机器学习工程师的分步路线图 以下是如何从零知识开始并学习成为机器学习工程师所需技能的分步过程。请注意，这将为您奠定坚实的基础，在这 6 个月的旅程之后，您需要参与许多项目并获得额外的知识，才有资格成为机器学习工程师。 第 1、2、3、4 周 计算机科学校长 程序或代码在计算机上运行并使用CPU、RAM、输入/输出设备。这门可汗学院课程涵盖了计算机科学的所有这些基本原理。数据以位（1 和

由作者创建的图像 — PDF 源在这里 每当我想要学习一个新主题时，我都会制定某种形式的学习计划。那里的内容如此之多，以至于在现代时代进行学习可能很困难。 这几乎是滑稽的。我们有如此多的途径获取知识，以至于我们中的许多人都在努力学习，因为我们不知道该去哪里。 这就是为什么我整理路线图和学习计划的原因。 以下是我将在接下来的几个月中进行的 MLOps 学习计划。 重点是首先快速复习 ML 以及高级

在过去的几年里，机器学习已经成为许多公司直接或间接致力于研究的前沿课题。机器学习的兴起导致了围绕它的角色的演变。当今社区中讨论的最有趣的角色之一是机器学习工程师。机器学习工程师的角色是什么？成为其中一员需要什么？我们将尝试简要讨论这些主题，然后为成为其中之一的路线图奠定基础。 本文提到的技术和概念列表很长。在大多数情况下，熟悉这些术语就足够了，而在其他情况下，则需要更深入的理解和经验。但请记住

这篇文章会告诉你具体的情况 机器学习路线图 开始您的机器学习之旅。无论您是初学者还是刚刚起步，您都将获得机器学习高级资源的基础知识。就连我也通过这些资源获得了很多关于 ML 的知识。 机器学习、人工智能、深度学习、物联网等正在改变世界。可以说，这些分支将达到顶峰。 因为我们每天生成和存储的数据量正在以指数速度增长。机器学习、人工智能和深度学习帮助组织从他们收集的数据宝库中提取价值，提供业务洞察

尽管除了日期之外没有什么真正改变，但新的一年让每个人都充满了重新开始的希望。如果您添加一些计划、一些远见的目标和学习路线图，您将获得充满成长的一年的绝佳秘诀。 这篇文章旨在通过为您提供 学习框架、资源和项目想法 帮助您建立一个可靠的作品集，展示数据科学方面的专业知识。 请注意：我根据我在数据科学方面的个人经验准备了这个路线图。这不是最终的学习计划

机器学习是人工智能 (AI) 的一个子集，涉及 对系统用来依靠模式和推理来执行任务的算法和统计模型的研究是当今技术就业市场中需求最高的技能之一。 因此，按理说，机器学习工程师的职业前景处于良好的位置。据在线教育平台 Study.com 称，这些专业人员都是经验丰富的程序员，他们开发的机器和系统可以在没有特定指导的情况下学习和应用知识。 Study.com 指出

18 岁时，我找到了自己梦想的机器学习工程师工作，许多人认为这个职位竞争非常激烈，并且是为拥有多年经验的专业人士保留的。旅程并不轻松。您可以在题为“我作为自学成才的程序员的旅程”的系列文章中了解我的旅程。 如果您有兴趣成为一名机器学习工程师但不知道从哪里开始，那么您来对地方了。在本文中，我将分享成为机器学习工程师的完整路线图🚀

了解您应该从哪里开始您的机器学习之旅，在此过程中您可以从事哪些类型的项目，以及如何在这个复杂的领域取得成功。 数据时代已经到来，如果您没有做好足够的准备，不用担心，我们仍然可以帮助您加入。 金钱也许让世界运转起来，但当今时代所需要的只是数据和信息。利用这两个基本概念并分析和使用这些数据将有助于我们真正收集和分析有价值的数据，从而使我们在竞争中保持领先地位。 商业、技术和金融领域的分析是必须的

如今，任何在职称中甚至在其知识领域中具有“机器学习”字样的人都处于良好的职业地位。具有机器学习技能和经验的人才需求量很大，其中肯定包括机器学习工程师。 据研究公司Markets and Markets称，机器学习工具和系统的需求预计将从2016年的10.3亿美元增长到今年的88.1亿美元，复合年增长率为44%。世界各地的组织正在采用机器学习来增强客户体验并在业务运营中获得竞争优势。 国际数据集团

机器学习工程师路线图 如果人工智能和数据科学领域变得越来越复杂，还有更多的选择和专业领域需要探索。如果您正开始成为一名机器学习工程师，本指南将帮助您弄清楚该怎么做，同时让您远离新的花招。 机器学习 我们几乎在每个地方都发现了机器学习。 YouTube、Facebook、亚马逊和 Netflix 只是少数使用它的科技公司。机器学习是一种人工智能，在我们的日常生活中已经司空见惯