要点速览：2026 年从零开始学习 AI
时间紧但想知道如何从零学习 AI？先看这份快速摘要。请记住，学习 AI 需要时间，但有了正确的计划，您可以高效进步：
- 第 1–3 个月：夯实 Python、数据处理、提示工程，以及与 AI 编码助手协作的基础技能。
- 第 4–6 个月：转向应用型 AI，集成各类 API，构建检索增强生成（RAG）流水线，并探索工具调用。
- 第 7–9 个月：深入自主代理与编排，使用 LangGraph、OpenClaw 等框架构建多代理系统。
- 第 10 个月起：持续精进！结合 MLOps 部署项目，重视代理安全，并在传统深度学习或 AI 伦理等方向进一步专攻。
本指南其余部分将提供一流资源、专家见解与结构化计划，助您在一年内从初学者成长为 AI 从业者。若您想立即上手，可查看我们的职场 AI 入门课程，课程采用我们的 AI 原生学习体验，让您以专为您打造的课程更快更聪明地学习
AI 正在改变我们的世界。我们如今能够使用各类人工智能工具，让工作与生活中的许多环节更快、更高效。变化的速度令人惊叹，也让越来越多人想要学习 AI。
我们已在 2026 年数据与 AI 素养报告中看到 AI 的重要性，其中我们发现69% 的领导者认为 AI 素养对团队的日常工作至关重要。各行业的专业人士都在使用如 ChatGPT、Claude Code、Gemini 等生成式 AI 工具来重塑工作流程。因此，AI 的方法与科学比以往任何时候都更为重要。
无论您想成为数据科学家、机器学习工程师、AI 研究员，还是单纯的 AI 爱好者，这份指南都适合您。我们将介绍如何从零开始学习 AI，并提供来自行业专家的实用建议与技巧，助您踏上学习之旅。除了覆盖您需要掌握的技能与工具，我们也将探讨企业如何利用 AI 提升生产力。
什么是人工智能（AI）？
AI（Artificial Intelligence，人工智能）是计算机科学的一个分支，旨在创建能够执行通常需要人类智能才能完成任务的系统。这包括理解自然语言、识别模式、做出决策以及从经验中学习。AI 是一个广泛的学科，包含众多子领域，各有其目标与专长。我们有一份完整指南“什么是 AI？”，更详细地阐述了这一定义。您还可以在另一篇文章中了解AI 与机器学习的区别。
人工智能有哪些不同类型？
围绕 AI 技术的讨论方式很多，术语与缩写也各不相同。为便于理解本文余下内容，先看 AI 的主要类型。按能力划分，AI 可分为三个层级：
- 弱人工智能（ANI）：这是我们当下最常接触到的 AI 形态。ANI 被设计用于执行单一任务，如语音识别或流媒体平台上的推荐。
- 通用人工智能（AGI）：具备 AGI 的 AI 能够在广泛任务上以人类水准理解、学习、适应并运用知识。虽然大型语言模型和诸如 ChatGPT 的工具已展现出跨任务泛化的能力，但截至 2026 年，AGI 仍是理论概念，不过其发展势头正迅速增强。
- 超人工智能（ASI）：AI 的最终层级，指一种未来情景：AI 在几乎所有具经济价值的工作上超越人类智能。该概念虽引人入胜，但目前仍主要停留在推测阶段。
数据科学、人工智能、机器学习与深度学习的区别
AI 是一个大领域，包含多个子集，其中包括机器学习（ML）与深度学习（DL）。
尽管这些术语并无官方统一定义，专家们也常就其边界争论不休，但对于各术语的大致范围，业界正在形成共识。以下是简要划分：
- 人工智能指能像人类一样表现出智能、推理与学习能力的计算机系统。
- 机器学习是人工智能的子集，聚焦于开发无需显式编程即可学习的算法。
- 深度学习是机器学习的子集。许多令人赞叹的 AI 新闻（如自动驾驶、ChatGPT）都与之相关。深度学习算法受人脑结构启发，尤其擅长处理图像、视频、文本等非结构化数据。
数据科学是跨学科领域，综合运用以上方法与诸如数据分析、统计学、数据可视化等技能，从数据中获取洞见。
为什么您应在 2026 年学习人工智能？
人工智能正在改变我们的工作、生活与交流方式。AI 素养不再是可选项；许多组织与岗位都要求员工具备 AI 技能。随着数据爆炸与解读需求增长，AI 技能在诸多领域的需求正在飙升。现在正是学习 AI 的最佳时机，原因如下：
AI 是高速增长的领域
