineer, machine learning (ML) engineer, applied scientist e MLOps engineer. Sempre più spesso, i ruoli sono incentrati sulla generative AI e sugli LLM.
Ecco perché è meglio imparare l’AI da zero. Una volta padroneggiata, gli AI engineer progettano e addestrano modelli, poi li perfezionano con dati di dominio e li collegano alle applicazioni. Monitorano le prestazioni e tengono sotto controllo costi e latenza. Costruiscono pipeline dati, scelgono l’infrastruttura e si occupano di deployment e monitoraggio dei modelli.
Il lavoro si basa su tecniche di machine learning, come apprendimento supervisionato e non supervisionato. Le architetture di deep learning includono CNN, RNN, Transformer e altro. I pattern moderni di serving vanno dall’elaborazione batch all’inferenza online e agli A/B test. L’obiettivo non è solo un modello eccellente, ma un sistema eccellente di cui gli utenti reali possano fidarsi.
Competenze chiave richieste
- Solide competenze di programmazione, soprattutto in Python. R compare nei team molto orientati all’analisi, e talvolta Java, C++ o Go per componenti critici in termini di prestazioni
- Framework di deep learning, come PyTorch e TensorFlow, più scikit-learn per il ML classico
- Fondamenti di MLOps. packaging dei modelli, CI/CD per ML, feature store, tracciamento degli esperimenti, containerizzazione, orchestrazione e monitoraggio.
- Conoscenza del cloud su AWS, GCP o Azure. Comprendere le GPU e i compromessi tra costo e prestazioni
- Solida matematica e statistica, algebra lineare, probabilità, ottimizzazione e intuizione su bias-varianza, overfitting e metriche di valutazione
L’ingegneria dell’AI unisce conoscenze di ricerca alla disciplina dell’ingegneria del software. Fai il salto per superare i colloqui di ingegneria dell’AI e gli screening per ottenere il lavoro.
Data science
La data science trasforma i dati grezzi in insight e decisioni. I data scientist fanno ricerca, analizzano, modellano e comunicano. Definiscono le domande con gli stakeholder, esplorano i dati, costruiscono modelli predittivi o descrittivi e traducono i risultati in azioni. Pensa a insight sui prezzi o forecasting dei dati.
I ruoli includono data scientist, decision scientist, research scientist, analytics engineer e posizioni in finanza in stile quant. Il lavoro spazia dalla sperimentazione come gli A/B test al forecasting di serie temporali fino alla feature engineering e all’interpretazione dei modelli.
Competenze chiave richieste
- Data wrangling e analisi – con Python e/o R, e forte SQL per lavorare con data warehouse e data lake.
- Pensiero statistico – test d’ipotesi, inferenza causale, forecasting e disegno sperimentale
- Machine learning – per modellazione predittiva e classificazione, oltre a sapere quando modelli più semplici fanno meglio il lavoro
- Data visualization e storytelling – affinché gli insight influenzino davvero le decisioni. Gli strumenti possono essere Matplotlib, Seaborn, Plotly o piattaforme BI
- Comprensione del dominio – sapere quali pattern contano nel retail rispetto all’healthcare o al fintech fa una grande differenza
La data science è adatta a chi ama chiedersi il perché, trovare pattern, convincere con le evidenze e prendere decisioni informate.
Ingegneria dell’AI vs Data Science: confronto su domanda, stipendi e percorsi di apprendimento
Ingegneria dell’AI e data science condividono molte basi tecniche. Tuttavia, differiscono per opportunità di carriera, potenziale di guadagno e competenze di cui avrai bisogno per avere successo.
Detto questo, ecco come si confrontano nelle aree che contano di più:
1. Trend del mercato del lavoro
Crescita e domanda
La domanda è forte in entrambi i campi. Tuttavia, i pattern di crescita differiscono.
Il Bureau of Labor Statistics degli Stati Uniti prevede una crescita molto rapida per i data scientist. Circa il 35% dal 2022 al 2032 (molto più veloce della media) è trainato dalle organizzazioni che si affidano ai dati per le decisioni e l’automazione delle funzioni.
