- 机器学习理论基础介绍

近年来Python可以说是数据科学和算法领域最火的语言，主要原因是它使用门槛低，上手容易，同时具有着完备的工具生态圈，同时各种平台对其支持也比较好。所以Python方面我就不再赘述。但是在学习Python以外，我建议大家可以再学习一下R语言，主要原因有以下几点：

R语言具有最完备的统计学工具链。我们在上面介绍了概率和统计的重要性，R语言在这方面提供的支持是最全面的，日常的一些统计方面的需求，用R来做可能要比用Python来做还要更快。Python的统计科学工具虽然也在不断完善，但是R仍然是统计科学最大最活跃的社区。

**向量化、矩阵化和表格化思维的培养。**R中的所有数据类型都是向量化的，一个整形的变量本质上是一个长度为一的一维向量。在此基础上R语言构建了高效的矩阵和（DataFrame）数据类型，并且在上面支持了非常复杂而又直观的操作方法。这套数据类型和思考方式也在被很多更现代化的语言和工具所采纳，例如Numpy中的ndarray，以及Spark最新版本中引入的DataFrame，可以说都是直接或间接从R语言得到的灵感，定义在上面的数据操作也和R中对DataFrame和向量的操作如出一辙。就像学编程都要从C语言学起一样，学数据科学和算法开发我建议大家都学一下R，学的既是它的语言本身，更是它的内涵思想，对大家掌握和理解现代化工具都大有裨益。

除了R以外，Scala也是一门值得学习的语言。原因在于它是目前将面向对象和函数式两种编程范式结合得比较好的一种语言，因为它不强求你一定要用函数式去写代码，同时还能够在能够利用函数式的地方给予了足够的支持。这使得它的使用门槛并不高，但是随着经验和知识的不断积累，你可以用它写出越来越高级、优雅的代码。

开发工具

开发工具方面，Python系的工具无疑是实用性最高的，具体来说，Numpy、Scipy、sklearn、pandas、Matplotlib组成的套件可以满足单机上绝大多数的分析和训练工作。但是在模型训练方面，有一些更加专注的工具可以给出更好的训练精度和性能，典型的如LibSVM、Liblinear、XGBoost等。

大数据工具方面，目前离线计算的主流工具仍然是Hadoop和Spark，实时计算方面Spark Streaming和Storm也是比较主流的选择。近年来兴起的新平台也比较多，例如Flink和Tensorflow都是值得关注的。值得一提的是，对于Hadoop和Spark的掌握，不仅要掌握其编码技术，同时还要对其运行原理有一定理解，例如，Map-Reduce的流程在Hadoop上是如何实现的，Spark上什么操作比较耗时，aggregateByKey和groupByKey在运行原理上有什么差异，等等。只有掌握了这些，才能对这些大数据平台运用自如，否则很容易出现程序耗时过长、跑不动、内存爆掉等等问题。

架构设计

最后我们花一些篇幅来谈一下机器学习系统的架构设计。所谓机器学习系统的架构，指的是一套能够支持机器学习训练、预测、服务稳定高效运行的整体系统以及他们之间的关系。在业务规模和复杂度发展到一定程度的时候，机器学习一定会走向系统化、平台化这个方向。这个时候就需要根据业务特点以及机器学习本身的特点来设计一套整体架构，这里面包括上游数据仓库和数据流的架构设计，以及模型训练的架构，还有线上服务的架构等等。这一套架构的学习就不像前面的内容那么简单了，没有太多现成教材可以学习，更多的是在大量实践的基础上进行抽象总结，对当前系统不断进行演化和改进。但这无疑是算法工程师职业道路上最值得为之奋斗的工作。在这里能给的建议就是多实践，多总结，多抽象，多迭代。

机器学习算法工程师领域现状

现在可以说是机器学习算法工程师最好的时代，各行各业对这类人才的需求都非常旺盛。典型的包括以下一些细分行业：

推荐系统。推荐系统解决的是海量数据场景下信息高效匹配分发的问题，在这个过程中，无论是候选集召回，还是结果排序，以及用户画像等等方面，机器学习都起着重要的作用。

广告系统。广告系统和推荐系统有很多类似的地方，但也有着很显著的差异，需要在考虑平台和用户之外同时考虑广告主的利益，两方变成了三方，使得一些问题变复杂了很多。它在对机器学习的利用方面也和推荐类似。

搜索系统。搜索系统的很多基础建设和上层排序方面都大量使用了机器学习技术，而且在很多网站和App中，搜索都是非常重要的流量入口，机器学习对搜索系统的优化会直接影响到整个网站的效率。

风控系统。风控，尤其是互联网金融风控是近年来兴起的机器学习的又一重要战场。不夸张地说，运用机器学习的能力可以很大程度上决定一家互联网金融企业的风控能力，而风控能力本身又是这些企业业务保障的核心竞争力，这其中的关系大家可以感受一下。

但是所谓“工资越高，责任越大”，企业对于算法工程师的要求也在逐渐提高。整体来说，一名高级别的算法工程师应该能够处理“数据获取→数据分析→模型训练调优→模型上线”这一完整流程，并对流程中的各种环节做不断优化。一名工程师入门时可能会从上面流程中的某一个环节做起，不断扩大自己的能力范围。

除了上面列出的领域以外，还有很多传统行业也在不断挖掘机器学习解决传统问题的能力，行业的未来可谓潜力巨大。