机器学习工作对IT行业产生了变革性的影响。许多顶级公司现在依靠机器学习和人工智能，以实现他们越来越多的技术整合需求。因此，新的业务范式需要该技术按预期工作。这就是机器学习专家进来了。
继续读下去，了解机器学习工作需要什么，你需要开始学习什么来获得一份工作。由于数据管理和机器学习继续融入中央商业实践，因此它们只会变得更加理想。大公司将成为他们雇用的人的选择。因此，您需要在您的应用程序中变得更加具体。
什么是机器学习？
机器学习跨越到数据科学必须处理信息并由经验丰富的专业人士管理。因此，从事机器学习工作的第一个主要任务是能够根据可用数据创建复杂的模型，这种技能被称为“数据管理”。这方面的经验是获得这些职位的第一个主要障碍。
然而，与数据科学家不同的是，机器学习工程师利用这些数据，对其进行简化，并找到有价值的见解，呈现给非技术人员。公司依靠这些数据来预测和规划未来的运营。是的，他们需要准确的报告，但他们也需要对数据进行深刻的解释，以规划消费者计划、投资、扩展等等。为此，他们需要机器学习专家。
主要消费者网站使用预测机器学习计划来改善其业务。例如，Netflix和亚马逊使用机器学习创建一个算法这跟踪客户观察的内容，以便接下来应观看的建议列表。当年代如果设置得当，这些程序不需要进一步的人类编程——它们通过机器学习工作。
机器学习的类型
机器学习的主要类型现在影响着许多行业。这些主要的学习领域应该是你在ML职业生涯中工作的重点:
- 图像和语音识别是一个巨大的机器学习行业．公司希望能够自动标记，转换他们的材料，并不断地从他们的网站自动泵出有用的消费者信息。他们需要机器学习来完成。
- 这就为机器学习提供了公司的主要资产:消费者信息．用ML算法跟踪电子商务，让企业在了解消费者可能想买什么东西时占据优势下一个．这将编程工具变成纯粹的营销武器。
- 机器学习还可以用来防止欺诈和管理投资风险．某些算法可以预测活动，并帮助公司规划未来的投资策略。
申请者的收获
在21世纪20年代，机器学习不会减缓其增长。大公司和小公司都需要机器学习方面的专业人员来帮助他们预测趋势、个性化客户服务和规划投资。因此，正确的算法可以让一家公司倒退，也可以让一家公司领先，这就是为什么当今最大的公司广泛使用机器学习来改善他们的服务。了解机器学习是什么以及它的使用方式可能是您计划在未来十年内将编程技能放在良好使用的程度道路的第一步。