I ruoli di ingegneria dell’AI spesso rientrano sotto lo sviluppo software e titoli focalizzati sull’ML. I software developer nel complesso sono previsti in crescita di circa il 25% dal 2022 al 2032.
Indicatori più ampi suggeriscono che i ruoli specifici dell’AI stiano crescendo ancora più velocemente. Nel suo Future of Jobs Report 2023, il World Economic Forum (WEF) ha identificato gli specialisti di AI e machine learning tra le professioni a crescita più rapida, prevedendo circa +40% di occupazione tra il 2023 e il 2027, man mano che le organizzazioni accelerano l’adozione dell’AI in tutti i settori.
La data science resta un mercato stabile. L’ingegneria dell’AI è in forte ascesa, spinta dalla generative AI e dalla spinta a portare i modelli in prodotti reali.
Applicazioni nei settori
Entrambi i campi attraversano i settori:
- Finanza usa rilevamento frodi, credit scoring, trading algoritmico, modelli di rischio e offerte personalizzate.
- Sanità si affida a supporto alle decisioni cliniche, triage, imaging medico, previsione del rischio paziente e ottimizzazione operativa.
- Tech e SaaS costruiscono ricerca, raccomandazioni, ranking, annunci, moderazione dei contenuti e analytics sui clienti.
- Retail e logistica richiedono forecasting della domanda, ottimizzazione dell’inventario, pricing dinamico e pianificazione dei percorsi.
- Manifattura ed energia utilizzano manutenzione predittiva, rilevamento anomalie, controllo qualità e ottimizzazione della rete.
Rawad Baroud, CEO di ZeroGPT, sottolinea l’importanza di costruire sistemi di AI affidabili per le aziende. Ritiene che, con l’adozione crescente della generative AI, la domanda di professionisti in grado di sviluppare, distribuire e mantenere soluzioni di AI affidabili continuerà a crescere.
Baroud afferma,
Man mano che le aziende integrano la generative AI nell’assistenza clienti, nella creazione di contenuti e nelle operazioni interne, il successo dipende da più della sola accuratezza del modello. Le organizzazioni hanno bisogno di professionisti dell’AI che sappiano costruire sistemi affidabili, validare gli output e migliorare continuamente le prestazioni al mutare delle esigenze del mondo reale.
Rawad Baroud, CEO of ZeroGPT
Con la maturazione della gen AI, più team stanno costruendo interfacce di linguaggio naturale sopra i dati. Stanno automatizzando i flussi di lavoro dei contenuti e potenziando attività ad alta intensità di conoscenza.
La data science spesso parte da domande e metriche. Nel frattempo, l’ingegneria dell’AI parte da sistemi e affidabilità. Le linee si confondono nei team moderni.
2. Prospettive salariali e avanzamento di carriera
Confronti salariali
La retribuzione dipende da località, settore, esperienza e fase dell’azienda. Alcuni riferimenti affidabili:
Il BLS riporta per il 2023 una retribuzione annua mediana per i data scientist di $108.020. I software developer, una categoria di riferimento comune per i percorsi AI/ML engineering, mostrano una mediana 2023 di $132.930.
I siti che aggregano stipendi mostrano spesso medie più alte per i ruoli di ML/AI engineering rispetto ai ruoli generalisti di data science. Ciò è particolarmente vero ai livelli mid-senior e nei grandi hub tech. Per istantanee aggiornate del mercato:
Al momento della stesura, le stime salariali indicano:
- Stipendi dei data scientist negli USA: circa $127.000/anno (retribuzione totale mediana)
- Stipendi dei machine learning engineer negli USA: circa $165.000/anno (retribuzione totale mediana)
- Ruoli di data science e machine learning nel Regno Unito: in genere £50.000–£75.000/anno, a seconda di esperienza e sede
- Ruoli di data science e machine learning in India: in genere ₹10–25 lakh/anno, con stipendi più alti per i professionisti esperti
Aspettati premi per ML avanzato (deep learning, LLM) e solide competenze di ingegneria del software. I settori regolamentati come finanza e sanità pagano di più perché rischio e compliance contano. Gli hub ad alto costo, come la Bay Area di San Francisco e New York, offrono salari più alti, anche se il lavoro da remoto sta ampliando l’accesso. Molti professionisti dell’AI confrontano anche paesi con basso costo della vita quando decidono dove costruire carriere remote a lungo termine.