人工智能并非未来，而是当下。近年来，AI 岗位数量显著增长。根据世界经济论坛《未来就业报告》，AI 与信息处理技术将在 2025 至 2030 年间推动商业转型。正如报告所述，流向 AI 的投资自 2022 年起增长近八倍，同时“企业与个人对生成式 AI 技能的需求也显著增长”。
AI 与机器学习专家在未来五年增长最快岗位榜单中位列第三，仅次于大数据专家与金融科技工程师，而这两类角色也很可能拥抱 AI。
随着各行业持续采用 AI 技术以优化运营、做出更优决策，对 AI 专家的需求只会有增无减。
Statista 的数据预测 AI 市场规模将大幅增长。他们估计 2026 年人工智能市场规模将达 3,200.13 亿美元， 并在 2030 年达到 8,267.3 亿美元。
AI 岗位薪酬优渥
对 AI 技能需求的激增自然伴随可观的报酬。根据 Glassdoor 数据，截至 2026 年 5 月，美国AI 工程师的平均年薪为 134,000 美元，且有奖金与利润分享的潜力。机器学习工程师与数据科学家的平均年薪分别为124,000 美元与 150,000 美元。这些薪酬反映了 AI 技能在市场中的价值与影响力。
想进一步了解这一精彩且迅速发展的职业路径，您可以阅读我们的如何成为 AI 工程师指南。
AI 具有智力挑战性
人工智能不仅意味着高薪与旺盛的市场需求，它还是一个极具智力挑战的领域，会以令人兴奋的方式不断激发您。它涉及构建算法来解决复杂问题、设计模拟人类智能的模型，并将这些技术创造性地应用于各类真实场景。
AI 从业者需要持续学习、适应与创新。该领域不断演进，这意味着总有新知识要学、有待解决的问题或有待改进的系统。对热爱挑战与持续学习的人来说，AI 充满吸引力。
学会 AI 需要多长时间？
学习 AI 所需时间通常取决于您的路径：自学，还是通过大学等正规教育。
自学路径下，时长会因既有知识、投入程度与可用资源而显著不同。通过自学掌握 AI 概念、Python 等编程语言、数学与各类机器学习算法，通常需要数月到一年或更久。自定进度的在线课程、教程与实践项目可加速学习。
而在大学路径下，通常会接受计算机科学、数据科学或相关领域的正规教育。本科学位一般需约三到四年完成，其间会系统学习 AI 及相关科目。
无论选择哪条路，持续学习、重视实践，并紧跟前沿进展，都是迈向 AI 职业生涯的关键。
2026 年如何从零开始学习 AI
学习 AI 既令人兴奋，也充满挑战。它范围广、子话题多。但只要有清晰路线图、合适资源与策略性方法，您就能高效前进。以下是 2026 年学习 AI 的建议：
1. 掌握先修技能
在 AI 领域取得成功，需要在三个关键方面打好基础：
- 数学：AI 的核心（尤其在机器学习与深度学习等子领域）高度依赖数学。当然，尤其是使用最新 AI 工具时，您不必成为数学家，但对线性代数、微积分与概率的基础理解必不可少。例如，线性代数中的矩阵与线性变换在 AI 算法中频繁出现。
- 基础统计： 理解统计学会让很多 AI 概念更通透。会解读数据并提炼洞见在此领域至关重要。统计显著性、分布、回归与似然等概念在不同 AI 应用中都占有重要地位。
- 持续学习的意愿：AI 正以惊人速度演进，新突破、新技术与新工具层出不穷。因此，主动求知、乐于学习并适应新知识与新技术的心态，是入门并在 AI 领域精进的关键。
需要指出的是，不同 AI 岗位对上述先修领域的理解深度要求并不相同。比如，数据科学家未必需要掌握每个 AI 数学概念的细枝末节，而致力于创造新 AI 算法的研究科学家，则可能需要更深厚的数学功底。
关键在于让您的学习路径与职业目标保持一致，并据此调整各领域的学习深度。
统计学
统计学关注数据的收集、整理、分析、解释与呈现，是理解与处理 AI 数据的基石。
了解统计学的更多资源：
- Python 统计学基础技能路径：使用 Python 学习统计学四大基础，包括汇总统计与概率、线性与逻辑回归等统计模型、抽样技术、假设检验，以及如何从各类数据集中得出结论。
- 统计学入门课程：学习统计学基础，包括集中与离散度量、概率分布与假设检验。
- R 语言统计学入门课程：学习在 R 中处理变量、绘图与标准差等内容。
数学
如前所述，某些数学领域构成 AI 算法的地基。线性代数、微积分、概率与微分方程，都会在您的 AI 旅程中派上用场。
