Возможно, имелись в виду различия между профессиями промпт-инженера и традиционного программирования, а не между промпт-инженером и традиционным data scientist.

Промпт-инжиниринг предполагает взаимодействие с готовой моделью искусственного интеллекта, которая самостоятельно выполняет сложные вычисления. 1 Пользователь лишь формулирует запрос (промпт) и задаёт нужные параметры. 1 Некоторые отличия промпт-инжиниринга от традиционного программирования:

• Используемые инструменты. 1 Традиционное программирование требует интегрированной среды разработки (IDE), знаний языков программирования и навыков работы с библиотеками или API. 1 Промпт-инжиниринг работает на готовых платформах и моделях, таких как ChatGPT, DALL-E или другие ИИ-инструменты. 1
• Скорость разработки. 1 Написание кода в традиционном программировании может занимать дни или недели, особенно если речь идёт о сложных проектах. 1 Промпт-инжиниринг получает результат практически мгновенно: пользователь вводит запрос, и модель сразу предоставляет ответ или решение. 1
• Требуемые компетенции. 1 Для традиционного программирования нужны глубокие технические знания: понимание алгоритмов, владение синтаксисом языка, умение оптимизировать производительность кода. 1 Промпт-инжиниринг, напротив, делает технологии искусственного интеллекта доступными даже для тех, кто не обладает технической подготовкой. 1 Основной навык здесь — умение чётко формулировать запросы, а также понимать, какие задачи будет решать модель. 1
• Гибкость и масштабируемость. 1 Традиционное программирование предоставляет больше контроля над процессом разработки, что особенно важно для проектов, требующих высокой точности и кастомизации. 1 Промпт-инжиниринг выигрывает в гибкости, особенно при работе с задачами, которые требуют быстрого прототипирования или анализа. 1

Традиционный data scientist, в свою очередь, занимается анализом данных, статистикой и обработкой больших объёмов информации. 4 Он проводит широкомасштабные исследования, чтобы выявлять закономерности и текущие тенденции. 4 Работа специалиста по данным заключается в том, чтобы проанализировать данные и на основании выводов предложить компании наилучшие маркетинговые стратегии, указать деловые возможности, пути улучшения продуктов и услуг. 4