A technológiai szektor két legkeresettebb pozíciója gyakran összemosódik a fejekben. Az Adattudós vs MI mérnök vita azonban alapvető különbségeket takar. Míg az egyik a miértekre keresi a választ a másik a hogyanokat építi meg. Ebben az elemzésben összehasonlítjuk a két karrierutat a napi kódolási feladatokon keresztül.
Az Adattudós, a felfedező
Az adattudós vagyis Data Scientist fő feladata az ismeretlen feltérképezése. Ő az aki a nyers adatokból üzleti értéket bányászik. A munkája nagy része statisztika és matematika. A célja nem feltétlenül egy szoftver építése hanem a döntéshozatal támogatása. A napi munkája során Python nyelvet használ de elemzői szemlélettel.
Íme egy tipikus adattudós feladat. Hipotézisvizsgálat Pandas segítségével:
import pandas as pd
from scipy import stats
# Adatok betöltése
df = pd.read_csv('vasarlasok.csv')
# Két csoport szétválasztása
csoport_A = df[df['kampany'] == 'A']['koltes']
csoport_B = df[df['kampany'] == 'B']['koltes']
# T-próba futtatása
t_stat, p_ertek = stats.ttest_ind(csoport_A, csoport_B)
if p_ertek < 0.05:
print("A kampány statisztikailag szignifikáns hatással volt.")
else:
print("Nincs bizonyítható különbség.")Látható hogy itt a hangsúly a matematikai bizonyításon van. A kód csak egy eszköz az igazság kiderítésére.
Az MI mérnök, az építész
Az MI mérnök vagyis AI Engineer ezzel szemben termékeket épít. Ő nem elemzi az adatokat hanem működő rendszerekbe integrálja az intelligenciát. 2026-ban ez leginkább a nagy nyelvi modellek vagyis LLM-ek alkalmazását jelenti. Az ő kódja a skálázhatóságról és a sebességről szól.
Nézd meg ezt a tipikus mérnöki feladatot. Egy RAG rendszer építése LangChain használatával:
from langchain_community.vectorstores import FAISS
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
from langchain.chains import RetrievalQA
from langchain_openai import OpenAI
# Vektorkereső inicializálása
embeddings = OpenAIEmbeddings()
vectorstore = FAISS.load_local("index", embeddings)
# Lánc építése
qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(
llm=OpenAI(),
chain_type="stuff",
retriever=vectorstore.as_retriever()
)
# Rendszer hívása
def get_answer(kerdes):
try:
response = qa_chain.run(kerdes)
return {"status": "success", "data": response}
except Exception as e:
return {"status": "error", "message": str(e)}Itt a cél egy stabil és hibatűrő szolgáltatás létrehozása. A mérnököt nem a statisztikai szignifikancia érdekli, hanem a válaszidő és a rendelkezésre állás.
Készségek összehasonlítása
A két terület közötti átjárás lehetséges, de a fókuszpontok eltérőek. A táblázat segít átlátni a technikai különbségeket.
| Terület | Adattudós | MI mérnök |
| Fő cél | Elemzés és modellezés | Rendszerépítés és deployment |
| Matek igény | Magas statisztika | Közepes algebra |
| Fő eszközök | Pandas Jupyter Scikit-learn | Docker FastAPI LangChain |
| Kimenet | Jelentés vagy modell prototípus | Működő API vagy alkalmazás |
| Infrastruktúra | Lokális vagy notebook | Felhő és konténerek |
Piaci trendek 2026-ban
A munkaerőpiac átrendeződött. Az MI mérnökök iránti kereslet robbanásszerűen megnőtt. Ennek oka hogy a cégek már nem csak kísérletezni akarnak az MI-vel, hanem használni is akarják azt.
Az adattudósok szerepe ezzel párhuzamosan specializálódott. Ma már kevesebb az általános elemző. Helyettük a mély üzleti tudással rendelkező szakértőket keresik.
Melyik a te utad
A választás a személyiségedtől függ.
Válaszd az Adattudós karriert ha:
- szereted a matematikát és a statisztikát.
- élvezed ha te találod meg a tűt a szénakazalban.
- jobban érdekel a „miért” mint a „hogyan”.
- szeretsz prezentálni és történetet mesélni az adatokkal.
Válaszd az MI mérnök karriert ha:
- szeretsz szoftvereket építeni.
- izgat a modern technológiák integrálása.
- fontos neked hogy a munkád kézzelfogható termék legyen.
- otthonosan mozogsz a felhő technológiákban.
Mindkét szakma jövedelmező és biztos jövőt kínál. A lényeg hogy azt csináld ami reggelente lelkesedéssel tölt el. Próbáld ki a fenti kódokat és figyeld meg melyik áll közelebb hozzád.
