如何成為機器學習工程師？培訓推薦

對很多人來說，「機器學習」這個詞既讓人倍感興奮，又覺得高深莫測。

畢竟，幾乎所有巨頭——從國外的 Google、Facebook、Apple、Amazon 到國內的 BAT、華為、美團、今日頭條等，都在爭相進軍這一領域。

機器學習技術也滲入到生活的方方面面，從新聞資訊應用里推送的文章，逛淘寶時的物品推薦到無人駕駛汽車等，無一不用到機器學習技術。

對機器學習感興趣的人也日益增加，很多工程師正在考慮一個機器學習工程師的職業生涯問題。

想要成為機器學習工程師，那你需要具備以下技能：計算機基礎和編程、機率統計、數據建模和評估、應用機器算法和庫、軟體工程和系統設計等知識，其中數據分析、建模和評估方面的技能至關重要，畢竟大數據和機器學習有著不可切割的關係。

大數據和機器學習

在大數據領域中，機器學習幾乎無處不在，即便我們沒有特意引用它們，它們也經常出現在大數據應用中，例如：搜索、推薦、預測和數據挖掘等。

隨著網際網路的高速發展，數據量不斷爆髮式增長，數據維度越來越豐富，這也為機器學習的發展和應用提供了良好的土壤，機器學習的良好成果也反向讓數據產生更大的價值，成為真正的「大數據」，兩者相輔相成，相互促進，讓數據越來越智能。

隨著大數據技術的發展以及數據產品的應用和推廣，尤其是在工業和網際網路領域，企業使用機器學習來提升收入或是降低成本的方式愈加有效。

這其中，預防欺詐、定位電子廣告的目標客戶、內容推薦、建造更好的汽車、瞄準更好的潛在市場、優化媒體改善醫療保障服務等都證明大數據機器學習的多功能性和廣泛的適用性。

大家都知道，機器學習技術不僅包含高深的理論算法模型以及對數據的合理利用，同時也離不開全面的工程技術支持。

因此，QCon 2017 上海站特設會前兩天的深度培訓——綜合介紹業界先進的機器學習算法模型及應用實踐，以及飛速發展的大數據實時計算技術。

我們邀請的國內一線網際網路技術專家們，也將通過各自在不同領域的實踐分享，向大家展示如何利用【機器學習實踐】和【大數據實時計算】技術的融合來引領業務發展的，並引領大家走上成為機器學習工程師之路。

深度培訓

機器學習實踐 10 月 15 日

本課程嘗試從工程的角度闡述如何在實際的工業問題中利用數據、收集數據、訓練模型進而改善實際 的業務問題。

聽眾不僅能學習到如何使用機器學習的方法去建立預測模型，也能了解到對於 不同的業務問題如何選取具體的算法，還可以學習到如何從無到有構建產品環境的機器學習應用。

本課程的另一大特色是通過一個信用卡申請的業務問題開始，配合豐富的實驗且結合實 際場景中的數據收集、特徵處理、模型構建以及模型部署的整個過程。

通過具體案例和實驗 練習教會用戶在實際業務中如何使用機器學習的構建方法。

圍繞各個環節，介紹和講授如何構建機器學習系統、管道和整個機器學習的平台。

講師介紹

張彭善，具有非常深厚的機器學習、數學、統計學功底，長期在網際網路公司從事機器學習、大數據的相關研發工作，具備豐富的應用機器學習到工業場景的經驗。

最近五年講師一直在第三方支付公司的風控部門從事反欺詐的工作，不僅實際工作中應用各種機器學習模型到反 欺詐的場景，提高和保障公司的支付產品正常的運轉；並且基於實際經驗構建基於大數據的 機器學習的管道，結合線上系統的要求構建高可用可擴展的機器學習線上系統。

對於實際應用中如何使用機器學習，如何使用各種機器學習的方法和數據處理的方式，如何部署實際的 機器學習模型以及如何優化機器學習的問題有著非常深入的理解和經驗。

課程收益

1. 了解機器學習和數據科學

2. 如何對業務問題進行數學建模

3. 如何收集數據、設計特徵進行機器學習

4. 學習各種機器學習的算法解決實際問題並了解其應用場景

5. 如何部署模型上線，如何開發具備產品強度的數據模型服務

6. 如何評估機器學習模型的作用以及如何補足機器學習模型的缺點

7. 了解深度學習發展歷史、現狀以及應用場景

大數據實時計算 10 月 16 日

提高計算的時效性，更快的從數據中挖掘出信息和知識就意味著能夠獲取更大的價值。

在實時計算領域，Apache Storm、Samza、Spark Streaming、Kafka Stream、Flink 等開源流式計算引擎層出不窮，呈現百家爭鳴之勢。

本次培訓中，我們將以典型的實時處理框架為例，分享相關背景、架構設計與應用。

講師介紹

翟佳，畢業於中科院計算所，目前就職於一家下一代實時處理初創公司 Streamlio，是 streamlio 的核心創始成員之一。

在此之前任職於 EMC，是北京 EMC 實時處理平台的技術負責人。

主要從事實時計算和分布式存儲系統的相關開發，此外也在開源項目 Apache BookKeeper, Distributedlog，DC/OS 等項目中持續貢獻代碼。

郭斯傑，下一代實時處理初創公司 Streamlio 的聯合創始人。

之前就職於 Twitter，任職 Staff Software Engineer，是 Twitter message group 的技術負責人。

同時也是 Apache BookKeeper 的 PMC Chair， Apache DistributedLog 的 Co-Creator。

加入 Twitter 之前，就職於 Yahoo

課程大綱

1. 大數據實時計算背景與典型應用。
   
   

2. 常見計算框架，架構與優缺點。
   
   

3. 典型案例與應用心得。
   
   

預約學習席位

深度培訓在 QCon 大會前 2 天，10 月 15 日 -16 日在上海寶華萬豪酒店舉辦，每天培訓包括 10 小時的授課和 2 小時的提問交流。

添加 Banner 圖中小助手微信，可以諮詢培訓大綱和更多內容，更有機會和兩位老師面對面交流。

學習席位有限，點擊 「 閱讀原文 」即可進入大會官網，了解更多信息，點擊官網「立即報名」按鈕即可獲取學習席位，開啟成為機器學習工程之路。