AI时代啥职位最火
有编程能力和数据挖掘能力的工程师最火，包括：数据挖掘工程师、机器学习工程师职位，算法工程师。
今年3月份时，谷歌开发的人工智能AlphaGo打败了全球最顶尖的围棋高手，轰动全世界，AI时代正式拉开序幕。实际上，人工智能这一概念早在上世纪一大批科幻小说陆续发表时，就已被人们接受，而随着科技的发展，人工智能的发展前景更是日益清晰。一个人工智能的诞生需要无数个工程师挥洒汗水。其中，负责开发学习算法、使机器能像人类一样思考问题的数据挖掘工程师更是无比重要。什么人能完成人工智能的开发任务呢？必须指出，人工智能和一般的计算机程序有极大的差别，它应当具有“能够自主学习知识”这一特点，这一特点也被称为“机器学习”。而自学习模型(或者说机器学习能力开发)正是数据挖掘工程师的强项，人工智能的诞生和普及需要一大批数据挖掘工程师。
那么在AI时代，如何才能掌握相关的技能，成为企业需要的数据挖掘人才呢？
【AI时代啥职位最火】
第一个门槛是数学
首先，机器学习的第一个门槛是数学知识。机器学习算法需要的数学知识集中在微积分、线性代数和概率与统计当中，具有本科理工科专业的同学对这些知识应该不陌生，如果你已经还给了老师，我还是建议你通过自学或大数据学习社区补充相关知识。所幸的是如果只是想合理应用机器学习算法，而不是做相关方向高精尖的研究，需要的数学知识啃一啃教科书还是基本能理解下来的。
第二个门槛是编程
跨过了第一步，就是如何动手解决问题。所谓工欲善其事必先利其器，如果没有工具，那么所有的材料和框架、逻辑、思路都给你，也寸步难行。因此我们还是得需要合适的编程语言、工具和环境帮助自己在数据集上应用机器学习算法。对于有计算机编程基础的初学者而言，Python是很好的入门语言，很容易上手，同时又活跃的社区支持，丰富的工具包帮助我们完成想法。没有编程基础的同学掌握R或者平台自带的一些脚本语言也是不错的选择。
Make your hands dirty
接下来就是了解机器学习的工作流程和掌握常见的算法。一般机器学习步骤包括：
数据建模：将业务问题抽象为数学问题；
数据获取：获取有代表性的数据，如果数据量太大，需要考虑分布式存储和管理；
特征工程：包括特征预处理与特征选择两个核心步骤，前者主要是做数据清洗，好的数据清洗过程可以使算法的效果和性能得到显著提高，这一步体力活多一些，也比较耗时，但也是非常关键的一个步骤。特征选择对业务理解有一定要求，好的特征工程会降低对算法和数据量的依赖。
模型调优：所谓的训练数据都是在这个环节处理的，简单的说就是通过迭代分析和参数优化使上述所建立的特征工程是最优的。
这些工作流程主要是工程实践上总结出的一些经验。并不是每个项目都包含完整的一个流程，只有大家自己多实践，多积累项目经验，才会有自己更深刻的认识。
翻过了数学和编程两座大山，就是如何实践的问题，其中一个捷径就是积极参加国内外各种数据挖掘竞赛。国外的Kaggle和国内的阿里天池比赛都是很好的平台，你可以在上面获取真实的数据和队友们一起学习和进行竞赛，尝试使用已经学过的所有知识来完成这个比赛本身也是一件很有乐趣的事情。
另外就是企业实习，可以先从简单的统计分析和数据清洗开始做起，积累自己对数据的感觉，同时了解企业的业务需求和生产环境。我们通常讲从事数据科学的要”Make your hands dirty”，就是说要通过多接触数据加深对数据和业务的理解，好厨子都是食材方面的专家，你不和你的“料”打交道，怎么能谈的上去应用好它。
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