数据科学让一让！数据行业正迎来一位搅动风云的新角色——机器学习工程师。
过去几年里，这一职位增长迅猛，甚至超过数据科学，成为美国增长最快的职业之一。机器学习工程师的薪资也与数据科学家不相上下，某些情况下甚至更高。
本文将深入解析机器学习工程师的工作范围及职责，然后带您了解胜任该岗位所需的技能与必须掌握的具体知识领域。最后，我们将探讨高效的学习路径，帮助您获取这些技能，成为能够直接上岗的机器学习工程师。
什么是机器学习工程师？
简单来说，机器学习工程师处在数据科学与软件工程的交汇点上。
让我们通过一个例子来更好地理解：
一家电商公司聘请数据科学团队构建预测模型。团队成功打造出一套算法，能够根据用户的购买历史提供个性化推荐。
然而，他们无法将该模型集成到电商网站中，也无法实际向客户展示推荐商品，导致糟糕的用户体验：
图片由 DALLE-3 提供
这一瓶颈的出现，是因为尽管团队擅长统计分析与构建高精度的机器学习模型，但由于缺乏软件工程专长，他们难以将算法投入生产环境。
公司最终不得不将这项工作外包给第三方，投入的时间与资金都超出最初预期。
模型开发与落地实施之间的鸿沟，催生了机器学习工程师这一角色——兼具数据科学家与软件工程师技能的专业人士。
机器学习工程师的技术技能
我们已有一篇完整文章介绍如何成为机器学习工程师，探讨进入该行业的路径。这里我们更关注您需要哪些技能，以及如何获得这些技能。
由于机器学习工程师处在数据科学与软件工程的交叉点，您需要熟悉这两个领域的核心概念：
面向机器学习工程的 数据科学技能
1. 统计分析与概率
如果您想成为机器学习工程师，就必须具备统计学的基础理解，这能帮助您解读数据并提炼有用见解。这包括对统计检验、分布以及概率论的掌握。
一旦打下扎实的统计学基础，您便能设计出更准确的模型，并基于数据分析进行预测。
尽管这些概念听起来可能陌生，但并不难学！Datacamp 的统计学入门课程将帮助您夯实基础，学习概率分布与假设检验等主题。
完成课程后，您将能够从真实世界的数据集中进行采集、分析并得出结论。
2. 机器学习
您还需要熟练构建高精度的机器学习模型，例如决策树、聚类与回归算法。
这是数据科学家的核心技能，您必须掌握，以确保构建的模型在理论上扎实，并为用户提供良好的使用体验。
要正确理解并实现上述算法，您可以学习我们的机器学习基础学习路径。如果您是完全的初学者，需要回顾机器学习究竟是什么，不妨阅读我们的全面综述，了解其重要性、应用场景以及如何入门。
3. 模型评估
在构建出机器学习模型后，您必须评估其性能，以确保有效性与可靠性。这需要使用恰当的指标，如准确率、精确率与召回率，来判断模型是否符合预期。
作为机器学习工程师，您还需要更进一步，在真实环境中持续监控模型表现。
算法一旦上线，您必须定期评估，确保它能随着新数据进入系统而自适应变化。在这一阶段掉以轻心，可能导致机器学习项目失败。
下面是一个真实案例，展示持续模型评估的重要性：
图片由 DALLE-3 提供
在为多家医院构建用于预测再入院的机器学习模型仅三个月后，这位 CTO 发现系统的预测出现偏差。原因在于进入系统的数据发生了漂移，破坏了模型依赖的特征。因此，必须通过持续监控与模型评估在早期捕捉并修复此类问题。
您可以通过我们的Python 模型验证课程进一步学习如何评估机器学习模型。
面向机器学习工程的 软件工程技能
接下来，让我们看看您需要具备的一些软件工程技能：
4. DevOps 与 CI/CD
要部署机器学习模型并持续监控其长期表现，您需要了解 DevOps——结合软件开发与 IT 运维的一套方法。
简单说，它是一系列实践，既能缩短软件开发所需时间，又能确保最终产品的高质量。
DevOps 中两个关键实践是持续集成（CI）与持续部署（CD）。CI 可自动测试代码变更，快速修复错误；随后，CD 会在测试完成后自动将代码变更部署到生产环境。
通过我们的DevOps 入门课程，深入了解 DevOps 与 CI/CD 流水线。
5. 云平台
AWS、Azure 与 Google Cloud Platform 等云平台提供专为构建、训练与部署机器学习模型而设计的服务。
例如，AWS 提供 Sagemaker，以低成本实现高质量的机器学习算法。其他服务如 CodeBuild 也能帮助自动化 CI/CD 流程，为您省去大量繁琐工作。
