6 种机器学习技能可以让你找到一份完美的工作
已发表: 2019-08-18如果我们告诉您，印度仍有超过 50,000 个数据科学和机器学习职位空缺，您会感到惊讶吗？ 考虑到机器学习是目前最热门的职业领域之一，这似乎令人震惊，但这是铁的事实。 你知道数据科学和机器学习专业人士供需悖论背后的原因吗？
这仅仅是因为没有足够的技能和才华横溢的候选人准备好迎接这些新兴领域蓬勃发展的就业机会。 Gartner 坚持认为，在印度 100 万家注册公司中，高达 75% 的公司已经投资或准备投资机器学习。 显然，机器学习领域的工作机会在不久的将来必将呈指数级增长。 小时的需要是“提高技能”以适应 ML 工作档案的要求。
获得机器学习工作所需的技能
- 计算机科学与编程基础知识
要在 ML 中建立成功的职业生涯，您首先需要深入了解计算机科学的基本概念，包括数据结构（堆栈、队列、树、图、多维数组等）； 计算机架构（内存、缓存、带宽、分布式处理等）； 算法（动态规划、搜索、排序等）以及可计算性和复杂性（大 O 表示法、P 与 NP、NP 完全问题、近似算法等）等等。
一旦你理解了这些，你就必须学习如何在编写代码时使用和实现它们。 至于选择编程语言，可以从 Python 开始。 它非常适合初学者，是机器学习的通用语。 您可以通过参加在线编码竞赛和黑客马拉松来磨练您的编程技能。
- 与概率和统计的密切关系
统计和概率概念构成了众多 ML 算法的核心。 当然，必须对统计概念有深入的了解和理解，包括平均值、中位数、方差、导数、积分、标准偏差等； 分布（均匀、正态、二项式等）和各种分析方法（方差分析、假设检验等）对于开发数据模型和验证它们都是必不可少的。 除了统计天赋，您还必须了解概率的基础知识，例如贝叶斯规则、可能性、独立性、贝叶斯网、高斯混合模型、马尔可夫决策过程、隐马尔可夫模型等。
- 数据建模和评估经验
机器学习的主要目标之一是分析大量非结构化数据。 为此，您必须了解数据建模的艺术。 数据建模是一种估计特定数据集的底层数据结构的技术，以解开和识别其中的隐藏模式（集群、相关性、特征向量等），并预测以前从未见过的实例的属性（分类、回归、异常检测） ， 等等。）。
在数据建模过程中，您将需要选择适当的准确性/错误度量（例如，分类的对数损失、回归的平方和误差等）和评估策略（训练-测试拆分、顺序vs 随机交叉验证等）。 因此，在开始应用算法之前，您需要彻底了解数据建模中涉及的基本概念。
- 拥有软件工程技能
无论您是数据科学家还是机器学习工程师，您都需要具备典型的软件工程技能和知识库。 如果您有软件工程背景，那就太好了！ 如果你不这样做，你需要了解软件工程的最佳实践，包括系统设计、模块化、版本控制、代码分析、需求分析、测试、文档等等。 下一步是了解这些概念如何在系统接口的开发中协同工作。 了解系统设计的本质对于防止过程中出现瓶颈至关重要。
- 了解如何应用 ML 算法和库
有许多库/包和 API 包含 ML 算法的标准实现，例如 Scikit-learn、Theano、Spark MLlib、H2O、TensorFlow 等。然而，充分利用它们的秘诀是知道如何将它们有效地应用于合适的模型（神经网络、决策树、最近邻、支持向量机等）。 不仅如此，您还必须熟悉适合手头数据的学习过程（线性回归、梯度下降、遗传算法、boosting 等）。
熟悉 ML 算法、库以及如何正确应用它们的最佳方法是接受数据科学和机器学习中的在线挑战。
- 熟悉高级信号处理技术
特征提取是机器学习的核心本质之一。 根据手头的问题，您必须使用适当的高级信号处理算法（如小波、剪切波、曲线波、轮廓波、带状波等）执行特征提取。同时，您还必须了解各种分析技术，如时频分析、傅里叶分析、卷积等
- 永远不要停止提高技能和学习
如您所知，机器学习仍然是一门不断发展的学科，随着时间的推移，新的机器学习概念、算法和技术将会发展。 为了跟上时代的变化，您必须不断提高技能并开发新的技能。 这将涉及与最新的技术和数据科学趋势保持同步，使用新工具和理论，阅读科学期刊，在各种在线社区中保持活跃等等。 长话短说，你应该总是有学习新事物的冲动。
总而言之，
机器学习的应用已经开始以我们以前无法想象的方式交织在我们的生活中。 医疗保健、教育、金融、商业——你能想到的，机器学习无处不在。 只要世界继续搅动数据，机器学习就会占据主导地位，并且随着时间的推移，它会帮助我们找到最复杂的现实世界场景的答案。 变化已经开始——是时候通过数据科学和机器学习为新的未来做好准备了。
所以，从今天开始，开始学习这些机器学习技能吧！