如何才能从事人工智能相关工作呀？
这是一个非常好的问题，作为一名科技从业者，我来回答一下这个问题。
首先，当前人工智能领域的相关工作岗位还是比较多的，但是由于当前人工智能行业尚处在发展的初期，所以更多的岗
1.增强技术实力编程语言和开发工具 365 Data Science 收集了来自 LinkedIn 的 1001 数据科学家的信息，发现需求量最大的编程语言为 R 语言、Python 和 SQL。另外，还要求具备 MATLAB、Java、Scala 和 C/C++ 方面的知识。为了能够脱颖而出，需要熟练掌握 Weka 和 NumPy 这类工具。
2.概率统计学、应用数学和机器学习算法 你需要牢固掌握概率统计学，并学习和掌握一些算法，比如朴素贝叶斯、高斯混合模型、隐马尔可夫模型、混淆矩阵、ROC 曲线、P-Value 等。 不但要理解这些算法，还要知道它们的工作原理。你需要牢固掌握梯度下降、凸优化、拉各朗日方法论、二次规划、偏微分方程、求积法等相关算法。 如果你想找一份高薪的工作，还需要掌握机器学习技术和算法，比如 k-NN、朴素贝叶斯、SVM 和决策森林等。分布式计算和 Unix 工具 现在大部分机器学习都需要海量数据，所以你无法在单台机器上进行机器学习。所以，你需要用到集群，需要掌握 Apache Hadoop 和一些云服务，如 Rackspace、Amazon EC2、Google Cloud Platform、OpenStack 和 Microsoft Azure 等。
3. 你还需要掌握各种 Unix 工具，如 cat、grep、find、awk、sed、sort、cut、tr 等。因为机器学习基本上都是在 Unix 系统上运行的，所以需要掌握这些工具，知道它们的作用以及如何使用它们。查询语言和 NoSQL 数据库 传统关系型数据库已经老去。除了 Hadoop 之外，你还需要掌握 SQL、Hive 和 Pig，以及 NoSQL 数据库，如 MongoDB、Casssandra、HBase。 基于 NoSQL 分布式数据库的基础设施已经成为大数据仓库的基础。原先在一个中心关系型数据库上需要 20 个小时才能处理完的任务，在一个大型的 Hadoop 集群上可能只需要 3 分钟时间。当然，你也可以使用 MapReduce、Cloudera、Tarn、PaaS、Chef、Flume 和 ABAP 这些工具。
4.数据可视化工具 在掌握编程语言和算法的同时，不要忽略了数据可视化的作用。如果无法让你自己或别人理解数据，那么它们就变得毫无意义。数据可视化就是指如何在正确的时间向正确的人展示数据，以便让他们从中获得价值。主要的数据可视化工具包括：Tableau、QlikView、Someka Heat Maps、FusionCharts、Sisense、Plotly、Highcharts、Datawrapper、D3.js、ggplot 等。正确选择教育背景和专业 要成为数据科学家，不一定非要拿到数据科学方面的学位。事实上，你完全不需要这么做，这样做反而不是个好主意。如果你能拿到计算机学位、工程学学位、经济学学位、数学学位、统计学学位、精算师学位、金融学学位或者自然科学学位（物理、化学或生物）都是可以的。甚至是人文科学（包括社会科学）也是可以的。 365 Data Science 的研究表明，20% 的数据科学家拥有计算机学位，19% 拥有统计学或数学背景，19% 主攻经济和社会科学专业。只有 13% 拥有存粹的数据科学学位。不过很少有大学提供数据科学本科学位，他们大部分都提供了硕士学位。因为该职业是一个新兴职业，所以毫无疑问，很多人在本科阶段并不会接触到数据科学。 如果能够继续深造，拿到数据科学或机器学习 /AI 相关的硕士或博士学位，自然会助你一臂之力，特别是如果你想在世界 500 强公司里找到一份数据科学家的工作。365 Data Science 研究发现，拥有硕士和博士学位的 1001 数据科学家比例分别是 48% 和 27%。 不过，硕士学位确实不是那么好拿到的，但如果能够拿到，那绝对是如虎添翼。如果你想从事数据分析工作，但不一定要接触数据科学和机器学习，那么硕士学位就不是必需的。你完全可以在没有硕士学位的情况下获得一份数据分析的工作。不要把数据科学和数据分析混淆起来了。获得实际的经验 在实习结束后，有 18% 的人可以直接进入数据科学领域。所以，如果你已经有了硕士学位，最好先找一个实习岗位，而不是直接继续读博。 在现实当中，很少有公司会直接正式招聘应届的数据科学家。他们大部分人都是从分析员（数据分析、BI 分析）、实习生、IT 专员、软件工程师和咨询顾问做起的。只有 2% 的人在一开始就从事数据科学工作。 有意思的是，数据科学家中有 27% 是博士，所以大学自然就成为培养数据科学家的摇篮，有一些高校学者直接被聘请成为数据科学家。另外，从事 IT 工作的人比从事顾问工作的人更容易成为数据科学家，所以扎实的编程功底绝对是个优势。