越来越多的公司在其 AI 与机器学习项目中采用云平台，因此熟悉这些平台价值颇高。
鉴于其高需求，我们建议学习这些平台，以提升您作为机器学习工程师的职业前景。
要开始云计算之旅，您可以学习 Datacamp 的AWS 云概念课程。
6. 版本控制
将机器学习模型部署到真实应用后，随着时间推移，您往往需要更新用于训练的 数据，或创建不同的模型版本。
版本控制是一种随时间记录变更的系统，允许您跟踪修订，并在需要时回退到先前版本。
这能让您精确定位是谁在何时做了什么修改；同时有助于无缝协作，并让您在不丢失原始代码的前提下尝试新想法。
Git 是最广泛使用的版本控制工具，可帮助您追踪源代码历史。若想进一步了解版本控制，您可以学习我们的Git 入门课程。
机器学习工程师技能——编程语言
毫无意外，要成为机器学习工程师，您必须会编程。
大多数机器学习工程师的职位都会要求至少精通一种编程语言，如 Python、Java 或 C++。此外，往往会特别强调对面向对象编程（OOP）的掌握。
这是因为 OOP 能帮助组织代码并提升可管理性，从而简化复杂机器学习任务的开发。
各语言各有优势：
7. Python
Python 因其简洁易用，以及拥有如 Tensorflow 与 Pytorch 等丰富库，而成为机器学习工程的热门选择。
由于该语言在数据分析与网页开发等诸多技术领域广泛使用，Python 的知识具有良好的可迁移性，也为您打开通往其他岗位的大门。我们的Python 基础学习路径是用 Python 掌握数据分析基础的理想起点。
8. Java
尽管不如 Python 流行，Java 在业界同样应用广泛，并以其健壮性著称。
得益于其高效处理大规模分布式系统的能力，Java 是在生产环境中部署机器学习模型的理想选择。
此外，一些组织可能要求您使用 Apache Spark 与 Hadoop 等大数据技术，这两者均以 Java 编写。掌握 Java 能让您在这些平台上获得更顺畅的体验。
9. C++
C++ 往往比 Python 与 Java 更高效，适合对计算性能要求极高的场景。
例如，在训练深度学习模型等资源密集型任务中，C++ 能显著缩短训练时间并提升模型性能。
此外，Tensorflow 与 Pytorch 等主流机器学习框架是用 C++ 编写的，该语言也能让您在模型实现与优化方面拥有更高的掌控力。
如果您只能抽出时间学习一门编程语言，我们建议学习 Python，因为它需求高、易上手且用途广泛。
它还提供了 Java 与 C++ 尚不具备的广泛机器学习库。此外，一旦掌握一门语言的编程，所获得的技能也可迁移到其他语言上，助您在成长过程中更容易适应并学习新技术。
机器学习工程师的软技能
雇主越来越看重既具备技术能力又易于合作的候选人。作为机器学习工程师，您应具备以下一些软技能：
10. 沟通能力
作为机器学习工程师，您必须能够收集需求，并向关键利益相关者呈现发现，确保最终产出与业务目标保持一致。
这意味着您需要善于清晰表达。由于非技术相关方往往不懂技术术语，能将复杂的机器学习概念转化为通俗易懂的表述至关重要。
如果您想提升数据呈现与沟通能力，可以学习我们的数据沟通概念课程。
11. 问题解决
作为机器学习工程师，在构建、测试与部署模型时，您会频繁遇到各种问题。本文前面提到的案例就是一例：一个经过精心构建与测试的系统，因真实世界数据发生变化而开始退化。
面对这类问题，至关重要的是与团队合作，分析状况、识别可能原因，并系统化地测试解决方案。
12. 持续学习
科技行业瞬息万变，新的框架与编程语言层出不穷。
作为机器学习工程师，切忌过度专注于单一技术栈，应当乐于在新框架发布时进行尝试。灵活性与持续学习是保持行业领先的关键。
结语
总而言之，机器学习工程是一条快速增长的职业道路，旨在弥合数据科学与软件工程之间的重要技能缺口。
如果您想在该领域找到工作，必须掌握数据科学、软件工程以及至少一门编程语言。此外，良好的沟通与问题解决等软技能也将提升您在该领域被录用与晋升的机会。
最后，别忘了与技术生态共同进化，持续关注最新趋势，并打造多元而灵活的技能组合。
如果您已准备好踏上机器学习工程师之路，欢迎查看我们的机器学习工程师技能路径，专为有志成为专业人士的人士打造。
