如何成為機器學習工程師 – 7 個步驟 [附圖片]

技術世界因人工智能提供的可能性而著火。 讓我們生活中每一個平凡的部分（包括駕駛）實現自動化的承諾對於科學家、有遠見的人和未來學家來說太誘人了，無法抗拒。 如今，與人工智能相關的機器學習領域越來越受歡迎。

國際數據公司 (IDC) 預測，人工智能和機器學習的支出將增長 5 倍，從 2017 年的 120 億美元增長到 2021 年的 576 億美元。技術和金融行業將佔據最大份額。 分別屬於這些行業的 64% 和 52% 的公司將在未來採用機器學習流程。

目前，對機器學習專家的需求不斷上升，如下圖所示：

資料來源： Indeed.com | 致謝：Ann Saphir，數據可視化工程師，路透社

機器的核心源於一個問題：我們如何對這個系統進行編程以自動改進和學習經驗？ 在這裡學習是指從數據中得出結論並做出明智決策的行為。 機器學習為此開發算法，根據統計和計算原理從特定數據和經驗中收集知識。

上述段落將表明機器學習將是多麼具有挑戰性。 它是，但它也是可以學習的。 如果您現在已經準備好成為一名機器學習工程師，而無需等待傳統大學驗證您的知識，請遵循並重複下面給出的 7 個步驟，閱讀下面提到的要求 -

第 1 步：提升您的 Python 和軟件技能

Python 是一種高級且易於使用的語言，是 AI 專家、數據科學家和機器學習工程師的首選語言。

Python 的語法很容易學習，並且有大量的內置庫。 但是，您需要注意空格，因為它們會干擾代碼的執行。 它還包括對所有類型的編程範例的支持，例如函數式編程和麵向對象的編程。

另一個非常熟悉的重要事情是 Github。 您將在一個團隊中工作，為時間敏感的應用程序構建代碼。 養成使用鼻子等框架為代碼編寫完整單元測試的習慣。 使用 Postman 等工具測試您的 API。

閱讀一些書籍或文章，了解在數據集上運行 Python 所需的工具。

第 2 步：研究機器學習算法

在熟悉並熟悉 Python 之後，您可以開始研究機器學習算法。 請務必閱讀與每種算法相關的理論，以便您可以輕鬆實現模型。

機器學習新手十大算法之旅將幫助您了解最新情況。 請記住，沒有一種算法是完美的解決方案。 您需要實現其中的各種。 因此，仔細研究每一個。

upGrad 的“數據科學碩士”課程將幫助您通過 Panda、NumPy 等工具將 Python 與數據科學結合起來。

第 3 步：處理迷你項目

現在您已經完成了對 Python 和機器學習領域的入門（單獨和組合），是時候掌握所有這些知識並開始在項目中實施它了。

你可以查看這些 Kaggle 數據集，開始你的第一個機器學習項目。 以上快照來自 Inside Airbnb 提供的（免費公共）數據集，該數據集提供全球不同城市的 Airbnb 房源。

第 4 步：使用 Hadoop 和 Spark 將事情提升到一個新的水平

在您熟練掌握使用 Python 處理數據集之後，Hadoop 和 Spark 是您想要處理的兩個系統。 這些大數據框架將使您能夠處理 TB 和 PB 規模的數據。

託管在 Databricks 上的 Spark Jupyter 筆記本提供了對該框架的教程級別的介紹，還為您提供了編碼練習。

第 5 步：轉移到 TensorFlow

機器學習算法？ 查看。 大數據框架？ 查看。 高級機器學習？ 開始使用 TensorFlow。

您可以在沒有博士學位的情況下參加 TensorFlow 和深度學習。 谷歌的課程教育學生有關理論和實踐方面的知識。 此時，您還可以從 upGrad 的機器學習和深度學習 PG 認證中受益。

第6步：做大

在處理完所有構建塊之後，現在是時候處理大數據集並應用您在前 5 個步驟中獲得的所有知識了。

請參閱處理機器學習數據文件的方法以了解如何處理大型數據集（理論上）。 然後使用公開可用的數據集實施獲得的知識。

第七步：不斷練習和成長

最後一步是簡單地練習並重複上面提到的6個步驟。 您現在可以構建自己的機器學習模型。 現在是時候完善這些技能並不斷變得更好了。

如果一份工作是你在彩虹盡頭的閃亮金罐，那麼你可以通過必須知道的機器學習問題 - 邏輯回歸來準備面試。

上述高度實用的步驟將確保您在盡可能少的時間內學會如何成為一名機器學習工程師，並且仍然掌握所有必需的技能。 唯一需要的。 一致性和定期練習。 有了這兩個特徵，你成為機器學習工程師的願望就沒有理由無法實現。

是時候以您為先兆，迎接一個新的技術時代了。