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2018，人工智能的发展步伐将加快。今年将是人工智能技术的新生，数据科学可以重新定义。对于雄心勃勃的数据科学家来说，它们如何在数据科学市场中脱颖而出？2018有足够的科学数据吗？还是有可能缩小？接下来，我们将分析数据科学的趋势，找出如何在未来的人工智能领域的大数据和机器学习中获得好的工作。

如何在未来的大数据和机器学习领域找到一份好工作？

1，我们需要牢牢把握概率和统计，学习和掌握一些算法，如简单高斯、混合模型、隐马尔可夫模型、混淆矩阵、ROC曲线、P值等。

我们不仅需要知道这些算法，而且我们也知道它们是如何工作的。我们需要掌握梯度下降法、凸优化法、拉格朗日法、二次规划法、偏微分方程法、求积法等相关算法。

如果你想找到一份高薪的工作，你还需要掌握机器学习技术和算法，如K-NN、朴素和SVM。

如何在未来的大数据和机器学习领域找到一份好工作？

2，现在大多数机器学习需要大量的数据，所以你不能在一台机器上进行机器学习。因此，您需要使用集群，并且需要掌握Apache Hadoop和一些云服务，如RACSU空间、Amazon EC2、顾格云平台、OpenStack和微软Azure。

您还需要掌握各种UNIX工具，如CAT、抓手、查找、AWK、SED、排序、裁剪、TR等。由于机器学习基本上是在UNIX系统上运行的，因此有必要掌握这些工具，了解它们的功能以及如何使用它们。

3，在掌握编程语言和算法的同时，不应忽视数据可视化的功能。如果你不能让自己或他人理解这些数据，它们就变得毫无意义。数据可视化是如何在正确的时间向正确的人显示数据，以便他们能够从中得到价值。主要数据可视化工具包括：TabLuu、QLeVIEW、ONKA热映射、FuxScript、SISSUNID、PulthIT、HyrSCADE、DATAWRAPER、D3.JS、GGPROP等。

4，要成为一名数据科学家，就没有必要获得数据科学学位。事实上，你根本不需要这么做。这不是个好主意。如果你能获得计算机学位、工程学学位、经济学学位、数学学位、统计学学位、精算师学位、金融学学位或自然科学（物理、化学或生物学）学位，你就可以得到它。甚至人文科学，包括社会科学，都可以做到。

2018跳槽：如何找到与人工智能相关的工作？

AI前线：7小时前。技能习得

大数据将人工智能推向了技术投机的阶段，数据科学和机器学习正在各行各业中涌现出来。

AI前线写道：“在2017，大数据带来了人工智能技术的中心猜测，数据科学和机器学习开始出现在各行各业。机器学习已被应用于解决数据分析问题。机器学习、人工智能和预测分析成为当前的2017大研究热点。我们已经见证了基于数据的价值创新，包括数据科学平台、深度学习和由几个主要供应商提供的机器学习云服务，以及机器智能、规范分析、行为分析和物联网。

2018，人工智能的发展步伐将加快。今年将是人工智能技术的新生，数据科学可以重新定义。对于雄心勃勃的数据科学家来说，它们如何在数据科学市场中脱颖而出？2018有足够的科学数据吗？还是有可能缩小？接下来，我们将分析数据科学的趋势，找出如何在未来的人工智能领域的大数据和机器学习中获得好的工作。

强化技术力量

程序设计语言与开发工具

365个数据科学收集来自LinkedIn的1001个科学家的信息，发现最严格的编程语言是R、Python和SQL。此外，它还需要matlab，java知识，斯卡拉和C / C++。要脱颖而出，我们需要掌握像Weka和NuMPy这样的工具。

如何在未来的大数据和机器学习领域找到一份好工作？

概率统计、应用数学与机器学习算法

有必要对概率和统计有很强的把握，学习和掌握一些算法，如简单巴、高斯混合模型、隐马尔可夫模型、混淆矩阵、ROC曲线、P值等。

我们不仅需要学习，更要认真去学，关注作者：需要更多大数据学习资料，其他文章可以找到组织