如何成为机器学习工程师 – 7 个步骤 [附图片]

技术世界因人工智能提供的可能性而着火。 让我们生活中每一个平凡的部分（包括驾驶）实现自动化的承诺对于科学家、有远见的人和未来学家来说太诱人了，无法抗拒。 如今，与人工智能相关的机器学习领域越来越受欢迎。

国际数据公司 (IDC) 预测，人工智能和机器学习的支出将增长 5 倍，从 2017 年的 120 亿美元增长到 2021 年的 576 亿美元。技术和金融行业将占据最大份额。 分别属于这些行业的 64% 和 52% 的公司将在未来采用机器学习流程。

目前，对机器学习专家的需求不断上升，如下图所示：

资料来源： Indeed.com | 致谢：Ann Saphir，数据可视化工程师，路透社

机器的核心源于一个问题：我们如何对这个系统进行编程以自动改进和学习经验？ 在这里学习是指从数据中得出结论并做出明智决策的行为。 机器学习为此开发算法，根据统计和计算原理从特定数据和经验中收集知识。

上述段落将表明机器学习将是多么具有挑战性。 它是，但它也是可以学习的。 如果您现在已经准备好成为一名机器学习工程师，而无需等待传统大学验证您的知识，请遵循并重复下面给出的 7 个步骤，阅读下面提到的要求 -

第 1 步：提升您的 Python 和软件技能

Python 是一种高级且易于使用的语言，是 AI 专家、数据科学家和机器学习工程师的首选语言。

Python 的语法很容易学习，并且有大量的内置库。 但是，您需要注意空格，因为它们会干扰代码的执行。 它还包括对所有类型的编程范例的支持，例如函数式编程和面向对象的编程。

另一个非常熟悉的重要事情是 Github。 您将在一个团队中工作，为时间敏感的应用程序构建代码。 养成使用鼻子等框架为代码编写完整单元测试的习惯。 使用 Postman 等工具测试您的 API。

阅读一些书籍或文章，了解在数据集上运行 Python 所需的工具。

第 2 步：研究机器学习算法

在熟悉并熟悉 Python 之后，您可以开始研究机器学习算法。 请务必阅读与每种算法相关的理论，以便您可以轻松实现模型。

机器学习新手十大算法之旅将帮助您了解最新情况。 请记住，没有一种算法是完美的解决方案。 您需要实现其中的各种。 因此，仔细研究每一个。

upGrad 的“数据科学硕士”课程将帮助您通过 Panda、NumPy 等工具将 Python 与数据科学结合起来。

第 3 步：处理迷你项目

现在您已经完成了对 Python 和机器学习领域的入门（单独和组合），是时候掌握所有这些知识并开始在项目中实施它了。

你可以查看这些 Kaggle 数据集，开始你的第一个机器学习项目。 以上快照来自 Inside Airbnb 提供的（免费公共）数据集，该数据集提供全球不同城市的 Airbnb 房源。

第 4 步：使用 Hadoop 和 Spark 将事情提升到一个新的水平

在您熟练掌握使用 Python 处理数据集之后，Hadoop 和 Spark 是您想要处理的两个系统。 这些大数据框架将使您能够处理 TB 和 PB 规模的数据。

托管在 Databricks 上的 Spark Jupyter 笔记本提供了对该框架的教程级别的介绍，还为您提供了编码练习。

第 5 步：转移到 TensorFlow

机器学习算法？ 查看。 大数据框架？ 查看。 高级机器学习？ 开始使用 TensorFlow。

您可以在没有博士学位的情况下参加 TensorFlow 和深度学习。 谷歌的课程教育学生有关理论和实践方面的知识。 此时，您还可以从 upGrad 的机器学习和深度学习 PG 认证中受益。

第6步：做大

在处理完所有构建块之后，现在是时候处理大数据集并应用您在前 5 个步骤中获得的所有知识了。

请参阅处理机器学习数据文件的方法以了解如何处理大型数据集（理论上）。 然后使用公开可用的数据集实施获得的知识。

第七步：不断练习和成长

最后一步是简单地练习并重复上面提到的6个步骤。 您现在可以构建自己的机器学习模型。 现在是时候完善这些技能并不断变得更好了。

如果一份工作是你在彩虹尽头的闪亮金罐，那么你可以通过必须知道的机器学习问题 - 逻辑回归来准备面试。

上述高度实用的步骤将确保您在尽可能少的时间内学会如何成为一名机器学习工程师，并且仍然掌握所有必需的技能。 唯一需要的。 一致性和定期练习。 有了这两个特征，你成为机器学习工程师的愿望就没有理由无法实现。

是时候以您为先兆，迎接一个新的技术时代了。