助人们在机器学习领域成长的最未得到充分利用且最有效的方法之一是建立导师制。从你的人脉网络或你过去接受过培训的学术机构中寻找优秀的导师。要在机器学习领域建立稳定的职业生涯，最初需士那里获得一些指导和方向。不要低估在一位知识渊博、见解深刻的导师的指导下成长的力量。你会惊喜地发现，大多数人都愿意伸出援手，并奉献自己的时间。
6. 最好有数据分析背景
在数据分析和机器学习基 手机号数据库列表 础 LiveLessons中，经验丰富的 CCIE Robert Barton 和 Jerome Henry 讨论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，数据分析师正处于转型机器学习职业的绝佳阶段。文章指出，机器学习的职位需要具备分析思维，能够理解哪些方法有效，哪些无效。
7.学习Python以及如何使用机器学习库
你无需成为编程天才就能在机器学习领域取得成功。为了顺利开启机器学习之旅，从一开始就选择合适的编程语言至关重要，因为这将决定你的未来。你必须进行战略性思考，并正确确定优先级。
根据加拿大在线平台 Towards Data Science 的说法，掌握一门编码语言对于在机器学习领域建立职业生涯来说已经足够了，而 Python 是初学者的完美选择。
它是一种简约而直观 在窗口加载时执行脚本的语言，具有全功能库线（也称为框架），可显著减少获得第一批结果所需的时间。
学习编程语言后，你可以 法国号码深入研究机器学习库。许多数据科学家推荐 Scikit-learn 和 TensorFlow 作为热门选择。
8.参加在线课程或参加数据科学训练营。
你的目标应该是尽可能地拓宽你的机器学习相关技能。有些人通过该领域的各种大规模开放在线课程获得了机器学习方面的工作。为了提升你的前景和机会，你需要更进一步。学习数据科学专业