了解数学的更多资源：
- 深度学习中的数学概念解析：探讨数据科学与深度学习所需的基础数学。
- R 语言数据科学线性代数课程：涵盖线性代数基础、矩阵-向量方程、特征值/特征向量分析与主成分分析（PCA）。
- Python 概率基础课程：覆盖随机变量、均值与方差等概率基础概念。
2. 发展专业 AI 技能
在掌握先修内容后，接下来是 AI 必备技能。与上节类似，具体掌握程度取决于您希望从事的岗位类型。
编程
要实现 AI，需要扎实的编程能力。会写代码才能开发 AI 算法、处理数据并使用 AI 工具与库。由于语法简洁、灵活且拥有丰富的数据科学生态，Python目前是 AI 社区最流行的语言。
- Python 编程技能路径将帮助您提升 Python 编程能力。您将学习如何优化代码、编写函数与单元测试，并采用软件工程最佳实践。
- R 编程技能路径：同样地，您将提升 R 编程技能，学习常见数据结构、代码优化与编写自定义函数。
数据结构
数据结构支持高效地存储、检索与操作数据。掌握数组、树、链表与队列等数据结构，对编写高效代码与开发复杂 AI 算法至关重要。
- 数据结构与算法入门课程将帮助您理解链表、栈、队列、哈希表与图等数据结构。
- Python 数据结构（含原始与非原始示例）教程涵盖数据类型、字符串、列表、栈等。
数据处理
数据处理包括清洗、转换与操作数据，以便进一步分析或输入 AI 模型。熟练使用如 pandas 等库进行数据处理，是从事 AI 工作的必备能力。
- Python 数据处理技能路径：学习在 Python 的 DataFrame 中转换、排序与过滤数据，为快速分析做准备。
- R 数据处理技能路径：在 R 语言中完成上述方法。
- pandas 数据处理课程：学习用 pandas 操作 DataFrame，从真实数据集中抽取、过滤与转换数据。
数据科学
数据科学融合多种工具、算法与机器学习原理，旨在从原始数据中发现隐藏模式。对 AI 从业者而言，理解如何从数据中提炼洞见至关重要。
- Python 数据科学家职业路径：覆盖成为数据科学家所需的 Python 技能。
- R 数据科学家职业路径：覆盖成为数据科学家所需的 R 技能。
- 理解数据科学课程：介绍数据科学是什么以及为何重要。
提示工程与应用机器学习
突破基础对话。系统化测试提示词，搭建检索流水线，理解现代基础模型的工作机制，从而有效引导模型。
- OpenAI API 提示工程。深入掌握提示工程的原理与最佳实践，借助 ChatGPT 等强大语言模型解决真实问题
- Python 机器学习基础技能路径：学习机器学习基础与其科学原理，涵盖预测、模式识别与深度学习入门。
- R 机器学习基础技能路径：学习通过分类与回归预测类别与数值响应，并用无监督学习发掘数据结构。
- 机器学习速查表：快速参考主流算法、优缺点与使用场景。
深度学习
深度学习是机器学习的子集，使用多层神经网络（因此称“深”）来建模并理解数据集中的复杂模式。许多前沿 AI 应用（从语音助手到自动驾驶）都由其驱动。
- Python 深度学习技能路径：学习使用 Keras、TensorFlow 与 PyTorch 创建与优化神经网络。
- 什么是深度学习教程：解答常见问题，并结合真实案例探索深度学习的方方面面。
- Keras 深度学习入门课程：学习用 Keras 开发深度学习模型。
以上各项技能相互关联，帮助您构建对 AI 概念的广泛认知。起步的好方法是在每个领域打好基础，再按兴趣深入。您可以灵活组合学习路径，在学习与实践中逐步覆盖自然出现的重点。
3. 掌握关键 AI 工具与包
掌握合适的工具与包对学习 AI 至关重要。尤其是 Python 与 R，因其简洁、灵活与强大生态，已成为 AI 社区的主流语言。您无需两者都学会即可在 AI 领域成功，但以下是根据您所选语言应熟悉的一些关键库与框架：
主流 Python AI 工具与包
Python 是一种高级、解释型语言，以可读性与通用性著称。得益于友好的语法与丰富的 AI/数据科学库与框架，Python 在 AI 领域被广泛采用。
pandas
pandas 是提供丰富数据分析能力的 Python 库。数据科学家用其进行数据清洗、转换与统计分析。pandas 能很好地处理不完整、杂乱与未标注数据，是数据预处理的重要工具。