数据科学让一让！数据行业正迎来一位搅动风云的新角色——机器学习工程师。
过去几年里，这一职位增长迅猛，甚至超过数据科学，成为美国增长最快的职业之一。机器学习工程师的薪资也与数据科学家不相上下，某些情况下甚至更高。
本文将深入解析机器学习工程师的工作范围及职责，然后带您了解胜任该岗位所需的技能与必须掌握的具体知识领域。最后，我们将探讨高效的学习路径，帮助您获取这些技能，成为能够直接上岗的机器学习工程师。
什么是机器学习工程师？
简单来说，机器学习工程师处在数据科学与软件工程的交汇点上。
让我们通过一个例子来更好地理解：
一家电商公司聘请数据科学团队构建预测模型。团队成功打造出一套算法，能够根据用户的购买历史提供个性化推荐。
然而，他们无法将该模型集成到电商网站中，也无法实际向客户展示推荐商品，导致糟糕的用户体验：
图片由 DALLE-3 提供
这一瓶颈的出现，是因为尽管团队擅长统计分析与构建高精度的机器学习模型，但由于缺乏软件工程专长，他们难以将算法投入生产环境。
公司最终不得不将这项工作外包给第三方，投入的时间与资金都超出最初预期。
模型开发与落地实施之间的鸿沟，催生了机器学习工程师这一角色——兼具数据科学家与软件工程师技能的专业人士。
机器学习工程师的技术技能
我们已有一篇完整文章介绍如何成为机器学习工程师，探讨进入该行业的路径。这里我们更关注您需要哪些技能，以及如何获得这些技能。
由于机器学习工程师处在数据科学与软件工程的交叉点，您需要熟悉这两个领域的核心概念：
面向机器学习工程的 数据科学技能
1. 统计分析与概率
如果您想成为机器学习工程师，就必须具备统计学的基础理解，这能帮助您解读数据并提炼有用见解。这包括对统计检验、分布以及概率论的掌握。
一旦打下扎实的统计学基础，您便能设计出更准确的模型，并基于数据分析进行预测。
尽管这些概念听起来可能陌生，但并不难学！Datacamp 的统计学入门课程将帮助您夯实基础，学习概率分布与假设检验等主题。
完成课程后，您将能够从真实世界的数据集中进行采集、分析并得出结论。
2. 机器学习
您还需要熟练构建高精度的机器学习模型，例如决策树、聚类与回归算法。
这是数据科学家的核心技能，您必须掌握，以确保构建的模型在理论上扎实，并为用户提供良好的使用体验。
要正确理解并实现上述算法，您可以学习我们的机器学习基础学习路径。如果您是完全的初学者，需要回顾机器学习究竟是什么，不妨阅读我们的全面综述，了解其重要性、应用场景以及如何入门。
3. 模型评估
在构建出机器学习模型后，您必须评估其性能，以确保有效性与可靠性。这需要使用恰当的指标，如准确率、精确率与召回率，来判断模型是否符合预期。
作为机器学习工程师，您还需要更进一步，在真实环境中持续监控模型表现。
算法一旦上线，您必须定期评估，确保它能随着新数据进入系统而自适应变化。在这一阶段掉以轻心，可能导致机器学习项目失败。
下面是一个真实案例，展示持续模型评估的重要性：
图片由 DALLE-3 提供
在为多家医院构建用于预测再入院的机器学习模型仅三个月后，这位 CTO 发现系统的预测出现偏差。原因在于进入系统的数据发生了漂移，破坏了模型依赖的特征。因此，必须通过持续监控与模型评估在早期捕捉并修复此类问题。
您可以通过我们的Python 模型验证课程进一步学习如何评估机器学习模型。
面向机器学习工程的 软件工程技能
接下来，让我们看看您需要具备的一些软件工程技能：
4. DevOps 与 CI/CD
要部署机器学习模型并持续监控其长期表现，您需要了解 DevOps——结合软件开发与 IT 运维的一套方法。
简单说，它是一系列实践，既能缩短软件开发所需时间，又能确保最终产品的高质量。
DevOps 中两个关键实践是持续集成（CI）与持续部署（CD）。CI 可自动测试代码变更，快速修复错误；随后，CD 会在测试完成后自动将代码变更部署到生产环境。
通过我们的DevOps 入门课程，深入了解 DevOps 与 CI/CD 流水线。
5. 云平台
AWS、Azure 与 Google Cloud Platform 等云平台提供专为构建、训练与部署机器学习模型而设计的服务。
例如，AWS 提供 Sagemaker，以低成本实现高质量的机器学习算法。其他服务如 CodeBuild 也能帮助自动化 CI/CD 流程，为您省去大量繁琐工作。
