你的数据和模型，哪个更重要？
两名对手走进擂台，各自声称占据优势。数据科学家拿出了一把银尺，深度学习开发者拿出了一个闪烁的锤子——谁能建立最好的模型？
在我的先前职位中，我曾担任过数据科学家和深度学习算法开发者的角色。如果你问我这两者之间的区别是什么，我得说这是不明确的.
两者都涉及数据和机器学习模型，并且两者使用类似的成功指标和工作原理。
那么是什么让它们不同呢？
我认为是态度。
我将大胆地根据我的经验概括一下，深度学习开发人员（尤其是初级开发人员）倾向于更多地关注模型而数据科学家则相反——他们分析和操纵数据以至于几乎任何一个模型都能发挥作用。
或者，我是否敢进一步简化到这个地步说：
深度学习=模型导向式