機器學習領域正在迅速擴展，它使用統計方法和數據分析來教計算機如何學習並做出預測或判斷，而無需明確編程。
隨著企業和行業越來越了解機器學習的有用性，對具有機器學習入門級專業知識的員工的需求不斷增長。以下是機器學習領域的五個入門級職位，為那些希望在該領域開展職業生涯的人提供了絕佳的機會。
機器學習工程師角色：機器學習工程師開發、部署和維護機器學習模型和系統。技能要求：較強的編程能力（Python、R等），了解機器學習算法和框架、數據預處理、模型評估和部署。學位：計算機科學、數據科學或相關領域的學士或更高學位。就業機會：機器學習工程師可以在科技、金融、醫療保健和電子商務等行業工作。老牌公司和初創公司都提供機會。
成為一名機器學習工程師需要多少數學知識？
這是人們最常問的問題。
幾年前，理解低級數學細節至關重要。即使在今天，如果你想成為一名專注於改進的研究人員，數學也是必不可少的…… pic.twitter.com/5rrYQmUkPz
– 聖地亞哥(@svpino) 2023 年6 月26 日
數據科學家角色：數據科學家分析和解釋複雜的數據集，以得出見解並構建預測模型。所需技能：熟練掌握編程（Python、R等）、統計分析、數據可視化、機器學習算法和數據操作。學位：數據科學、計算機科學、統計學或相關領域的學士或更高學位。就業機會：各個行業都需要數據科學家，包括金融、醫療保健、營銷和技術。從初創公司到大型企業，公司都在積極尋找數據科學人才。人工智能研究員角色：人工智能研究人員專注於通過研究和開發推進人工智能領域的發展。所需技能：精通機器學習算法、深度學習框架（例如TensorFlow、PyTorch）、編程技能、數據分析和解決問題的能力。學位：碩士或博士計算機科學、人工智能或相關領域。就業機會：人工智能研究人員可以在學術界或研究機構工作，也可以加入科技公司的研究團隊。公共和私營部門均提供職位。機器學習顧問角色：機器學習顧問為企業實施機器學習解決方案提供專業知識和指導。所需技能：對機器學習概念、數據分析、項目管理、溝通技巧以及將業務需求轉化為技術解決方案的能力有深入的了解。學位：計算機科學、數據科學、商業分析或相關領域的學士或更高學位。工作機會：機器學習顧問可以在諮詢公司、技術公司工作或作為獨立顧問。各個行業都存在尋求採用機器學習的機會。
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數據工程師角色：數據工程師設計和維護數據基礎設施，確保高效存儲、處理和檢索大型數據集。所需技能：精通編程（Python、SQL 等）、數據庫系統、數據管道、雲平台（例如AWS、Azure、GCP）和數據倉庫。學位：計算機科學、軟件工程或相關領域的學士或更高學位。就業機會：各行業對數據工程師的需求量很大，特別是在技術、金融和醫療保健領域。老牌公司和初創公司都需要數據工程專業知識來處理大量數據。
請注意，上述所需的技能、學位和工作機會只是一般準則，可能會根據特定公司、角色和地區的不同而有所不同。在從事機器學習職業時，建議根據特定的工作要求研究並調整你的技能和資格。
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