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2020-06-16

近日,吴恩达亲自在推特上推荐了一份精简版的《AI Career Pathways: Put Yourself on the Right Track》,只有 22 页。可谓短小精悍,旨在帮助你走上正规的 AI 职业发展道路。

秘籍概述

这份《AI 职业发展之路》将一个完整的人工智能项目开发周期拆分成五个环节:

  • Data Engineering(数据工程)
  • Modeling(建模)
  • Deployment(部署)
  • Business Analysis(业务分析)
  • AI Infrastructure(人工智能基础设置)

这五个环节相互之间的关系图如下:


这五个环节会有不同的人群参与。AI 职业人员包括:

  • Data Scientist
  • Machine Learning Engineer
  • Data Analyst
  • Software Engineer-ML
  • Machine Learning Researcher
  • Software Engineer

其中,各个 AI 相关职业在上面的五大环节中扮演的角色入下图所示:

秘籍目录

这份《AI 职业发展之路》总共分成三大部分,包括十几个内容。具体目录如下:


1. 第一部分:AI 组织

这部分很简单,只要介绍两个概念:数据科学和机器学习。这二者之间比较相似,某种程度上指的内容相同。

2. AI 开发周期中的任务和技能

文章开始的时候我们就讲过完整的人工智能项目开发周期拆分成:数据工程、建模、部署、业务分析和人工智能基础设置五大环节。该部分对这五个环节进行详细介绍和解释。


3. AI 团队的角色

该部分主要介绍人工智能团队的不同角色,他们应该具备的技能,以及他们关注的任务。这六大角色为:Data Scientist、Machine Learning Engineer、Data Analyst、Software Engineer-ML、Machine Learning Researcher 和 Software Engineer。


4. 附录

这部分对几个 AI 术语进行简明扼要的解释:

  • Machine Learning
  • Deep Learning
  • Data Science
  • Mathematics
  • Algorithmic coding
  • Software engineering

总结

总的来说,这份只有 22 页的《AI 职业发展之路》非常精简,但每快内容都解释得非常好。本文只作了简要的概述,更详细的内容建议读者查看原文。

在线获取地址:

https://workera.ai/candidates/report/



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2020-6-16 19:24:51
Data Scientist
Machine Learning Engineer
Data Analyst
Software Engineer-ML
Machine Learning Researcher
Software Engineer
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2020-6-17 09:18:13
Data Engineering(数据工程)
Modeling(建模)
Deployment(部署)
Business Analysis(业务分析)
AI Infrastructure(人工智能基础设置)
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