如何在 AI 领域找到高薪工作

转载 2018年01月01日 00:00:00

文末彩蛋,错过哭一年。。。

 

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      随着AI产业快速突破,机器学习在各行各业开始崭露头角。各大公司在AI领域的人才动向也在引起极大关注,对技术熟练、知识渊博的研究人员和开发人员的需求将变得相当大。这就解释了为什么六位数的薪水成为越来越普遍的标准。那么如何学习人工智能知识,并在 AI 领域获得一份不错的工作?答案很简单,如果你能按照以下路线学习的话。此外,文末准备了福利,新的一年福气满满哟。


补齐基础短板

学习编程

  所谓万丈高楼平地起,搞数据科学、机器学习或深度学习,一开始至少得学会跟计算机打交道吧,怎么跟计算机打交道呢?编程。

  虽然计算机体系很庞大(语言、数据机构、算法之外,计算机体系结构、操作系统、网络、数据库等等),但不管怎样,学习如何编写代码、如何编程是必需的。学完语言、数据结构、算法等基础知识后,如何更进一步提高编程能力呢?上七月在线题库刷题成为很多人的不二之选。


掌握Python

  在过去几年中,Python已经成为机器学习和AI的主要开发语言。而且广泛应用于金融、电商等领域的大数据分析,也非常适合数据工作者利用它处理数据,所以Python是AI从业者必须掌握的能力之一。


扎实数学和算法

  数学是搞数据科学的必备基础,数学不扎实,机器学习里很多原理、推导、公式便无法理解透彻,比如单单一个SVM就涉及到求导、凸优化等数学知识。如果数学忘了,很有必要复习并重新扎实数学基础。


机器学习进阶

开始学习机器学习

  机器学习技术在很多领域应用广泛,包括在数据挖掘、搜索、推荐、广告、自然语言处理等等中。所以学好机器学习,是搞更多应用领域的前提条件。此外,学习机器学习,不单单只是学习一个个模型、算法就足够,因为实际的机器学习工作中,分析问题、处理数据、处理特征占绝大部分工作。所以不要以为看到一个课程涵盖许许多多的模型/算法就以为捡到了宝,看一个ML课程有没有工业实战,最快速的判断标准之一就是看它讲不讲以及是否能讲好特征工程、模型调优等工程点。


再进一步之学习深度学习

  得益于计算机越发强大的计算能力,深度学习越发火热,从AlphaGo、无人驾驶再到最近的AlphaGo 2.0横扫中日韩顶级棋手,深度学习可谓出尽了风头。在机器学习算法的基础上,通过常用的深度学习框架如tensorflow,Keras等入门深度学习,掌握CNN、RNN、LSTM多种模型及其应用,掌握物体检测与目标识别(这是无人驾驶的关键技术之一,更是通向无人驾驶的必经之路) ,完成自然语言生成建模,时间序列预测建模等实战案例,GAN图像生成等最新案例,全面上手深度学习。 


做实验及上kaggle实战

  纸上得来终觉浅、绝知此事要躬行。理论学习再多最终还是要实战。为降低门槛起见,你可以从做一个一个有趣的深度学习实验开始,比如学梵高作画、自动玩flappy bird等等。然后,在kaggle上多刷刷一些数据竞赛项目。


获取项目经验或证书

  在现实当中,大多数公司会选择有项目经验的求职者。大部分应聘者都是从数据分析员、实习生、专员等做起的。如果你没有这方面的机会,选择一个提供实战项目的教育机构或许是不错的选择。例如对数据分析来说,40% 的数据科学家参加过在线教育课程。另外,平均每人获得 3.33 个证书。

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为面试做好准备

  不要忘了花点时间为面试做准备。不管你的技术有多强,面试官总有办法用一些你不知道的问题把你扫地出门。在面试中,面试官有可能问各种各样的问题,要求候选人具备非常强的技术功底、很强的抗压能力、创造性思维以及很好的沟通能力。面试官会通过各种方式来考察你的你的知识、编程技能和数据建模技能,所以提前做好准备是成功应聘的关键。


  七月在线作为国内领先的人工智能教育平台,元旦之际,推出【2018超级会员20门深度好课,一键帮你解决以上所有问题。不论你是想做数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理,或是成为机器学习工程师,这套课程组合都能帮你用最有效的方式掌握所需的知识。而且,七月在线课程是项目导向型的,注重实用性,对求职或在职提升的同学而言无疑会收获颇丰。


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(部分截图)


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