对于一个机器学习中高端的培训在国内的发展前景
【对于一个机器学习中高端的培训在国内的发展前景】 
讨论之前，先看下一谷歌的这篇文章AI时代就业指南：2.5万工程师艰难转型，机器学习真的有这么可怕？ | PPV课
未来， 机器学习的算法和相应的软件包都是标准化、通用化的，像骨干网；而数据如何“接入”，则是需要人参与的地方。 机器唯一不能替代的就是对数据的理解，这是算法工程师存在的价值。而数据是和业务强相关的，算法工程师将更加接近产品经理的角色，而不是程序员。深入理解数据、业务和产品，寻找模型和它们的结合点，将成为算法工程师的核心竞争力。
首先要搞清楚机器学习这个行当里哪些是造轮子的，哪些是使用轮子的。
不管是公司内部培训还是机构培训，培养的目标都是应用型人才，而不是造轮子的纯算法工程师或者顶尖的数据科学家，后者是学校和研究所的事情。
对于应用型人才，通常情况下你只要掌握机器学习的框架和使用封装好的算法库就可以了。涉及的技术包括了解包括算法和模型的优缺点、适用场景、模型选择、参数调优等。而应用这些模型所涉及数学原理并不那么复杂，通过培训是完全可以解决的。
其次，机器学习不仅仅需要的是写代码，机器学习模型不是静态代码——你需要不断为其提供数据，不停地更新模型，而且还要不断学习，增加更多数据，调整预测方式。它就像是一个有生命的东西，这是一种截然不同的开发模式，这个和以写静态代码为主的普通程序员是不一样。所以普通程序员需要经过一定培训才能适应这个岗位。
机器学习没有你想的那么高大上，甚至大多数情况下干的是“体力活”，包括数据的理解、清洗、预处理、人肉特征、业务应用等。这些“体力活”需要的技术是可以通过培训 获得的。
最后总结一下，就机器学习相关职位而言，如果你不是走数据科学家的路子，公司内部培训和机构培训是可以获得这些技能的。具有良好数学基础和编程基础的技术人员都可以从事这个行业。
正如谷歌机器学习人才孵化负责人克里斯汀·罗伯森所言 “机器学习时代已经来临，前景无比广阔。”
■网友
机器学习的核心知识是统计和数学，除非这件事情关系到饭碗，否则没人愿意好好学。
■网友
题主应该是提了2个问题：
1.通过一段时间的培训，是否可以入门机器学习，并且可以找到机器学习的工作？
2.机器学习的培训是否能发展起来？
在对题主的问题阐述之前，要突出1点，题主的目的是希望能进入机器学习的职位工作，而目前企业对于进入这个职位的要求设定是：
1. 了解机器学习的基本算法，原理
2. 有相关的项目经验
以下的分析也是在这个入门的基本要求下进行的。
以下挨个说明：
首先从题主的描述中不能直接做出通过培训可以成功进入机器学习领域的判断，因为题主没有提及自己的基本情况，这里的基本情况是指学习机器学习的前提：
1.是否有比较好的数学基础？（微积分；线性代数；统计与概率）
2.是否对编程语言有了解（这个应该是满足的）
当这两个基础都比较好的时候，那么通过一段时间的培训是可以对理论知识有所掌握的，这个和其他人提到的线上课程是一样的（Coursesra等）。如果基本的基础还没有扎实，那目前没有必要参加培训，参加了也无法保证上课的效果。
如果题主和身边的程序员在基本条件上比较好，那么我觉得参加培训班未尝不可。因为如果培训班靠谱，那么他可以帮你节省出时间：
1.课程和导师会告诉你应该怎么样系统地学习理论，核心算法，算法背后的原理，如何优化；
2.导师会告诉你实践可以从什么时候开始，用什么样的实践更合适；
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