机器学习算法工程师必备技能

01：基础开发能力

所谓的算法工程师首先需要成为一名工程师，然后我们必须掌握所有开发工程师都需要掌握的一些功能。在大多数公司的大多数职位上，算法工程师需要负责从算法设计到算法实现再到算法发布的整个过程。

02：概率和统计基础

概率和统计可以说是机器学习领域的基石之一，从某个角度来看，机器学习可以看做是建立在概率思维之上的一种对不确定世界的系统性思考和认知方式。学会用概率的视角看待问题，用概率的语言描述问题，是深入理解和熟练运用机器学习技术的最重要基础之一。

在统计方面，一些常用的参数估计方法也需要掌握，典型的如最大似然估计、最大后验估计、EM 算法等。这些理论和最优化理论一样，都是可以应用于所有模型的理论，是基础中的基础。这些分布贯穿着机器学习的各种模型之中，也存在于互联网和真实世界的各种数据之中，理解了数据的分布，才能知道该对它们做什么样的处理。

03：开发语言和开发工具

近年来 Python 可以说是数据科学和算法领域最火的语言，主要原因是它使用门槛低，上手容易，同时具有着完备的工具生态圈，同时各种平台对其支持也比较好。但是在模型训练方面，有一些更加专注的工具可以给出更好的训练精度和性能，典型的如 LibSVM、Liblinear、XGBoost 等。大数据工具方面，目前离线计算的主流工具仍然是Hadoop和Spark，实时计算方面 Spark Streaming 和 Storm 也是比较主流的选择。

04：机器学习理论(最重要)

虽然现在开箱即用的开源工具包越来越多，但并不意味着算法工程师就可以忽略机器学习基础理论的学习和掌握。这样做主要有两方面的意义：

掌握理论才能对各种工具、技巧灵活应用，而不是只会照搬套用。只有在这个基础上才能够真正具备搭建一套机器学习系统的能力，并对其进行持续优化。否则只能算是机器学习搬砖工人，算不得合格的工程师。出了问题也不会解决，更谈不上对系统做优化。