人工智现在是一个热搜词，的确，科学的进步和发展在人工智能领域得到了最完美的体现，而科学的发展进程和发展方向往往是可预见的，就如同一个个科幻电影中的桥段逐渐变成了现实一样。

人工智能是一个广泛的术语，一般包括计算机科学，机器学习，专业系统，数据处理等等。

如果您正在评估这个领域的职业，请阅读这篇文章就计算机科学的这些主要职位，以及您必须具备的这些职位所需的技能做一些解读。

1.机器学习工程师：

机器学习工程师是人工智能领域最受欢迎的职位之一，他们应该拥有坚固的软件包技能，并且能够应用预测模型并利用自然语言过程来处理大型信息集。

机器学习工程师最让人欲罢不能的特征或许就是这个岗位角色拥有看起来无所不能的广泛适应性。包括教育行业、计算机科学还有更多领域在内的很多行业已经受到了机器学习的积极影响。实际上你会发现没有哪个领域不会应用机器学习技术。

对于机器学习工程师的需求正在呈现指数型的增长趋势。世间充满了复杂的挑战，并因此需要更加复杂的系统才可以将这些挑战迎刃而解。而机器学习工程师们就是可以建造这些系统的最佳人选。

2.机器人科学家：

未来科学历史学家将会把21世纪的开端标记为一个机器人和人类科学家并举的时代。

程序员已经让电脑变成了相当强大的工具，虽然它不会说话，但它相当聪明。人工智能方案可以处理相当复杂的数据，数据复杂的程度是人类无法独立完成相关分析的。人工智能甚至能自己提出假说，即一些促进科学发展的可测试的问题。

正如机器是人类器官的延伸，能生产所需的各类产品，人类同样也希望机器能拓展智能，揭开更多科学的奥秘，加速科技突破。

机器人科学家通常非常喜欢具有坚固的编程技能，专业数学技能，云应用程序和计算机语言信息，精彩的沟通和分析技能以及机器学习等认证的专业人员。

所需的其他必要技能包括编写和操作计算机程序，与不同专家合作以及开发原型。

3.数据科学家：

数据科学家是指能采用科学方法、运用数据挖掘工具对复杂多量的数字、符号、文字、网址、音频或视频等信息进行数字化重现与认识，并能寻找新的数据洞察的工程师或专家。一个优秀的数据科学家需要具备的素质有：懂数据采集、懂数学算法、懂数学软件、懂数据分析、懂预测分析、懂市场应用、懂决策分析等。

数据科学家通过利用机器学习和预测分析来收集，分析和解释大量信息，以实现对应用数学分析远端的见解。

数据科学家能够熟练掌握编程语言以及结构化命令语言Python，Scala和Perl以及统计计算语言。

最需要的技术技能是深入了解SAS或者R，Python加密技术，Hadoop平台，在Amazon S3等云工具上执行的专业知识，以及掌握非结构化信息的能力。

所需的非技术技能包括坚固的沟通和分析技能，对知识的好奇心和商业敏锐度。

4.研究科学家：

这个领域包括深度学习，图形模型，强化学习，计算机感知，自然语言处理和数据表示。

优先考虑的资格：计算机科学硕士或博士学位，或在非常相关的技术领域或具有同等理智的专业知识是这一角色的基本需求。

公司还倾向于选择拥有并行计算，人工智能，机器学习，算法信息和分布式计算和基准测试等技能的专业人员。

5.商业智能开发者：

他们不仅要掌握坚固的技术和分析技能，还要拥有良好的沟通和解决问题的能力。

优先资格:计算机科学、工程或相关专业的学位；或者结合认证和在职专业知识最适合这个角色。

在数据仓库设计，数据处理，BI技术信息，SQL查询，SQL Server覆盖率服务和SQL Server Integration Services以及广受欢迎的数据科学认证方面拥有专业知识的候选人最受欢迎。

6.数据分析师

数据分析师的目的是把隐藏在一些看似杂乱无章的数据背后的信息提炼出来，总结出所研究对象的内在规律。在实际工作中，数据分析能够帮助管理者进行判断和决策，以便采取适当策略与行动。比如：企业的高管希望通过市场分析和研究，把握当前产品的市场动向，从而制定合理的产品研发和销售计划，这就必须依赖数据分析才能够完成。

1.现状分析

简单的说就是告诉你过去发生了什么。

2.原因分析

简单的说就是告诉你某一现状为什么发生。经过第一阶段的现状分析，我们对企业的运营情况有了一个基本的了解，但是不知道运营情况具体好在哪里，差在哪里，是什么原因引起的。这时候我们就需要开展原因分析，以进一步确定业务变动的具体原因。

3.预测分析

简单来说就是告诉你将来会发生什么。预测分析一般通过专题分析来完成，通常在制定企业季度、年度等计划时进行，其开展的频率没有现状分析及原因分析高。

结论：

对于所有新手，小企业或学生来说，有许多职业选择可供选择。本文为您提供了一个关于人工智能领域中可以探索哪些职业以及如何实现这些职业的简洁想法。

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