机器学习 40 讲
王天一
工学博士,副教授
35378 人已学习
新⼈⾸单¥59
登录后,你可以任选4讲全文学习
课程目录
已完结/共 46 讲
机器学习 40 讲
15
15
1.0x
00:00/00:00
登录|注册

如何成为机器学习工程师?

技能要求
任务和工作内容
任务和工作内容
任务和工作内容
数据驱动的自动化决策过程
岗位的新趋势
业务理解对机器学习的重要性
机器学习工程师的发展方向
机器学习工程师
数据工程师
数据科学家
机器学习在商业领域的应用
数据分析师和机器学习工程师的印象
如何成为机器学习工程师?

该思维导图由 AI 生成,仅供参考

你好,我是王天一。最近很多人都找我聊天,想了解机器学习工程师这个岗位到底需要哪些技能,怎么样才能有更好的发展。正好,那就写一篇加餐吧,把我的一些想法跟你好好聊聊。
说到数据分析师和机器学习工程师这样的新兴职业,你的第一印象是什么呢?数据分析师是不是跟电脑屏幕上汹涌澎湃的曲线大眼瞪小眼?机器学习工程师是不是闭着眼睛对着一堆参数调来调去,抓耳挠腮?其实真相远非如此简单。如果说机器学习的学术研究多多少少还带着点儿玄学色彩的话,它在商业领域中的应用就要踏实得多,因为没有哪个公司的老板会容忍自己的钱扔进水里,连个响儿都听不见的。
随着大数据技术与人工智能技术的普及,越来越多的企业开始以它们为驱动力来助推商业表现,像推荐系统和风控系统就是数据分析在商业领域的经典应用。这样的新趋势也催生了一系列相关的新岗位,比如数据科学家、数据工程师、机器学习工程师等等。这些岗位在数据分析管理的任务上分工协作,其内涵既有一定的重合,又有明显的区别。今天,我们就来聊一聊这些岗位。
本质上讲,大数据也好,机器学习也好,人工智能也好,在商业领域中的作用都是建立数据驱动的自动化决策过程。传统的商业分析大多建立在通过问卷调查形式所取得的用户反馈或是较长时间段内的汇总数据的基础上。但在互联网空前普及的今天,海量实时的多维度数据已经成为对用户行为更加真实和迅速的反映,如何从数据中提取出有价值的信息,进而形成准确的决策,就成为了数据分析团队或者人工智能团队的核心任务。
确认放弃笔记?
放弃后所记笔记将不保留。
新功能上线,你的历史笔记已初始化为私密笔记,是否一键批量公开?
批量公开的笔记不会为你同步至部落
公开
同步至部落
取消
完成
0/2000
荧光笔
直线
曲线
笔记
复制
AI
  • 深入了解
  • 翻译
    • 英语
    • 中文简体
    • 中文繁体
    • 法语
    • 德语
    • 日语
    • 韩语
    • 俄语
    • 西班牙语
    • 阿拉伯语
  • 解释
  • 总结

想成为机器学习工程师?这篇文章为你揭示了这一新兴职业的技能要求和发展路径。文章首先介绍了数据分析师和机器学习工程师的工作内容,强调了数据驱动的自动化决策在商业领域中的重要性。接着详细解释了数据科学家、数据工程师和机器学习工程师的职责和技能要求。数据科学家负责利用数学、物理和统计学分析工具从数据中提取信息,而数据工程师则需要解决海量数据的存储、检索和处理问题。机器学习工程师则是两者之间的桥梁,需要理解和掌握科学家设计的数学模型,并将其工程化、产品化,保证机器学习产品的可用性。最后,文章强调了对业务的深刻认知对于机器学习工程师的重要性,技术只是手段,商业才是目的。总的来说,成为一名机器学习工程师需要掌握机器学习和软件工程两项基本技能,并且深入理解业务需求,将科学家的头脑和工程师的身手完美融合。

仅可试看部分内容,如需阅读全部内容,请付费购买文章所属专栏
《机器学习 40 讲》
新⼈⾸单¥59
立即购买
登录 后留言

全部留言(7)

  • 最新
  • 精选
  • dra
    时隔两年的加餐
    2020-03-14
    6
  • 技术修行者
    惊不惊喜,意不意外!
    2020-03-14
    2
  • 夜空中最亮的星
    又见王老师,😄
    2020-03-14
    1
  • ifelse
    学习打卡,感谢老师
    2023-06-27归属地:浙江
  • James-Pang
    最近在职业规划上正好遇到一些疑惑,感谢老师的及时雨
    2020-03-15
  • 盘胧
    惊喜,是有新课了嘛
    2020-03-14
收起评论
显示
设置
留言
7
收藏
沉浸
阅读
分享
手机端
快捷键
回顶部