学历不一定代表一切，尤其是在机器学习领域。有时候，即使是学历较低但有丰富经验的人，更能将机器学习发挥到极致。

通过学历来获得AI岗位的人通常只具备理论知识，虽然在求职中具有优势，但是他们的实际操作能力却相当弱，甚至说是低能。相反，那些没有学历但实际操作能力强的人，尽管没有学历上的优势，但却能做出很多实际的东西。为了让更多人看到你的作品，你可以在适当的地方发布，比如技术论坛或GitHub上，等待有缘的人来发现你。如果有学历又有实际操作能力的人呢？这样的人将会是非常理想的人选，因为既具有理论知识，又具有实际操作能力。

在应聘机器学习和人工智能相关岗位时，由于招聘信息未能提供准确描述，面试官常常不知道应该找什么样的人，这导致只凭学历的人会有更大的机会。但不要担心，这些小型企业通常生存不长。如果你是一线业务人员，同时又了解一些技术，那么你就非常强大了。因为这些技术通常都是工具的应用，而不是研究性的。

文章目录

机器学习学位的用途？
学位有局限性
学历不够正确学习机器学习方法
去找个工作
机器学习实践研究

机器学习学位的用途？

一般人认为学历重要的几个原因：

机器学习学位的用处，最主要有三点：

首先，获取学习机器学习学位意味着得到正确的学习体系。它将提供系统的理论基础和丰富的实践经验，帮助你成为一名具备高水平素质的机器学习专业人士。
其次，获取机器学习学位会使自己更容易获得机器学习相关的工作机会。这是因为具备了行业内所需的技能和知识，可以更容易地脱颖而出。
最后，获取机器学习学位，就可以进入大学或工业界的研究实验室进行机器学习研究。这些研究实验室经常提供高薪招聘职位，求职者通常需要具备学位作为先决条件。

学位有局限性

当我们考虑获得机器学习学位时，需要充分了解其中的利弊。获得学位证书可以极大地提高你在工作岗位上的机会，但是成功的保证是不确定的。获得学位是一项重大的决策，它贵需要很长时间并且是给普通学生设计的。还有就是教师年龄因素，教材可能过时了。所以在考虑时需要深入思考。

拥有一张机器学习相关的学位证书，确实是一个能提升职业前景的机会，但是不能保证一定成功。因此，在决定是否接受正式学位教育时，需要深入考虑一些重要因素。

首先，学位课程非常昂贵，这意味着你需要在学习期间牺牲掉可能获得的收入，希望在未来能够有更大的收入潜力。
其次，学位是一种象征，能够展示自己在教育方面的成就。
然而，学位需要花费很长时间才能获得，可能会导致你错过机器学习领域的最新发展。此外，学位是为普通学生设计的，不一定适合你的兴趣和技能。
最后，学位教师的年龄因素也需要考虑，这可能意味着学习材料已经过时了很多年。

学历不够正确学习机器学习方法

当然，有时候跳过学位并不意味着你就可以放弃学位。但是，如果打算从事机器学习工作，这样做可能是可行的，因为机器学习是一个年轻的领域，雇主对实际经验的重视程度很高。可以通过多种途径来展示你的技能和经验。例如参加Kaggle竞赛，撰写有关机器学习的文章，或在GitHub上展示项目。这些都可以成为获得工作的有力工具。

如果想在家自学完成机器学习课程，那么这是可能的。

可以通过完成一个在线课程来获取基本的知识。这些课程通常有讲座视频，习题和其他学生交流区域，可以在自己的节奏和方式中完成它们。
还可以阅读一本关于机器学习的书籍，并将其应用于实践中。可以记笔记，完成练习并实现所学的内容。
还可以从观看在线讲座、做练习、读书和设计自己的课程等方面入手。这种方法允许自由地选择学习的课程，并在舒适的环境中学习，这是获得学位的替代方案。

去找个工作

现在，随着机器学习的飞速发展，拥有强大的技能是获得高薪就业机会的关键。

那么，如何向潜在雇主表明你在机器学习方面的能力呢？

创建自己的博客是一个很好的选择。在博客上可以分享自己的研究进展和发现，向雇主展示你对机器学习的深入理解。同时也需要具备营销的素质，帮助博客和个人品牌脱颖而出。

一个很好的方式是在学习机器学习的过程中，完成一门课程或阅读一本书，并在博客上记录你的学习进展。这样，雇主就可以看到你在机器学习方面的知识是如何积累和提高的。

另外，参加机器学习竞赛或项目工作也是一种很好的展示自己实际能力的途径。竞争的过程中可以获得一个相对较高的排名，证明自己在机器学习领域具有较高水平。而且与技术熟练的从业者合作，可以帮助你更快地掌握技能并取得更好的成绩。

最后，完成一些机器学习中的小项目，并在博客和社交媒体上发布项目结果，并在公共版本控制系统上发布代码。这样不仅可以让雇主了解你的实际能力，也可以为其他人提供学习和借鉴的机会。建立一组已完成的项目，将可以作为你的经验和成就的档案，并且能为雇主提供证明你的能力的证据。

机器学习实践研究

如果对某一特定的概念或机器学习方法深深着迷，那么可以自己设计研究计划。高学历实际上就是在研究和研究方法上的学徒阶段，还有深入了解该领域的机会，而这种深入了解是很难单独复制的。通过专注和奉献精神，你可以成为自己所选择领域的专家，真正为整个社区带来新的见解和进步。

如果想在科学领域快速成长，这里有几个建议可供参考。

可以尝试研究论文的复制研究。这可能需要与研究人员沟通，以了解方法和数据的细节。复制是科学研究的基石，能够复制成果的论证本身就是可发表的研究。可以先写博客，然后将你的发现推销给有兴趣的研究人员。
可以尝试自我发表你的研究成果，可以以白皮书、论文或电子书的形式出现。做好最好的工作，并有信心与研究团体联系，征求他们的意见和建议。
可以通过出色的工作和表现出对他人工作的兴趣来贡献和合作。与该领域的研究人员建立并保持联系。像任何关系一样慢慢建立信任。要记住，掌握技能并不是最重要的，往往是帮助所在的领域更上一层楼的基石。

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