機械学習就職の面接の概要：履歴書は5つのキーに焦点を当てるべきです

機械学習は、いくつかのヒントを再開します

今日、同社は良い人材の機械学習を見つけることは困難です。もちろん、特定のスキルのいずれかの要件を使用して、機械学習プログラムに応じて必要ですが、あなたのマシンは、履歴書を学んでいる、特定のスキルを持っている必要があり、様々なプログラム要件全体で一貫しています。多くの場合、企業はインタビュアーが、機械学習技術、理論とコーディング能力の富を持って、必要なときに部門間の機械学習プロジェクトに参加できるようにしたいです。
分野の専門家は、いつ、アプリケーションのアルゴリズムを理解するために機械学習アルゴリズムの固体レベルを持っていますが、また統合とインタフェースする方法を知っておく必要がありませんだけ。必要なコアスキルを専門と数学、分析的思考と問題解決能力の十分な理解を必要としています。各プロジェクトの文書化要件の具体的なスキルが異なりますが、しかし、すべての役割のために、機械学習スキルのコアは同じです。

履歴書のスキルに表示される必要があります

確率と統計

確率論は、ほとんどの機械学習アルゴリズムの主な内容です。おなじみの確率は、データの不確実性に対処することができますすることができます。あなたは、このようなマスターのPythonへの確率論、ガウス混合モデルと隠れマルコフモデルとして、機械学習や評価作業に関連を構築し、その上のモデルにしている場合は、非常に必要です。
密接な確率論に関連した統計です。これは、構築したモデル、分布および分析を検証するために必要な措置を提供します。また、モデルを作成し、仮説をテストするためのツールと技術を提供します。
一緒に、彼らは、機械学習モデルの枠組みを形成します。これは、機械学習履歴書の生産が考慮すべき最初のものです。

コンピュータサイエンスとデータ構造

大規模なデータセットを使用するように機械学習、コンピュータ科学、基礎となるアーキテクチャの基本を習得する必要があるが、大規模なデータ構造の専門知識や複雑なデータ分析を持っている必要があります。そのため、これらの分野の学位または正式なカリキュラムは、機械学習の専門職に必要とされます。あなたは/並列分散アーキテクチャ、データ構造（例えば、木や図）と複雑なコンピューティングのスキルを示して再開する必要があります。これらのスキルは、プロジェクトの実装やアプリケーションを必要としています。実際的な問題と、追加のコード認証のためのビッグデータや分散コンピューティングを処理するために、あなたの能力を向上させます。コンピュータサイエンスのアプリケーションにおける経験は、この分野での作業中に大きな助けを提供します。

プログラム言語

RやPython、Javaは：機械学習としての仕事を取得するには、いくつかの一般的なプログラミング言語を習得する必要があります。それは主な概念や理論に縛らが、それはどの言語でも持っていますが必須成分と機能です。いくつかのプログラミング言語は、洗練された機械学習プロジェクトのために特に適していると考えています。したがって、これらのプログラミング言語の知識があなたの機械学習履歴書の一部を強調表示することができます。。

速度とメモリの両方がスピードを向上させることができますC / C ++コードを使用して、両方を必要とするとき。彼らはまた、組み込みシステムに適しているように、多くの機械学習ライブラリは、C / C ++を使用して開発されているので。Javaの、RおよびPythonの統計データではよくやります。Pythonは、汎用プログラミング言語であるが、それは機械学習にはいくつかのライブラリの特定を持っているが、それらは効果的に機械学習プロジェクトに対処することができます。Pythonの知識は、コンピューティングアーキテクチャの様々な学習アルゴリズムを支援します。Rは、それがますます機械学習とデータマイニングタスクで使用され、プラットフォームの統計を学ぶことは簡単です。