Crescita e avanzamento di carriera
Entrambi i percorsi hanno scale di carriera solide.
- Ingegneria dell’AI – ML/AI Engineer a Senior/Staff/Principal Engineer fino a AI Architect o Applied Science Lead, quindi Head of ML/AI Platform, fino a Director/VP of AI
- Data science – Data Scientist a Senior/Staff/Principal fino a Analytics/Science Manager, quindi Head of Data Science, fino a Director/VP of Data, fino a Chief Data Officer
- Esistono anche ibridi – ML Product Manager, Research Engineer o ruoli che gestiscono una piattaforma AI trasversale a molti team
Gregor Emmian, Deputy Chief Digital Growth Officer presso Rise, ritiene che la crescita di carriera nell’AI dipenda dal costruire continuamente sia competenze tecniche sia impatto sul business.
Osserva che i professionisti che combinano solide skill di AI con la capacità di risolvere problemi di business reali sono spesso quelli che avanzano più velocemente.
Emmian afferma,
I ruoli AI più remunerativi non richiedono solo conoscenze tecniche. Richiedono la capacità di trasformare l’AI in valore di business misurabile. I professionisti che si adattano alle nuove tecnologie e comprendono come l’AI supporti gli obiettivi aziendali avranno le prospettive di carriera a lungo termine più forti.
Gregor Emmian, Deputy Chief Digital Growth Officer at Rise
Che tu scelga l’ingegneria dell’AI o la data science, i professionisti che continuano a costruire competenze e a risolvere reali sfide di business sono nella posizione migliore per una crescita di carriera a lungo termine.
3. Istruzione e percorsi di apprendimento
Puoi entrare da più strade. Un percorso tipico include una laurea in informatica, statistica, matematica, ingegneria o discipline affini.
Molti professionisti aggiungono un master in data science, ML/AI o analytics, soprattutto per ruoli più orientati alla ricerca. Molte persone di successo sono autodidatte attraverso progetti e pratica mirata.
Ti consiglio di dare un’occhiata ai corsi e alle risorse di DataCamp qui sotto:
Certificazioni utili per l’ingegneria dell’AI:
Se stai costruendo una carriera nell’ingegneria dell’AI, inizia con la certificazione Associate AI Engineer for Developers di DataCamp per costruire competenze pratiche di AI engineering. Puoi anche esplorare lo skill track AI Engineering with LangChain per imparare a creare e distribuire applicazioni basate su LLM, o sfogliare i corsi di AI di DataCamp per rafforzare le tue competenze in machine learning, deep learning e MLOps.
Una volta costruite solide basi, puoi conseguire certificazioni specifiche dei vendor come:
- AWS Certified Machine Learning – Specialty
- Google Professional Machine Learning Engineer
- Microsoft Azure AI Engineer Associate
Certificazioni utili per la data science:
Se stai perseguendo una carriera in data science, la certificazione Associate Data Scientist di DataCamp è un ottimo modo per validare le tue competenze pratiche. Puoi anche seguire il career track Data Scientist with Python o esplorare i corsi di Data Science di DataCamp per costruire solide basi in analisi dei dati, machine learning, statistica e data visualization.
Puoi ulteriormente rafforzare le tue credenziali con certificazioni specifiche dei vendor, come:
- Microsoft Azure Data Scientist Associate (DP-100)
I responsabili delle assunzioni valutano ancora il tuo portfolio e l’impatto più di un badge.
Daniel Apke, fondatore di Land Portal, incoraggia gli aspiranti professionisti dell’AI a concentrarsi sulla costruzione di competenze pratiche insieme alla formazione formale.
Ritiene che i datori di lavoro valorizzino i candidati in grado di dimostrare la risoluzione di problemi reali tramite progetti, indipendentemente da come abbiano acquisito le competenze.
Apke condivide,
Una laurea o una certificazione possono aprire porte, ma un portfolio solido spesso ti fa varcarle. Creare progetti che risolvono problemi reali mostra ai datori di lavoro che sai applicare ciò che hai imparato e generare valore dal primo giorno.
Daniel Apke, Founder of Land Portal
