如何成为机器学习工程师

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成为一名机器学习工程师是一项令人兴奋的旅程，它融合了软件工程，数据科学和人工智能。它涉及构建可以从数据中学习并以最少的人为干预做出预测或决策的系统。为了取得成功，您需要在数学，编程和数据分析方面的强大基础。

本文将指导您完成在机器学习中开始和发展职业的步骤。

＃机器学习工程师做什么？

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机器学习工程师弥合了数据科学家与软件工程师之间的差距。尽管数据科学家专注于实验和见解，但机器学习工程师确保模型可扩展，优化和准备就绪。

关键职责包括：

设计和培训机器学习模型将模型置于生产环境模型性能中，并在必要时使用数据科学家，软件工程师和业务利益相关者进行重新验证

设计和训练机学习模型

将模型部署到生产环境

监视模型性能并在必要时进行重新培训

与数据科学家，软件工程师和业务利益相关者合作

＃成为机器学习工程师所需的技能

为了在这一职业中蓬勃发展，您需要将技术专长和软技能组合在一起：

数学和统计：线性代数，微积分，概率和统计的强大基础对于理解算法的工作原理至关重要。

数学和统计

编程：Python及其库的熟练程度至关重要，而Java，C ++或R的知识可能是一个额外的优势

编程 python

数据处理：经验经验，大数据框架（Hadoop，Spark）和云平台（AWS，GCP，Azure）通常需要

数据处理 sql hadoop Spark aws GCP azure

机器学习与深度学习：了解监督/无监督的学习，强化学习和神经网络是关键

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