美国研究生想找机器学习方面的工作应该多学相关数学理论还是学下操作系统系统编程网络等软件工程知识？

已修课程：
编程/数据结构/算法 + 随机信号 + 向量空间
接下来修课有两个方向：
1 数据结构/操作系统/网络 + robust server + 软件工程
估计会做很多项目然后机器学习靠自学啦
2 机器学习 + 模式识别
听说课程load也很大但估计做的项目并不接近具体工程？
看了一圈小社区相关问答目前有一下理解：
国内相关工作门槛更低进去之后主要是调下参数啥的然后再implement
美国门槛高需要实战经验丰富的 data scientist是研究型职位

小社区de用户 · 2019-4-11 21:03:49

机器学习最好还是做实际的研究或者项目，靠自学不够用啊。
建议按2的方向
方向1这些，我感觉自学都没什么问题。

小社区de用户 · 2019-4-11 21:03:50

找到机器学习相关的教授，踏踏实实做研究，能在顶会发出论文，工作就稳了。操作系统，系统编程，网络等课业不用花太多时间。

小社区de用户 · 2019-4-11 21:03:51

小社区上一堆现成的答案，搜一搜吧。
对机器学习感兴趣的话，小社区答主 @北冥乘海生 @史博 @张馨宇的一些答案质量非常高，可以关注并参阅一下。

小社区de用户 · 2019-4-11 21:03:52

问题的答案取决于工作的类型。如果是研究型职位（如一些知名公司的研究机构），那么数学理论和模型方面的相应要求会比较突出。如果到具体工程部门，尤其对性能和资源要求比较高的项目组中，对系统、编译的的要求会相应提高。
以英国的Deepmind为例，Research的职位于Engineering的职位要求是有很大不同的。

此外，如何证明自己的能力在求职中也会是一个绕不开的问题。如研究型职位，那么或多或少会要求应聘者有相关论文，当然以一作顶级刊物／会议为佳。如果是开发部门，则会期望有对应的技术背景，以有过开源代码为贵。

总之，在条件与精力允许的情况下，背景越丰满越好。

小社区de用户 · 2019-4-11 21:03:53

谢邀。
你自己都说了想搞ML那么果断去学相关数学理论啊，还是你想搞个ML平台（Spark MlLib、Petuum）？后者比较难，想搞的话你提到的都要精通。
以上。

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