机器学习工程师是具备数据建模、算法实现和工程部署能力的复合型AI人才，能够解决计算机视觉、自然语言处理、预测分析等领域的实际问题。本课程分为初级/中级/高，通过理论与实战结合的考核体系，验证工程师级的机器学习能力。
计算机/数学相关专业学生：构建完整AI知识体系
数据分析师/软件开发工程师:向AI方向转型
算法工程师:系统提升工程化能力
技术管理者:业握团队技术选型能力
机器学习工程师是指采用人工智能技术，开发人工智能（A I）机器并使其学习和应用知识的高级程序员，能够针对监控生产系统中的数据产品的具体问题快速反应。适用于大数据产业从业人员和预就业人员，在大数据采集、大数据技术和大数据应用等领域。课程涉及Python 编程基础、Python 数据分析与应用、Python 机器学习实战、Python 数据可视化、深度学习原理及编程实现，应用行业涉及互联网、政府、电商和农业等大数据相关行业。机器学习工程师主要分有三个级别，初级、 中级和高级，每个等级面向对象和考试内容不一样。初级首要面向事务数据分析，为机器学习领域的初级岗位，需要懂得数据需求，能收集重要的数据和必备的信息。中级分为数据挖掘和大数据方向，为机器学习领域的中级岗位，理解问题的痛点，明白如何用机器学习方法看待商业问题。高级为数据科学，归于机器学习领域的高级岗位，具备从模型中攫取价值的能力，明白模型的最终目的是产生商业价值，理解经典模型的基本调参，可以解释分析模型的输出结果，其相关岗位多为上市、国企的大型企业的招聘岗位。
三年以上机器学习技术的应用工作经验，或已获得机器学习工程师（中级）证书。掌握Python 编程基础；Python 常用数据分析及处理工具numpy、pandas、matplotlib、scikit-learn；Python数据可视化、机器学习原理、多行业多领域Python技术应用、深度学习、典型人工智能应用，能充分理解业务目标，并将业务目标精准转换、拆分为具体技术任务；具有超强数据规划能力，不仅能自主完成各环节任务还能带领机器学习团队完成大型项目。
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