谷歌机器学习工程师学习路线图
你是否也曾梦想成为谷歌的机器学习工程师，却不确定该如何开始？
机器学习工程师是一个迅速发展的职业，只要掌握了合适的技能和工具，你就能脱颖而出，并有机会进入谷歌等顶尖科技公司。
这份逐步路线图将指导你掌握核心技能、工具和策略，帮助你在谷歌云平台（GCP）上脱颖而出，同时为机器学习工程师的面试做好准备。如果你想了解更多关于机器学习的相关内容，可以阅读以下这些文章：
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如果你是一名想成为机器学习工程师的初学者，这份路线图将是你理想的起点。
第一阶段：机器学习基础
1.数学与统计学
- 线性代数（如向量、矩阵、特征值）
- 概率论与统计学（如分布、贝叶斯定理）
- 微积分（如导数、偏导数）
- 优化（梯度下降、凸优化）
资源：
- 线性代数的本质https://www.3blue1brown.com/
- 可汗学院：统计学和概率论https://www.khanacademy.org/math/statistics-probability
2.编程（Python与库）
- Python基础（数据结构、循环、函数）
- 学习机器学习库（如Numpy、Pandas、Scikit-learn）
- 熟悉TensorFlow和Keras
资源：
- Coursera课程：Python for Everyonehttps://www.coursera.org/specializations/python
- 谷歌TensorFlow机器学习速成班
第二阶段：核心机器学习概念
1.监督学习与非监督学习
- 回归分析（线性回归、逻辑回归）
- 分类方法（K近邻、SVM、决策树）
- 聚类算法（K-means、层次聚类）
资源：
- Coursera课程：机器学习（Andrew Ng）https://www.coursera.org/learn/machine-learning
- 实践课程：使用Scikit-Learn、Keras和TensorFlow动手机器学习
2.模型评估与调优
- 交叉验证
- 偏差-方差平衡
- 超参数调优（如网格搜索、随机搜索）
第三阶段：深度学习与神经网络
1.神经网络
- 深度学习与神经网络基础
- 激活函数与损失函数
- 反向传播算法
资源：
- Coursera深度学习专业化课程（Andrew Ng）https://www.coursera.org/specializations/deep-learning
2.卷积神经网络（CNN）
- 图像分类
- 迁移学习
3.递归神经网络（RNN）与长短期记忆网络（LSTM）
- 序列建模与时间序列预测
第四阶段：高级机器学习概念
1.自然语言处理（NLP）
- 词语标记与词嵌入
- 序列模型（如RNN、LSTM、Transformer）
资源：
- 使用TensorFlow进行自然语言处理https://www.coursera.org/learn/natural-language-processing-tensorflow
2.强化学习
- 代理、环境与奖励机制
- Q学习与策略梯度
第五阶段：为谷歌做准备
1.学习谷歌云平台（GCP）
- 谷歌云平台介绍
- GCP中的核心ML服务（如AI Hub、AI Platform）
- GCP中的MLOps（模型部署、AutoML）
资源：
- 谷歌云机器学习工程师学习路径
- 谷歌云专业机器学习工程师考试指南
2.使用谷歌的机器学习工具进行练习
- TensorFlow Extended (TFX)
- TensorFlow模型分析 (TFMA)
3.学习谷歌的ML案例研究
- 回顾谷歌实际的机器学习解决方案和案例研究
- 理解谷歌的机器学习管道
第六阶段：项目与实践经验
- 使用TensorFlow在谷歌云平台上构建ML模型
- 参加Kaggle比赛积累实践经验
- 在GCP上构建并部署端到端的机器学习管道
- 实现现实世界中的项目（如图像识别和情感分析）
第七阶段：面试准备
1.技术面试练习
- 数据结构与算法（重点掌握Python）
- 在LeetCode上进行编程面试练习
- 关注系统设计与机器学习管道问题
2.机器学习工程师面试准备
- 研究常见的机器学习面试问题（如偏差-方差平衡、模型评估）
- 练习清晰地解释你的机器学习项目与概念
资源：
- 如何进行机器学习面试
- 《破解编码面试》Gayle Laakmann McDowellhttps://www.amazon.com/Cracking-Coding-Interview-6th-Programming/dp/0984782850
最后阶段：认证
- 谷歌专业机器学习工程师认证
- 该认证强调谷歌的机器学习工具与流程。一旦你对GCP和机器学习管道足够熟悉，就可以准备这个认证。
结论
成为谷歌的机器学习工程师是一段充满挑战的旅程，但通过扎实掌握基础知识和不断实践，这是每个人都可以实现的目标。
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原文作者：Suraj Jha, MSc AI/ML
翻译作者：过儿
美工编辑：过儿
校对审稿：Jason
原文链接：https://medium.com/write-a-catalyst/google-ml-engineer-preparation-roadmap-a-step-by-step-guide-207e1378d550
