6 種機器學習技能可以讓你找到一份完美的工作
已發表: 2019-08-18如果我們告訴您，印度仍有超過 50,000 個數據科學和機器學習職位空缺，您會感到驚訝嗎？ 考慮到機器學習是目前最熱門的職業領域之一，這似乎令人震驚，但這是鐵的事實。 你知道數據科學和機器學習專業人士供需悖論背後的原因嗎？
這僅僅是因為沒有足夠的技能和才華橫溢的候選人準備好迎接這些新興領域蓬勃發展的就業機會。 Gartner 堅持認為，在印度 100 萬家註冊公司中，高達 75% 的公司已經投資或準備投資機器學習。 顯然，機器學習領域的工作機會在不久的將來必將呈指數級增長。 小時的需要是“提高技能”以適應 ML 工作檔案的要求。
獲得機器學習工作所需的技能
- 計算機科學與編程基礎知識
要在 ML 中建立成功的職業生涯，您首先需要深入了解計算機科學的基本概念，包括數據結構（堆棧、隊列、樹、圖、多維數組等）； 計算機架構（內存、緩存、帶寬、分佈式處理等）； 算法（動態規劃、搜索、排序等）以及可計算性和復雜性（大 O 表示法、P 與 NP、NP 完全問題、近似算法等）等等。
一旦你理解了這些，你就必須學習如何在編寫代碼時使用和實現它們。 至於選擇編程語言，可以從 Python 開始。 它非常適合初學者，是機器學習的通用語。 您可以通過參加在線編碼競賽和黑客馬拉松來磨練您的編程技能。
- 與概率和統計的密切關係
統計和概率概念構成了眾多 ML 算法的核心。 當然，必須對統計概念有深入的了解和理解，包括平均值、中位數、方差、導數、積分、標準偏差等； 分佈（均勻、正態、二項式等）和各種分析方法（ANOVA、假設檢驗等）對於開發數據模型和驗證它們都是必不可少的。 除了統計天賦，您還必須了解概率的基礎知識，例如貝葉斯規則、可能性、獨立性、貝葉斯網、高斯混合模型、馬爾可夫決策過程、隱馬爾可夫模型等。
- 數據建模和評估經驗
機器學習的主要目標之一是分析大量非結構化數據。 為此，您必須了解數據建模的藝術。 數據建模是一種估計特定數據集的底層數據結構的技術，以解開和識別其中的隱藏模式（集群、相關性、特徵向量等），並預測以前從未見過的實例的屬性（分類、回歸、異常檢測） ， 等等。）。
在數據建模過程中，您將需要選擇適當的準確性/錯誤度量（例如，分類的對數損失、回歸的平方和誤差等）和評估策略（訓練-測試拆分、順序vs 隨機交叉驗證等）。 因此，在開始應用算法之前，您需要徹底了解數據建模中涉及的基本概念。
- 擁有軟件工程技能
無論您是數據科學家還是機器學習工程師，您都需要具備典型的軟件工程技能和知識庫。 如果您有軟件工程背景，那就太好了！ 如果你不這樣做，你需要了解軟件工程的最佳實踐，包括系統設計、模塊化、版本控制、代碼分析、需求分析、測試、文檔等等。 下一步是了解這些概念如何在系統接口的開發中協同工作。 了解系統設計的本質對於防止過程中出現瓶頸至關重要。
- 了解如何應用 ML 算法和庫
有許多庫/包和 API 包含 ML 算法的標準實現，例如 Scikit-learn、Theano、Spark MLlib、H2O、TensorFlow 等。然而，充分利用它們的秘訣是知道如何將它們有效地應用於合適的模型（神經網絡、決策樹、最近鄰、支持向量機等）。 不僅如此，您還必須熟悉適合手頭數據的學習過程（線性回歸、梯度下降、遺傳算法、boosting 等）。
熟悉 ML 算法、庫以及如何正確應用它們的最佳方法是接受數據科學和機器學習中的在線挑戰。
- 熟悉高級信號處理技術
特徵提取是機器學習的核心本質之一。 根據手頭的問題，您必須使用適當的高級信號處理算法（如小波、剪切波、曲線波、輪廓波、小波等）執行特徵提取。同時，您還必須了解各種分析技術，例如時頻分析，傅里葉分析、卷積等
- 永遠不要停止提高技能和學習
如您所知，機器學習仍然是一門不斷發展的學科，隨著時間的推移，新的機器學習概念、算法和技術將會發展。 為了跟上時代的變化，您必須不斷提高技能並開發新的技能。 這將涉及與最新的技術和數據科學趨勢保持同步，使用新工具和理論，閱讀科學期刊，在各種在線社區中保持活躍等等。 長話短說，你應該總是有學習新事物的衝動。
總而言之，
機器學習的應用已經開始以我們以前無法想像的方式交織在我們的生活中。 醫療保健、教育、金融、商業——你能想到的，機器學習無處不在。 只要世界繼續攪動數據，機器學習就會佔據主導地位，並且隨著時間的推移，它會幫助我們找到最複雜的現實世界場景的答案。 變化已經開始——是時候通過數據科學和機器學習為新的未來做好準備了。
所以，從今天開始，開始學習這些機器學習技能吧！