共通スキル再開

重要な詳細に加えて、基本的なリストがあります、あなたはあなたの履歴書をよりエキサイティングにすることができます

コンピュータサイエンスや関連分野の学士号を取得
豊富なGPUコンピューティングとデータマイニングの経験
自然言語処理と深い学習の一般的な背景だけでなく、適切なツールとテクニック
アジャイルソフトウェア開発手法の一般的な経験を持っています。
文字の特徴の注目の最後に、いくつか、を含みます：
分析し、重要な思想家
データ駆動型パフォーマー
翻訳アイデアや複雑な情報明確なコミュニケータを理解します
ソルバーと革新の問題。

プログラミング言語を習得する方法

学位、証明書または卒業証書オンラインこれらの言語を使用して、あなたは確かにあなたが良い履歴書を持って行うことができます。エンジニアや科学の学生として、あなたはおそらくすでにC ++、JavaとPythonで堪能します。あなたはまた、オンライン、自分の空き時間に特に言及プロジェクトと履歴書に練習をこれらの言語を学ぶことができます。そしてRは、Pythonプログラミング言語モデルおよび処理データなどが容易になります。そのため、予想されるデータの科学者やエンジニアの機械学習は、プログラミングのより高いレベルを達成し、システムの基本設計が合理的であることを理解することができます。

機械学習アルゴリズム

機械学習アルゴリズムとライブラリの適用は仕事への機械学習の一部です。あなたはこれらの言語をマスターしている場合は、内蔵された他の開発者が作成したライブラリを開いて使用するため達成することができます。例えば、MLIBのTensorFlow、CNTKまたはApacheスパークは非常に良い機械学習プラットフォームです。またKaggleでのプログラミングアルゴリズムを練習を開始することができます。また、あなたの履歴書その機械学習に言及することができます。

ソフトウェアエンジニアリングと設計

ソフトウェア工学とシステムデザインは、機械学習の仕事の典型的な要件です。優れたシステムデザインは、あなたのアルゴリズムは、データの増加に伴って拡張することができそうという、シームレスです。ソフトウェア工学の実践は、自分の履歴書上で必要不可欠なスキルです。機械学習技術者として、あなたはAPIのアルゴリズムとソフトウェアコンポーネントとの良好な相互作用を作成することができます。ジョブの機械学習を申請する際にそのため、ソフトウェア設計の専門知識が必要とされます。

良い履歴書を作成する方法

今、あなたは機械学習のスキルや職業に必要な前提条件を知っていることを、次のステップは、履歴書に、これらすべての精巧な計画を置くことです。いくつかの一般的なヒントが含ま心に留めておくことが重要です。

あなたは、成果と成功を過小評価する必要はありません。あなたの成果についての大胆な話があれば、あなたの履歴書の上に置きます。
すべての履歴書のすべてのテキストを記入する必要はありません。スペースは、それが簡単に読者が理解できるようにすること、文書の外観をすっきりを作ります。オンラインは正確にあなたの好みにそれを作るために既存のテンプレートを適用することをお勧めします。
テキスト簡潔なことを確認してください;必要な場合を除き、それ以外の余分ながらくたを取り除きます。
ページではなく、要件にあなたの履歴書を制限しないでください。限り関連する経験として、追加のスペースが合理的です。
またはオンライン家族によって校正。この発見は目に見えないエラーやビューの他の人のポイントを提供するには便利です。

機械学習を含める必要がありますあなたの履歴書があるいくつかの重要な情報

初め
個人の概要
経験
プロジェクト
教育/証明書
スキル
参照
機械学習の履歴書テンプレート

プロヒント1：あなたが初心者やエントリーレベルの専門家であれば、完成したプロジェクトの詳細な情報を提供してください。

プロヒント2：あなたの仕事の経験と実績について可能なすべての詳細を避けないでください。あなたが作ってきた成果を披露。

機械学習ジョブは慎重な計画と配慮が必要で適用します。そして、機械学習アルゴリズムは、すべてについてであり、このアルゴリズムは、大規模なデータ分析と必要なプログラミング言語からの知識の富を持っています。グッドエンジニアリングや技術的な背景が必要です。機械学習履歴はこれらのスキルに含まれている、あなたが選択されているの機会を増やすことができます。

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