既然已经身在工业界，那么我就谈谈工业界未来几年需要什么样的机器学习人才。不谈学术界主要还是因为大部分人最终不会从事研究，而会奋斗在应用领域。相较而言，工业界对人才的需求更加保守，这和学术界不同。这受限于很多客观因素，如硬件运算能力、数据安全、算法稳定性、人力成本开支等。

这个答案可能更适合两类人: 1. 在读的学生朋友 2. 工作不久想要转行机器学习的朋友。特别厉害的技术大牛建议探索适合自己的路线，而我只能谈一谈适合大部分人的路线。但在回答前，我还是忍不住吐槽一下那种简单回答“深度学习”，“大数据”，“NLP”，“机器视觉”的人。这每一个领域的小方向都多如牛毛，以自然语言处理(NLP)为例，细分有自然语言生成、自然语言理解，还有不同语言的语言模型。任何一个方向花几十年研究也不为过，只给出几个字的答案和买彩票有什么区别…

因此大部分机器学习实践者还是该脚踏实地。盲目追逐热点很容易跌进陷阱，而巩固基础、寻找自己擅长的领域和机器学习交叉点可以帮助你在未来的就业市场变得炙手可热，成为工业界最紧缺的人才。

1. 背景

工业界未来需要什么样的机器学习人才？老生常谈，能将模型应用于专业领域的人，也就是跨领域让机器学习落地的人。有人会问现在我们不就需要这样的人吗？答案是肯定的，我们需要并将长期需要这样的人才，现阶段的机器学习落地还存在各种各样的困难。这样的需求不会是昙花一现，这就跟 web 开发是一个道理，从火热到降温也经过了十年的周期。一个领域的发展有特定的周期，机器学习的门槛比 web 开发高而且正属于朝阳期，所以大家致力于成为“专精特定领域”的机器学习专家不会过时。

什么是特定领域的机器学习专家？举个例子，我以前曾回答“人工智能是否会替代财务工作者”时提到我曾在某个公司研究如何用机器学习自动化一部分审计工作，但遇到的最大困难是我自己对审计的了解有限，而其他审计师对我的工作不是非常支持导致进展缓慢。所以如果你有足够的机器学习知识，并对特定领域有良好的理解，在职场供求中你肯定可以站在优势的那一边。特定领域的知识帮助我们更好的解释机器学习模型的结果，得到老板和客户的认可，这才是算法落了地。能写代码、构建模型的人千千万，但理解自己在做什么，并从中结合自己的领域知识提供商业价值的人少之又少。所以调侃一句，哪个方向的机器学习人才最紧缺？答：每个领域都需要专精的机器学习人才，你对特定领域的理解就是你的武器。

当然，给喂鸡汤不给勺很不厚道，所以我也会给出一些具体建议。再次申明，我的建议仅给以就业为目的的朋友，走研究路线我有不同的建议，本文不再赘述。

2. 基本功

说到底机器学习还是需要一定的专业知识，这可以通过学校学习或者自学完成。但有没有必要通晓数学，擅长优化呢？我的看法是不需要的，大前提是需要了解基本的数学统计知识即可，最低程度下我建议掌握五个小方向，对于现在和未来几年内的工业界够用了。再一次重申，我对于算法的看法是大部分人不要造轮子，不要造轮子，不要造轮子！只要理解自己在做什么，知道选择什么模型，直接调用 API 和现成的工具包就好了。

基本功的意义是当你面对具体问题的时候，你很清楚可以用什么武器来处理。而且上面介绍的很多工具都有几十年的历史，依然历久弥新。所以以 3-5 年的跨度来看，这些工具依然会非常有用，甚至像 CNN 和 LSTM 之类的深度学习算法还在继续发展迭代当中。无论你现在还在学校还是已经开始工作，掌握这些基本的技术都可以通过自学在几个月到一两年内完成。

3. 秘密武器

有了基本功只能说明你可以输出了，怎么才能使得你的基本功不是屠龙之术？必须要结合领域知识，这也是为什么我一直劝很多朋友不要盲目转机器学习从零做起。而学生朋友们可以更多的关注自己感兴趣的领域，思考如何可以把机器学习运用于这个领域。比如我自己对历史和哲学很感兴趣，常常在思考机器学习和其他文科领域之间的联系。

而已经有了工作 / 研究经验的朋友，要试着将自己的工作经历利用起来。举例，不要做机器学习里面最擅长投资的人，而要做金融领域中最擅长机器学习的专家，这才是你的价值主张(value proposition)。最重要的是，机器学习的基本功没有大家想的那么高不可攀，没有必要放弃自己的本专业全职转行，沉没成本太高。通过跨领域完全可以做到曲线救国，化劣势为优势，你们可能比只懂机器学习的人有更大的行业价值。

举几个我身边的例子机器学习 线性回归，我的一个朋友是做传统软件工程研究的，前年他和我商量如何使用机器学习以 GitHub 上的 commit 历史来识别 bug，这就是一个很好的结合领域的知识。如果你本身是做金融出身，在你补足上面基本功的同时，就可以把机器学习交叉运用于你自己擅长的领域，做策略研究，我已经听说了无数个“宣称”使用机器学习实现了交易策略案例。虽不可尽信，但对特定领域的深刻理解往往就是捅破窗户的那最后一层纸，只理解模型但不了解数据和数

来源【首席数据官】，更多内容/合作请关注「辉声辉语」公众号，送10G营销资料！