吴恩达点赞：22 页《AI 职业发展之路》秘籍开放下载！

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近日，吴恩达亲自在推特上推荐了一份精简版的《AI Career Pathways: Put Yourself on the Right Track》，只有 22 页。可谓短小精悍，旨在帮助你走上正规的 AI 职业发展道路。

秘籍概述

这份《AI 职业发展之路》将一个完整的人工智能项目开发周期拆分成五个环节：

• Data Engineering（数据工程）
• Modeling（建模）
• Deployment（部署）
• Business Analysis（业务分析）
• AI Infrastructure（人工智能基础设置）
  
  

这五个环节相互之间的关系图如下：

这五个环节会有不同的人群参与。AI 职业人员包括：

• Data Scientist
• Machine Learning Engineer
• Data Analyst
• Software Engineer-ML
• Machine Learning Researcher
• Software Engineer
  
  

其中，各个 AI 相关职业在上面的五大环节中扮演的角色入下图所示：

秘籍目录

这份《AI 职业发展之路》总共分成三大部分，包括十几个内容。具体目录如下：

1. 第一部分：AI 组织

这部分很简单，只要介绍两个概念：数据科学和机器学习。这二者之间比较相似，某种程度上指的内容相同。

2. AI 开发周期中的任务和技能

文章开始的时候我们就讲过完整的人工智能项目开发周期拆分成：数据工程、建模、部署、业务分析和人工智能基础设置五大环节。该部分对这五个环节进行详细介绍和解释。

3. AI 团队的角色

该部分主要介绍人工智能团队的不同角色，他们应该具备的技能，以及他们关注的任务。这六大角色为：Data Scientist、Machine Learning Engineer、Data Analyst、Software Engineer-ML、Machine Learning Researcher 和 Software Engineer。

4. 附录

这部分对几个 AI 术语进行简明扼要的解释：

• Machine Learning
• Deep Learning
• Data Science
• Mathematics
• Algorithmic coding
• Software engineering
  
  

总结

总的来说，这份只有 22 页的《AI 职业发展之路》非常精简，但每快内容都解释得非常好。本文只作了简要的概述，更详细的内容建议读者查看原文。

在线获取地址：

https://workera.ai/candidates/report/

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关键词：职业发展 Data Science Engineering mathematics Researchers

Data Scientist
Machine Learning Engineer
Data Analyst
Software Engineer-ML
Machine Learning Researcher
Software Engineer

Data Engineering（数据工程）
Modeling（建模）
Deployment（部署）
Business Analysis（业务分析）
AI Infrastructure（人工智能基础设置）