NumPy
NumPy（Numerical Python）为 Python 提供大规模多维数组与矩阵支持，并配套大量高阶数学函数来操作这些数组。它是包括 AI 在内的科学计算必备库。
Scikit-Learn
Scikit-Learn 是简洁高效的数据挖掘与机器学习工具。基于 NumPy、SciPy 与 matplotlib，开源免费，涵盖多种分类、回归、聚类与降维算法。
PyCaret
PyCaret 是一款强大的 Python 库，可简化 AI 模型的构建与部署，使用户仅用少量代码即可高效完成探索、预处理、训练、调参与多算法对比。
PyTorch
PyTorch 是基于 Torch 的开源机器学习库，广泛用于自然语言处理与人工神经网络。其最大优势在于灵活与高效，适合深度学习研究。
Keras
Keras 是用 Python 编写的易用神经网络库，旨在缩短从想法到可用模型的时间，为神经网络建模提供直观方式。其模块化设计在构建新模型时极具灵活性。
商用 API
当您准备上手实战时，利用 API 访问商用模型是最佳起点之一。OpenAI API、Anthropic API 等都是不错的选择。
Hugging Face
随着能力提升，使用 Hugging Face 的 transformers 与 accelerate 等标准 Python 包来探索预训练模型，这些工具能轻松利用 GPU 与 TPU。
- 什么是 Hugging Face？
- 与 Hugging Face 协作课程
- Transformers 与 Hugging Face 入门
- 使用开源 AI 模型（Hugging Face）跟练
- 用 Hugging Face 构建 NLP 应用
- Hugging Face Smolagents 指南
OpenAI
- OpenAI 基础技能路径
- 用 OpenAI API 构建系统课程
- GPT-5.5 Instant
- GPT-5.2 Codex 教程
- GPT-Realtime-2 API 教程
- OpenAI Agents SDK 教程
Claude
Gemini
LangChain
当前最流行的AI 框架之一是 LangChain，它帮助在数据流水线与应用中集成大型语言模型的 AI 能力。
- 用 LangChain 开发 LLM 应用基础
- 面向数据工程与数据应用的 LangChain 入门
- 用 LangChain 开发 LLM 应用课程
- 如何用 LangChain 构建 LLM 应用教程
- 用 LangChain 构建 Python 自动化代理教程
- 用 LangSmith 评估 LLM 应用课程
LLaMA
Llama（Large Language Model Meta AI）是 Meta（原 Facebook）开发的开源 LLM 家族。它为研究者与开发者提供了强大的替代方案，可高效微调与部署 AI 模型，以对标 GPT-5、Claude Sonnet 等专有模型。
示例 AI 学习计划
下面是一份供刚入门者参考的学习计划，说明应将时间与精力聚焦何处。请记住，时间安排、主题与进度会受多种因素影响。我们尽可能让计划贴近实操，因此在各阶段推荐了可做的项目。
第 1–3 个月：Python 基础、数据处理与 AI 基础
- Python 基础与 AI 编码助手：学习 AI 领域最常用的 Python。从第一天起引入 Claude Code 或 GitHub Copilot 等现代工具，加速学习并理解如何与 AI 协作生成代码。
- Pandas 与 NumPy 的数据处理：熟悉用于清洗、准备与构造数据的库。这仍然是将数据用于机器学习流水线或输入大型语言模型前的关键步骤。
- 提示工程与上下文可引导性：系统掌握与大型语言模型的沟通方法。学习系统提示、少样本提示与上下文窗口管理，以获得可靠输出。
推荐资源与项目
第 4–6 个月：应用型 AI、API 与检索系统
- 集成大型语言模型 API：超越聊天界面，学习将 OpenAI、Anthropic 或 Google 的模型直接集成到 Python 应用中。
- 检索增强生成（RAG）架构：学习构建从外部提取并喂给大语言模型的数据系统。涵盖向量数据库、嵌入、分块策略与语义搜索。
