成为团队合作者来源 – 罗致恒富

[tanjimajha12]

成为团队合作者
“我管理的是产品，而不是人”，这是许多技术主管团队的惯用说法。这是完全错误的。“机器学习”一词可能会让人联想到孤独的工人被计算机系统和机器包围。但在机器学习行业目前的协作团队氛围中，这远非事实。

首席执行官 Florin Douetteau 分享道，

“如今，当你从事机器学习工作时，你很可能是作为团队的一员工作，而这个团队将由与业务有直接互动的人组成。因此，这意味着，如果你想成为一名成功的机器学习从 喀麦隆手机号码数据库 业者，你必须做好准备，能够与业务互动，并成为一名团队成员。”

具备团队精神

5. 寻找导师
帮助人们在机器学习职业中成长的最未得到充分利用和最有效的方法之一是建立导师制。从您的人脉网或您过去接受过培训的学术机构中寻找优秀的导师。要建立稳定的机器学习职业生涯，最初需要您从其他经验丰富的专业人士那里获得一些指导和指导。不要低估在知识渊博、见解深刻的导师指导下的力量。您会惊喜地发现，大多数人都愿意提供帮助并奉献一些时间。

6. 最好有数据分析背景
在数据分析和机器学习基础 LiveLessons中，经验丰富的 CCIE Robert Barton 和 Jerome Henry 讨论了人工智能和各种机器学习家族以及它们与数据分析世界的关系。

数据分析从各种数据资源中提取有意义的见解，机器学习也属于其中。两者都需要一些类似的技能，例如数据建模、计算编程和数理统计。

此外，美国商业杂志《福布斯》也在一篇在线文章中指出，数据分析师下一步转型从事机器学习职业是最佳选择。根据文章，机器学习的职位需要一种分析思维，能够理解什么有效，什么无效。

7.学习Python以及如何使用机器学习库
您不必是编程天才就可以在机器学习领域建立成功的职业生涯。为了顺利进行机器学习之旅，从一开始就选择合适的编码语言是必要的，因为这将决定您的未来。您必须进行战略思考并正确确定优先事项。

据加拿大在线平台 Towards Data Science 称，掌握一门编码语言就足以在机器学习领域建立职业生涯，而 Python 是初学者的完美选择。

它是一种简约而直观的语言，具有功能齐全的库线（也称为框架），可大大减少获取第一批结果所需的时间。

学习编程语言后，你可以深入研究机器学习库。许多数据科学家推荐 Scikit-learn 和 TensorFlow 作为一些流行的选择。