数学基础
机器学习有时候也被称为统计学习，其实就是统计大量历史数据中的规律，构建算法模型，再利用模型对现在的数据进行分类和预测。所以学习机器学习算法，先要复习一下统计学和概率论方面的知识。
机器学习算法
系统学习机器学习算法最好的入门级课程是斯坦福大学的机器学习公开课，这门课程由吴恩达讲授，非常经典。还有几本比较经典的书籍可以和公开课相互参照，比如周志华的《机器学习》，俗称“西瓜书”，比较通俗易懂，适合入门;李航的《统计学习方法》，偏数学一些，可以不时翻看。
大数据技术与机器学习框架
在小规模的数据集上做算法练习，用Python程序在单机上运行就可以了，但是在真正的生产环境中，需要面对海量的数据处理计算需求，这就需要用到各种大数据技术产品。各种主流大数据产品都有自己的机器学习框架与算法库，比如Hadoop上有Mahout、Spark上有MLlib，借助这些算法库和工具，可以较快速地在大数据平台上开发机器学习应用程序。
人工智能应用
人工智能距离达到“实用”的地步还有一段距离，大家如果留意会发现关于人工智能类的产品新闻等都是说几年内会取得成就、进行投入等，在现实当中，有投入的人工智能产品么?当然有，不过都是一些弱人工智能，其智能程度并不高。业界其实不缺懂算法的专家，但是却非常短缺能够将机器学习和业务结合，产生实际价值的专家。
关于大数据工程师如何进阶人工智能，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。