- 模型上下文协议与工具使用：掌握如何将 AI 模型安全连接到外部数据源与内部数据库，使其能自主读写数据。
推荐资源与项目
第 7–9 个月：自主代理与编排框架
- 代理框架与逻辑：学习用 Python 框架（如 LangGraph）构建能推理、用工具并循环执行复杂任务的代理。
- 开源代理与 OpenClaw：深入流行的本地开源代理（如 OpenClaw）。学习配置基于 Markdown 的技能、赋予代理记忆，并将其连接到消息通道。
- 多代理系统与任务委派：学习编排由主代理路由查询并向工作代理委派专业子任务的体系。
推荐资源与项目
- AI 代理入门课程
- AI 代理基础技能路径
- 用 Google ADK 构建 AI 代理课程
- Claude Code 教程
- OpenClaw 教程
- 用 LangGraph 构建多代理系统课程
- 通过微调 Llama 优化 LLM 项目
第 10 个月及后续：专精、部署与伦理
- 机器学习运维与持续集成：学习如何大规模部署 AI 应用，聚焦版本化、监控与高并发代理群的编排。
- 代理安全与评估：在投产前为自主 AI 系统建立测试、评估与安全保障的框架。
- 传统机器学习与深度学习专精：若职业路线需要，可回到高阶数学、PyTorch 与 TensorFlow，训练、微调或量化开源权重模型。
推荐资源与项目
- Python 机器学习科学家职业路径
- AI 伦理课程
- DataCamp AI 基础认证
- 深度学习中的数学概念解析
- Python 深度学习技能路径
- MLOps 部署与生命周期课程
- RLHF 的奖励建模项目
请记住，这只是基础路线图。您应根据个人节奏与兴趣进行调整。AI 领域广阔，学习是一个持续过程。
AI 学习路线图
下面我们将学习路径的信息进行可视化，帮助您了解 2026 年如何学习 AI：
学习 AI 的 5 个顶级建议
踏上 AI 学习之旅可能让人望而生畏，但有策略的方式可以让过程更有条理、也更可控。以下五步可为您的 AI 学习之旅导航：
1. 确定您的专注点
首先根据职业目标决定将精力投向何处。文中稍后会讨论各类 AI 职业；不同角色的侧重点与技能要求不同。
例如，若您对数据科学家或机器学习工程师等应用型岗位感兴趣，应更侧重编程、数据科学与多类机器学习算法的理解，目标是熟练运用 AI 技术解决实际问题。
若您更倾向研究岗位，则应深入 AI 与机器学习的理论基础，需要扎实的数学、统计与理论计算机科学功底。
这并非泾渭分明的区分，而是帮助您确定初期发力点的起点。
2. 开始学习
确定了方向后，就开始学习吧。上文技能章节与学习计划中推荐的资源是很好的起点。请记住：掌握 AI 是马拉松而非短跑。务必在深入理解当前概念后再进入下一项。
3. 将技能用于项目
做中学是最佳方式。把学到的技能运用到真实项目中，能夯实理解并积累作品集实践。这可以是用于预测房价的机器学习模型，也可以是图像识别的深度学习模型。我们在文中各处都提供了示例项目。
4. 加入社区
加入线上线下的 AI 社区。参与 Stack Overflow、GitHub 等论坛，加入 LinkedIn 上的 AI 群组，或参加 AI 线下活动与大会，都会带来宝贵的学习机会。
获得 DataCamp 认证后，您可以加入我们的 DC 认证社区，与其他持证学习者建立联系，获取独家内容与活动，并充分利用新获得的技能。
融入社区能帮助您把握最新趋势、在遇到困难时获得帮助，并与其他 AI 爱好者建立人脉。
5. 持续迭代
AI 发展迅猛。在掌握基础后，持续学习与精进同样重要。关注 AI 博客、阅读论文、进阶课程，并不断寻找新挑战。通过迭代，您将从新手成长为专家。
请记住，学习 AI 的旅程虽有挑战，但回报丰厚。遇到挫折别气馁；那是学习的一部分。牢记目标，坚定前行。
2026 年学习 AI 的最佳方式
当前有海量资源可助您学习 AI，从结构化课程与教材到动手项目。选择合适资源能帮助您在 AI 学习中开好头。以下是我们的首选推荐：
从顶级 AI 课程入手
DataCamp 提供专为数据科学入门者设计的互动课程，覆盖从初级到高级，强调动手练习。以下是 DataCamp 上部分最佳 AI 原生课程：
