如何在未来大数据和机器学习领域脱颖而出，获得一份不错的工作

2018 年，AI 的发展脚步会加快，这一年将是 AI 技术重生和数据科学得以重新定义的一年。对于雄心勃勃的数据科学家来说，他们如何在与数据科学相关的工作市场中脱颖而出？2018 年会有足够多的数据科学相关工作吗？还是说有可能出现萎缩？接下来，让我们来分析一下数据科学的趋势，并一探如何在未来的大数据和机器学习 /AI 领域获得一份不错的工作。”

1、你需要牢固掌握概率统计学，并学习和掌握一些算法，比如朴素贝叶斯、高斯混合模型、隐马尔可夫模型、混淆矩阵、ROC 曲线、P-Value 等。不但要理解这些算法，还要知道它们的工作原理。你需要牢固掌握梯度下降、凸优化、拉各朗日方法论、二次规划、偏微分方程、求积法等相关算法。

如果你想找一份高薪的工作，还需要掌握机器学习技术和算法，比如 k-NN、朴素贝叶斯、SVM 和决策森林等。

2、 现在大部分机器学习都需要海量数据，所以你无法在单台机器上进行机器学习。所以，你需要用到集群，需要掌握 Apache Hadoop 和一些云服务，如 Rackspace、Amazon EC2、Google Cloud Platform、OpenStack 和 Microsoft Azure 等。

你还需要掌握各种 Unix 工具，如 cat、grep、find、awk、sed、sort、cut、tr 等。因为机器学习基本上都是在 Unix 系统上运行的，所以需要掌握这些工具，知道它们的作用以及如何使用它们。

3、在掌握编程语言和算法的同时，不要忽略了数据可视化的作用。如果无法让你自己或别人理解数据，那么它们就变得毫无意义。数据可视化就是指如何在正确的时间向正确的人展示数据，以便让他们从中获得价值。主要的数据可视化工具包括：Tableau、QlikView、Someka Heat Maps、FusionCharts、Sisense、Plotly、Highcharts、Datawrapper、D3.js、ggplot 等。

4、要成为数据科学家，不一定非要拿到数据科学方面的学位。事实上，你完全不需要这么做，这样做反而不是个好主意。如果你能拿到计算机学位、工程学学位、经济学学位、数学学位、统计学学位、精算师学位、金融学学位或者自然科学学位（物理、化学或生物）都是可以的。甚至是人文科学（包括社会科学）也是可以的。

5、由此可见，在如此缺人的市场行情下，掌握好这门技术，找到一份好的工作不是难事。而且物以稀为贵，现在大数据工程师的薪资待遇也是很可观的。并且随着个人能力的提升，薪资也跟着稳步上升。

因此只要你学好大数据分析就不用担心就业或者是薪资太低的问题，只要你掌握了专业的与时俱进的技能，想要高薪好工作是很轻松的事情。