普通二本計算機畢業生想要從事于數據挖掘機器學習？

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通常情況下，本科畢業生大部分都是從應用級開發開始做起，如果想做機器學習類的研發型工作，往往都需要具備相對完善的知識結構。所以，如果想從事研發型工作，讀研是一個比較現實的選擇。

隨著大數據的發展，機器學習（包括深度學習）得到了廣泛的關注和應用，機器學習目前在自動駕駛、計算機視覺、機器人等領域都有廣泛的應用，在互聯網企業中更是被大面積的使用，可以說目前從事機器學習方面的研發有廣闊的發展前景。

從事機器學習方面的研發需要具備三方面的基礎，首先是具備扎實的數學基礎，因為機器學習的步驟包括算法設計、算法訓練、算法驗證和算法應用，所以扎實的數學基礎是從事機器學習的先決條件。其次要具備扎實的計算機基礎，機器學習涉及到很多內容，不僅需要通過編程語言來實現算法，還需要了解計算機體系結構、計算機網絡、各種嵌入式設備的工作機制等等。最后還需要掌握一個系統的研究方法，而這正是從事機器學習研發的重要環節，也是自學者最難掌握的內容之一。

對于計算機專業的本科生來說，數學基礎和計算機基礎都比較扎實，但是缺乏研究的深度和實際操作的經驗，如果剛畢業就從事機器學習方面的研發需要有一個系統的學習過程，通常不少企業并不具備這樣的條件，所以本科畢業就從事機器學習方面的開發是比較困難的。

所以，如果想從事機器學習類的工作，讀研是一個比較現實和可行的選擇。

作者簡介：中國科學院大學計算機專業研究生導師，從事IT行業多年，研究方向包括動態軟件體系結構、大數據、人工智能相關領域，有多年的一線研發經驗。

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