這個職位在過去幾年中出現了巨大的成長，甚至超 智利電話號碼列表 過了數據科學，成為美國成長最快的職位之一。機器學習工程師的薪水也與資料科學家持平，在某些情況下甚至高於資料科學家。
在本文中，我們將深入了解機器學習工程師的工作範圍，並確切了解該角色的含義。然後，我們將帶您了解成為機器學習工程師所需的技能，深入了解您需要掌握的特定知識領域。最後，我們將探索有效的學習路徑，幫助您獲得這些技能並成為一名準備好的機器學習工程師。
什麼是機器學習工程師？
簡而言之，機器學習工程師處於資料科學和軟體工程的交叉點。
讓我們看一個例子來更好地理解這一點：
一家電子商務公司聘請了數據科學團隊來建立預測模型。該團隊成功建立了一種演算法，可以根據用戶的購買歷史記錄向其提供推薦。
然而，他們無法將該模型整合到電子商務網站上並實際向客戶展示推薦的商品，從而導致糟糕的用戶體驗：
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圖片來源：DALLE-3
出現這種瓶頸的原因是，儘管團隊擅長執行統計分析和建立高度準確的機器學習模型，但由於缺乏軟體工程專業知識，他們很難將這些演算法生產化。
該公司最終不得不將這項任務外包給第三方組織，花費的時間和金錢超出了他們最初預期在該專案上投資的時間和金錢。
模型開發和實施之間的這種差異導致了機器學習工程師的誕生，他是一位擁有資料科學家和軟體工程師綜合技能的專業人士。
技術機器學習工程師技能
我們有一篇關於如何成為機器學習工程師的完整文章，其中探討了進入該行業的途徑。在這裡，我們更專注於您需要的技能以及如何獲得這些技能。
由於機器學習工程位於資料科學和軟體工程的十字路口，因此您必須精通這兩個領域的核心概念：
機器學習工程的數據科學技能
1. 統計分析與機率
如果您想成為機器學習工程師，對統計學有基本的了解是必要的，因為它可以讓您解釋數據並提取相關見解。這涉及統計檢定、分佈和機率論的知識。
一旦您對統計概念有了深入的理解，您將能夠設計準確的模型並根據數據分析進行預測。
儘管這些概念對您來說可能聽起來很陌生，但它們並不難學！ Datacamp 的統計學入門課程將為您提供該學科的堅實基礎，教授機率分佈和假設檢定等主題。
在本課程結束時，您將能夠收集、分析現實世界的資料集並得出結論。
2. 機器學習
您還必須精通建立高度準確的機器學習模型，例如決策樹、聚類和迴歸演算法。
這是資料科學家必須掌握的核心技能，這樣您建立的模型在理論上是合理的，並為消費者提供良好