越来越多的公司在其 AI 与机器学习项目中采用云平台，因此熟悉这些平台价值颇高。
鉴于其高需求，我们建议学习这些平台，以提升您作为机器学习工程师的职业前景。
要开始云计算之旅，您可以学习 Datacamp 的AWS 云概念课程。
6. 版本控制
将机器学习模型部署到真实应用后，随着时间推移，您往往需要更新用于训练的 数据，或创建不同的模型版本。
版本控制是一种随时间记录变更的系统，允许您跟踪修订，并在需要时回退到先前版本。
这能让您精确定位是谁在何时做了什么修改；同时有助于无缝协作，并让您在不丢失原始代码的前提下尝试新想法。
Git 是最广泛使用的版本控制工具，可帮助您追踪源代码历史。若想进一步了解版本控制，您可以学习我们的Git 入门课程。
机器学习工程师技能——编程语言
毫无意外，要成为机器学习工程师，您必须会编程。
大多数机器学习工程师的职位都会要求至少精通一种编程语言，如 Python、Java 或 C++。此外，往往会特别强调对面向对象编程（OOP）的掌握。
这是因为 OOP 能帮助组织代码并提升可管理性，从而简化复杂机器学习任务的开发。
各语言各有优势：
7. Python
Python 因其简洁易用，以及拥有如 Tensorflow 与 Pytorch 等丰富库，而成为机器学习工程的热门选择。
由于该语言在数据分析与网页开发等诸多技术领域广泛使用，Python 的知识具有良好的可迁移性，也为您打开通往其他岗位的大门。我们的Python 基础学习路径是用 Python 掌握数据分析基础的理想起点。
8. Java
尽管不如 Python 流行，Java 在业界同样应用广泛，并以其健壮性著称。
得益于其高效处理大规模分布式系统的能力，Java 是在生产环境中部署机器学习模型的理想选择。
此外，一些组织可能要求您使用 Apache Spark 与 Hadoop 等大数据技术，这两者均以 Java 编写。掌握 Java 能让您在这些平台上获得更顺畅的体验。
9. C++
C++ 往往比 Python 与 Java 更高效，适合对计算性能要求极高的场景。
例如，在训练深度学习模型等资源密集型任务中，C++ 能显著缩短训练时间并提升模型性能。
此外，Tensorflow 与 Pytorch 等主流机器学习框架是用 C++ 编写的，该语言也能让您在模型实现与优化方面拥有更高的掌控力。
如果您只能抽出时间学习一门编程语言，我们建议学习 Python，因为它需求高、易上手且用途广泛。
它还提供了 Java 与 C++ 尚不具备的广泛机器学习库。此外，一旦掌握一门语言的编程，所获得的技能也可迁移到其他语言上，助您在成长过程中更容易适应并学习新技术。
机器学习工程师的软技能
雇主越来越看重既具备技术能力又易于合作的候选人。作为机器学习工程师，您应具备以下一些软技能：
10. 沟通能力
作为机器学习工程师，您必须能够收集需求，并向关键利益相关者呈现发现，确保最终产出与业务目标保持一致。
这意味着您需要善于清晰表达。由于非技术相关方往往不懂技术术语，能将复杂的机器学习概念转化为通俗易懂的表述至关重要。
如果您想提升数据呈现与沟通能力，可以学习我们的数据沟通概念课程。
11. 问题解决
作为机器学习工程师，在构建、测试与部署模型时，您会频繁遇到各种问题。本文前面提到的案例就是一例：一个经过精心构建与测试的系统，因真实世界数据发生变化而开始退化。
面对这类问题，至关重要的是与团队合作，分析状况、识别可能原因，并系统化地测试解决方案。
12. 持续学习
科技行业瞬息万变，新的框架与编程语言层出不穷。
作为机器学习工程师，切忌过度专注于单一技术栈，应当乐于在新框架发布时进行尝试。灵活性与持续学习是保持行业领先的关键。
结语
总而言之，机器学习工程是一条快速增长的职业道路，旨在弥合数据科学与软件工程之间的重要技能缺口。
如果您想在该领域找到工作，必须掌握数据科学、软件工程以及至少一门编程语言。此外，良好的沟通与问题解决等软技能也将提升您在该领域被录用与晋升的机会。
最后，别忘了与技术生态共同进化，持续关注最新趋势，并打造多元而灵活的技能组合。
如果您已准备好踏上机器学习工程师之路，欢迎查看我们的机器学习工程师技能路径，专为有志成为专业人士的人士打造。