2018年跳槽指南:如何找到一份人工智能相关的工作?

2018年跳槽指南:如何找到一份人工智能相关的工作? 2019-10-06 08:01:17 2018年跳槽指南:如何找到一份人工智能相关的工作? AI 前线导读:“2017 年,大数据把 AI 推向了技术炒作的舞台正中央,数据科学和机器学习在各行各业开始崭露头角。机器学习开始被应用于解决数据分析问题。机器学习、AI 和预测分析成为 2017 年的热门话题。我们见证了基于数据的价值创新,包括数据科学平台、深度学习和主要几个厂商提供的机器学习云服务,还有机器智能、规范性分析、行为分析和物联网。 2018 年,AI 的发展脚步会加快,这一年将是 AI 技术重生和数据科学得以重新定义的一年。对于雄心勃勃的数据科学家来说,他们如何在与数据科学相关的工作市场中脱颖而出?2018 年会有足够多的数据科学相关工作吗?还是说有可能出现萎缩?接下来,让我们来分析一下数据科学的趋势,并一探如何在未来的大数据和机器学习 /AI 领域获得一份不错的工作。” 增强技术实力 编程语言和开发工具 365 Data Science 收集了来自 LinkedIn 的 1001 数据科学家的信息,发现需求量最大的编程语言为 R 语言、Python 和 SQL。另外,还要求具备 MATLAB、Java、Scala 和 C/C 方面的知识。为了能够脱颖而出,需要熟练掌握 Weka 和 NumPy 这类工具。 概率统计学、应用数学和机器学习算法 你需要牢固掌握概率统计学,并学习和掌握一些算法,比如朴素贝叶斯、高斯混合模型、隐马尔可夫模型、混淆矩阵、ROC 曲线、P-Value 等。 不但要理解这些算法,还要知道它们的工作原理。你需要牢固掌握梯度下降、凸优化、拉各朗日方法论、二次规划、偏微分方程、求积法等相关算法。 如果你想找一份高薪的工作,还需要掌握机器学习技术和算法,比如 k-NN、朴素贝叶斯、SVM 和决策森林等。

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