完成 AI 项目
学习 AI 不止于理解理论与编码技巧，更需要实践，这正是完成 AI 项目大显身手的地方。
先根据自己的水平选择合适的项目，无论是预测模型还是生成式 AI 应用。Python 及其丰富库将是基石。理解并准备数据至关重要，它直接影响模型效果。
您可以 构建多种 AI 项目来迈向精通之路。务必查看我们的相关文章：适合各水平的 AI 项目、NLP 项目、生成式 AI 项目以及适合各水平的机器学习项目。
阅读优质 AI 书籍
书籍能带来来自领域专家的深入知识与洞见。以下是一些颇具影响力的 AI 书单：
请记住，学习 AI 的关键在于坚持与实践。别怕从小处开始，然后逐步挑战更复杂的概念与项目。只要每日投入一点时间，您都会为自己的进步感到惊喜。
查看最佳 AI 速查表
我们精选的数据科学速查表可作为各类主题的快捷参考，其中很多与 AI 相关：
获取 AI 认证
正如我们在AI 认证与生成式 AI 认证指南中所述，您有多种方式获得行业认可的 AI 能力认证，包括我们的AI 基础认证。认证路径能提供明确结构与终点目标，但最好将其纳入更全面的学习路径中。
当今 AI 的不同职业路径
人工智能带来了众多职业路径，各自拥有独特的职责、工具与技能要求。下面介绍当前较热门的三类 AI 职业：数据科学家、机器学习工程师与研究科学家。我们会提到一些需掌握的工具；若您尚不熟悉也无需担心——后文会更详细地介绍。
数据科学家
数据科学家在组织数据中挖掘、提炼并汇报有意义的洞见，并将其传达给非技术相关方；他们深谙机器学习工作流，并能与业务场景联动。日常几乎都使用编程工具开展分析，并常与大数据工具协同工作。
数据科学家是数据世界的“侦探”，负责发掘与解读丰富数据源，管理海量数据，并整合数据点以识别趋势。他们利用分析、统计与编程技能来收集、分析与解释大型数据集，并据此为棘手业务问题提出数据驱动的解决方案。方案的一部分是开发机器学习算法，以生成新洞见（如客户分群）、自动化业务流程（如信用评分预测），或为客户创造新价值（如推荐系统）。
关键技能：
- 精通 Python、R 与 SQL
- 理解机器学习与 AI 概念
- 熟练进行统计分析、定量分析与预测建模
- 数据可视化与报告能力
- 良好的沟通与呈现能力
必备工具：
- 数据分析工具（如 Pandas、NumPy）
- 机器学习库（如 Scikit-learn）
- 数据可视化工具（如 Matplotlib、Tableau）
- 大数据框架（如 Airflow、Spark）
- 命令行工具（如 Git、Bash）
机器学习工程师
机器学习工程师是 AI 世界的“架构师”。他们设计与部署机器学习系统，从组织数据中做出预测，同时解决如客户流失与生命周期价值等问题，并负责将模型部署供组织使用。机器学习工程师通常主要使用基于代码的工具。
关键技能：
- 深厚的 Python、Java 与 Scala 知识
- 熟悉机器学习框架（如 Scikit-learn、Keras 或 PyTorch）
- 理解数据结构、数据建模与软件架构
- 高级数学能力（线性代数、微积分、统计）
- 良好的团队协作与卓越的问题解决能力
工具：
- 机器学习库与算法（如 Scikit-learn、TensorFlow）
- 数据科学库（如 Pandas、NumPy）
- 云平台（如 AWS、Google Cloud Platform）
- 版本控制系统（如 Git）
研究科学家
研究科学家是 AI 世界的“思想家”。他们开展前沿研究以推进 AI 的最新进展，常涉及发明新算法或改进现有算法，并在 AI 会议与期刊上发表成果。
关键技能：
- 扎实的机器学习与深度学习理解
- 精通 Python 等编程语言
- 深厚的 AI 相关数学理论（如统计学习理论）
- 具备构思与验证新型 AI 模型的能力
- 出色的写作与公众演讲能力
工具：
- 深度学习框架（如 TensorFlow、PyTorch）
- 科学计算工具（如 MatLab、Mathematica）
- 写作与展示软件（如 LaTeX、Google 幻灯片）
- 云计算资源（如 AWS、Google Cloud Platform）
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数据科学家 |
