《机器学习新时代开发者必备的3大职业技能》

随着技术的发展，机器学习已经逐渐成为了各行各业的宠儿，尤其是在云计算、人工智能等领域的快速发展之下，这一现象尤为明显。对于想要在这个领域有所作为的人来说，具备一定的职业素养和技能尤为重要。下面我将围绕这一点，为大家介绍在当前这个机器学习的新时代下，一个合格甚至是优秀的开发者应当掌握哪三项核心技能，并通过阿里云相关产品作为案例进行阐述。

一、扎实的基础理论知识

正所谓万丈高楼平地起，再怎么复杂的工程项目都需要依赖稳固的基石才能屹立不倒，而在我们的行业里，这个基石就是扎实的基础理论功底。具体来说包括但不限于概率论与统计学基础（如贝叶斯网络），最优化理论以及基本的线性代数等等。为什么这些重要呢？因为它们是理解更深层次概念的基础工具箱。比如当谈到推荐系统时，《统计推断原理》便显得至关重要；讨论图像识别，则离不开卷积神经网络背后复杂的线性变换。

为了方便大家实践这些知识，在阿里云上有一个很好的工具——DataWorks。它不仅集成了大量的公开数据集供大家下载使用，而且还提供了从预处理到结果展示整个流程的服务支持，使得用户可以专注于解决问题本身而非繁琐的操作流程中。

二、强大的编程能力和工具掌握能力

虽然我们经常说”想法比代码更重要”,但在现实中没有高效且清晰易懂的程序实现任何想法都将只是空中楼阁。Python无疑是当下最为热门同时也非常适合做数据分析的语言之一，熟悉它对于每一个ML工程师来说都极为关键。

除了掌握特定语言之外,对某些流行的框架或者库也非常重要。TensorFlow是由Google开发的开源机器学习平台,能够简化构建大规模计算图并自动微分化求解的过程;PyTorch则是Facebook推出的一个类似但更为灵活直观的库。当然除此之外还有很多其他的选择如scikit-learn(面向常规任务)Keras(Simplified版TF)，MXNet(分布式友好)…选择适合自己的就好。

针对此方面需求,阿里云推出了自己专为此类场景优化过的产品—PAI(Platform of Artificial Intelligence)，这是一个全面覆盖从数据获取、清洗加工再到最后建模预测全环节的AI服务解决方案集合.利用它不仅能迅速启动各类经典算法项目，还能够非常轻松地完成模型部署甚至在线推理等复杂工序,大大缩短了从实验室研究阶段进入到工业级应用落地的时间周期.

三、跨学科的应用实践经验和良好的沟通表达技巧

最后一个关键要素其实也是许多人容易忽视掉的一点——即如何把你脑子里想出的东西准确无误地讲给别人听，并获得对方的认可与协作意愿。

一方面由于实际工作中经常会面临需要与其他专业背景人士共事的情形,因此了解一点医学法律金融等行业常识会对提高合作效率很有帮助；另一方面则是因为很多时候即便同属计算机范畴也可能出现“鸡同鸭讲”般的交流困境,这就要求大家学会站在别人的角度上去想事情而不是自说自话.

事实上在今天看来这几乎成了一种“标配”的需求了，根据IDC的一份研究报告显示：近七成企业认为未来五年内跨界合作的重要性还将进一步增强。

在阿里云这边就存在着众多这样子的机会等待着你去探索发现,无论是跟教育科研机构开展深度合作也好还是参与到政府主导的社会公共服务项目当中去也好,都有助于拓宽视野增长见识积累宝贵的实战经历。
总结而言以上便是个人以为当前环境下要想成为一个出色的ML从业人员不可或缺的关键因素之所在了，希望大家都能在未来职业道路上取得辉煌成就！