原文：
www.kdnuggets.com/2021/10/bootcamp-python-skills-machine-learning-engineer.html
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Python 是机器学习领域中最受欢迎的编程语言之一。根据 Kaggle 对机器学习工程师的年度调查，大约 90% 的受访者 报告称在 2020 年使用了 Python。
像 Spotify、Amazon 等科技巨头 大量依赖 Python 来驱动其机器学习操作并构建更有效的产品。Netflix 使用 Python 来创建和管理推荐算法、个性化算法和营销算法。从机器人技术到机器学习，谷歌的许多 AI 投资也依赖于 Python。
如果你想学习如何在 AI 应用程序的背景下应用 Python 编程技能，UC San Diego Extension 机器学习工程师训练营 可以提供帮助。通过实践项目学习，你将探索构成机器学习工程堆栈的关键 Python 工具和库，并使用它们将机器学习系统部署到生产环境中。
继续阅读，了解机器学习工程师如何使用 Python，以及为何该语言在当今的机器学习领域中占据主导地位。
Python 是一种面向对象的编程语言，具有简单、简洁的语法，优先考虑可读性。实际上，Python 的语法 基于英语语言，这意味着讲英语的人可能会发现 Python 比其他编程语言更简单易懂。
Python 的简洁性使得开发者能够快速对程序进行修改。由于该语言不需要重新编译源代码，Python 程序员享有快速的编辑-测试-调试周期，可以迅速评估他们工作的结果。
Python 是一款开源软件，免费下载和使用。Python 文档、教育资源以及一般支持在 Python 社区中也广泛提供，包括初学者和专家。Python 还是一种高度可扩展的语言，既可用于编写小型项目，也适用于大型项目，包括机器学习算法。
Python 用于实现机器学习模型和系统。在 AI 开发的背景下，Python 的简洁性是一个主要优点。其清晰和简洁的结构使机器学习工程师能够专注于 ML 问题的内容，而不是编写代码，从而加快了开发速度。使用 Python，机器学习工程师可以在部署之前快速测试算法。
机器学习工程师还使用各种 Python 框架和库，包括：
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Matplotlib 和 Seaborn. 机器学习工程师经常需要执行探索性数据分析，以评估将哪种算法应用于数据集。这些 Python 库帮助机器学习工程师可视化数据并识别趋势。
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Pandas. 机器学习工程师使用这个库进行数据操作和分析。数据推动机器学习，每个机器学习工程师都必须清理、处理和转换数据，以便产生高质量的见解。
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Scikit-learn. 这个 Python 包帮助机器学习工程师实现监督和无监督算法。Scikit-learn 包括分类、聚类和回归算法。机器学习工程师还使用这个工具来评估算法的功能性，并将建模数据划分为测试集和训练集。
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Keras 和 TensorFlow. 机器学习工程师使用 Keras 和 TensorFlow 来构建、训练和部署机器学习模型和深度神经网络。
机器学习工程师依靠 Python 广泛的库生态系统来管理和理解他们的数据——并在生产环境中部署 AI 解决方案。
各行业对机器学习和 Python 编程技能的需求不断上升。在过去的一年中，LinkedIn 上评级最高的公司员工将这些技能分别提高了 23%和 25%。在其2021 年就业增长报告中，LinkedIn 还将 Python 列为 AI 从业者的关键技能。
从医疗保健到电子商务和金融，机器学习正在推动各个领域的增长——以至于 Indeed 将人工智能排名为2021 年第二大最需技能。
公司依赖机器学习工程师来利用大数据的力量，以优化运营、减少开支和解决复杂的商业问题。在冠状病毒大流行期间，企业转向人工智能以应对不断增长的消费者需求，并保护自己免受未来的干扰——这导致了从 2019 年到 2020 年AI 招聘增加了 32%。
目前，在LinkedIn上列出了超过 44,000 个入门级机器学习工程师职位。根据 Indeed 的数据，机器学习工程师的平均基础工资为$140,278，常见福利包括股票期权、灵活的工作时间、通勤补助和无限的带薪休假。
如果你有软件工程/数据科学的经验或高级 Python 知识，并希望转向机器学习工程，UC 圣地亚哥扩展学院机器学习工程师训练营可以帮助你。
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完成训练营后，你将能够部署机器学习算法并构建完整的机器学习应用程序。
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