机器学习工程师 |
研究科学家 |
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是什么岗位？ |
从数据中提炼并汇报有意义的洞见，以解决业务问题。 |
设计并部署机器学习系统，从数据中进行预测。 |
开展研究推动 AI 前沿。发表研究成果。 |
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关键技能 |
从数据中提炼并汇报有意义的洞见，以解决业务问题。 |
Python、Java、Scala、ML 框架、数据结构、软件架构、数学、团队协作、问题解决 |
ML、深度学习、编程、AI 相关数学、概念化能力、写作、公众演讲 |
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工具 |
Pandas、NumPy、Scikit-learn、Matplotlib、Tableau、Airflow、Spark、Git、Bash |
Scikit-learn、TensorFlow、Pandas、NumPy、AWS、Google Cloud Platform、Git |
TensorFlow、PyTorch、MatLab、Mathematica、LaTeX、Google 幻灯片、AWS、Google Cloud Platform |
以上每条职业路径都为迈入 AI 世界提供了独特通道，潜力巨大且在领域内各司其职。如何选择取决于您的兴趣、优势与长期目标。
如何在 AI 领域找到工作
学位在开启 AI 职业生涯时确实是资产，但并非唯一途径。我们认为在 AI 或相关领域接受正规教育很有价值，但越来越多专业人士正通过非传统路径入行，这证明只要投入、持续学习并积极主动，您也能获得理想的 AI 工作。
以下是在没有学位的情况下寻找 AI 工作的方法：
持续了解该领域
紧跟 AI 的最新进展。关注推特上的有影响力 AI 专家，阅读 AI 论文，收听与 AI 相关的播客，包括 DataCamp 的DataFramed 播客。
值得关注的 AI 思想领袖包括 Yoshua Bengio、李飞飞等。您将洞悉热门话题、新兴技术与 AI 的未来方向。
您也应关注行业活动，无论是DataCamp 的网络研讨会、数据科学与 AI 大会，还是各类社交活动。
打造作品集
一个强有力的作品集能展示您的技能与项目，让您从候选人中脱颖而出。更重要的是，尝试解决真实问题的项目会令招聘经理眼前一亮。
正如《Ace the Data Science Interview》作者 Nick Singh 在DataFramed 职业系列播客中所说，
脱颖而出的关键在于展示您的项目带来了影响，并让他人认可。我们为何从事数据工作？我们试图发现真正能影响业务的洞见，或能影响社会、创造新事物的洞见。我们试图通过分析数据提升盈利能力或改善人们生活。所以，如果您不能以某种方式量化影响，那么就缺少了“影响”。
Nick Singh, Co-author of Ace the Data Science Interview
有 60% 到 70% 的申请会在被人看到前就被排除在外。
Jen Bricker, Former Head of Career Services at DataCamp
如果您希望被看见，就必须分享作品。我喜欢用八音盒来打比方：当它合上、静置在桌面时，没人能听到其中的美妙乐声。缺乏沟通能力的数据科学家也是如此——他们也许有出色技能，但都锁在盒子里，无人知晓。您必须打开这个盒子，而方法就是讲好故事并传达这些技能。这取决于您自己：想让他人听见您的故事、见识您的能力吗？那您就需要沟通能力，来打开这个盒子。
Sadie St. Lawrence, CEO of Women in Data
像 ChatGPT 这样的大型语言模型正在革新我们与软件的交互方式。无论是客户服务、项目管理还是数据分析，这些 AI 工具都在各个领域提升效率、准确性与生产力。
Noelle Silver Russel, Global AI Solutions & Generative AI & LLM Industry Lead at Accenture
