Làm thế nào để trở thành một kỹ sư học máyCác kỹ sư học máy đang có nhu cầu cao khi nhiều công ty áp dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo. Với nhu cầu vượt xa nguồn cung, mức lương trung bình hàng năm cho một kỹ sư học máy là từ 125.000 đến 175.000 đô la. Có nhiều công ty đang trả lương cho các kỹ sư học máy cao nhất với mức hơn 200.000 đô la mỗi năm để đảm bảo có được những tài năng hàng đầu. Kỹ năng học máy cần thiếtLý thuyết học máy Bạn cần hiểu các thuật toán học máy hoạt động như thế nào, mục tiêu của chúng là gì và cách sử dụng chúng trên dữ liệu theo tỷ lệ. Tìm đọc tài liệu 10 thuật toán hàng đầu cho người mới học máy sẽ đưa bạn qua những điều cơ bản của các thuật toán được sử dụng thường xuyên nhất trong học máy, từ hồi quy tuyến tính đến phân cụm k-nghĩa.Cơ sở lý thuyết khoa học máy tínhĐể bạn xây dựng các đường ống dữ liệu hiệu suất tối đa, bạn sẽ phải hiểu cách các thuật toán học máy hoạt động và thời gian cũng như không gian chúng sử dụng để xử lý lượng dữ liệu khác nhau. Bằng cách hiểu cách cắt giảm các cân nhắc về không gian và thời gian, bạn sẽ có thể thực hiện các đường ống học máy có thể xử lý hàng petabyte dữ liệu mà một kỹ năng cần thiết phải có.Xử lý dữ liệuBạn cần thực sự học cách xử lý các tập dữ liệu và làm việc với chúng để khởi động sự nghiệp học máy. Xử lý dữ liệu là khi các chuyên gia dữ liệu dọn sạch các tập dữ liệu và xử lý chúng thông qua các mô hình học máy. Trong thực tế, quá trình này bao gồm rất nhiều việc xóa sạch các giá trị sai, xác thực dữ liệu và sau đó thao tác nó đến trạng thái mong muốn để có thể chuyển đổi hoặc xử lý một cách hiệu năng bằng các thuật toán khác nhau.Để thực hành, trang Web Kaggle có rất nhiều bộ dữ liệu bạn có thể làm quen. Nó đi kèm với các tính năng nâng cấp tiện dụng và các dự án đã hoàn tất để bạn có thể xem các bộ dữ liệu phổ biến nhất và cách mọi người đã làm quen với chúng trong quá khứ.Làm quen với máy tính phân tánBạn sẽ phải làm quen với máy tính phân tán và các khung công tác giúp bạn tận dụng việc xử lý dữ liệu trên các máy chủ dựa trên điện toán đám mây hoặc thông qua việc truyền bá dữ liệu trên các máy chủ khác nhau mà bạn sở hữu. Trong thực tế, chạy các thuật toán học máy tiên tiến trên các tập dữ liệu rất lớn sẽ chỉ thực sự hiệu quả ở quy mô bạn cần để trở thành một kỹ sư máy học.Thực tiễn tốt nhất để hợp tác mã hóaBạn sẽ cần học cách làm việc với nhiều cơ sở mã và tham gia qua các nhóm khác nhau. Đây là lý do tại sao bạn sẽ muốn xem lại mã thực hành tốt nhất và tìm hiểu các phương pháp khác nhau để xây dựng quyền truy cập trực quan vào mã và phiên bản của bạn, từ bộ chứa Docker đến Flask với tư cách là người xây dựng API.Ngôn ngữ lập trình Python và các thư viện Python là nền tảng của hầu hết các khung khoa học dữ liệu và kỹ thuật dữ liệu. Bạn sẽ muốn làm chủ nó và các ứng dụng của nó trong các thư viện khác nhau, từ Pandas (hoàn hảo cho việc sắp xếp dữ liệu) đến scikit-learn (đi kèm với các thuật toán triển khai học máy được đóng gói sẵn hiệu quả mà bạn thường có thể gọi bằng một dòng mã).May mắn thay, ngôn ngữ Python có cú pháp rất rõ ràng và (ngoài việc sử dụng khoảng trắng) rất giống với hầu hết các ngôn ngữ lập trình khác về các yếu tố cần thiết (giúp dễ lấy hơn). Nó cũng rất linh hoạt, với các thư viện trợ giúp với tất cả các loại chức năng khác nhau và có thể chấp nhận nhiều mô hình lập trình, từ hướng đối tượng đến lập trình chức năng nhiều hơn.Bước đầu tiên tốt là làm việc với con đường học tập tương tác miễn phí này để học máy bằng Python. Sau đó, bạn có thể chuyển sang Pandas Cookbook để bạn có thể bắt đầu làm việc với dữ liệu trong Python.Git và GitHub, Docker, APIBạn sẽ muốn nắm bắt cách sử dụng Git và GitHub một cách hiệu quả để nhanh chóng hợp tác giữa các cơ sở mã khác nhau và trên các mô hình khác nhau với các nhóm khác nhau. Hướng dẫn Git này có thể phục vụ như là bồi dưỡng của bạn về chủ đề này.Docker container sẽ cho phép bạn chia sẻ các ứng dụng với tất cả các phụ thuộc được đóng gói và là một công cụ cộng tác phát