转行机器学习须知——拉勾网机器学习岗位招聘数据解析

机器学习这个领域已经火了很长时间了，在这个时候要入行的话，还是要先多考虑一下转行的难度的。

我使用爬虫爬取了拉勾网机器学习相关的岗位的招聘信息，与大家分享一下。

1. 那个城市的薪资高？

1.1 各地的机器学习需求量

各地机器学习招聘岗位数量

北京的机器学习需求量占了全国的一半，另外上海、深圳和杭州也是机器学习比较热门的城市。

1.2 各地的机器学习薪资

各地机器学习岗位薪资水平

北京不止岗位数量多，连薪资都是排名第一。

1.3 薪资与房价？

一年工资可以购买的房屋面积

但是考虑到房价的话，可可以成都、杭州才是机器学习工作者的理想去处。

2. 有学历和经验要求吗？

不同学历要求占比

本科+硕士几乎占了90%，可见机器学习的学历门槛并不低。

不同经验要求占比

1年以下的非应届生需求量很小，想转行的朋友们最好是应届转，或者者在与机器学习相关的岗位积攒点工作经验。

3. 招聘企业

3.1 工业领域分布

工业领域分布

假如要转行的话，最好筛选和自己本行相近的行业，难度会小少量。

3.2 招聘规模

招聘规模排行榜

4. 岗位映像

4.1 岗位标签

机器学习岗位标签

4.2 岗位要求关键词

岗位要求关键词

自然语言解决这个细分词汇在岗位标签和岗位要求中相当显眼，各大公司都开始在自然语言解决领域投入大量财力。相比图像解决而言，自然语言解决还有更大的发展空间。

5. 技可以要求

5.1 要学什么编程语言？

在岗位要求中，常见的语言有Python,C++,C语言,Java,R,matlab,scala七个，其余语言如JavaScript、Perl比较罕见。

各种语言出现的频率

毫无疑问，Python是机器学习工作者的必学语言，第二门语言能在Java和C++之间选择，具体能参考你中意的公司所用的语言进行学习。

5.2 哪种深度学习框架更受欢迎

共有88.73%对深度学习框架的掌握提出了要求，但是各大公司用的框架略有不同：

各种框架出现的频率

TensorFlow仍然是占有率最高的框架，但是还远没有达到统治地位，其余框架都还有机会赶超TensorFlow，尤其是最近学术圈非常热门的PyTorch。

转行最忌讳的就是闭门造车，学习路上的伙伴对成功至关重要，对机器学习感兴趣的朋友能加群：

机器学习-菜鸡互啄