AI工程师 需要掌握的技能
按知识领域数据可视化：BI报表统计分析：拟合等机器学习：分类，回归，xgb，lgbm等深度学习：CV，NLP，强化学习，图谱，常见深度学习框架丰富武器库，构造常见场景的pipeline数据语言SQL：mysql，Oracle，ETL，CRUDpython：numpy，pandas，pyQtR：常用包，shinyIT：硬件：CPU，GPU，云主机linux：vmware，云主机，文件操作，环境搭建，
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按知识领域
数据可视化：BI报表
统计分析：拟合等
机器学习：分类，回归，xgb，lgbm等
深度学习：CV，NLP，强化学习，图谱，常见深度学习框架
丰富武器库，构造常见场景的pipeline
数据语言
SQL：mysql，Oracle，ETL，CRUD
python：numpy，pandas，pyQt
R：常用包，shiny
IT：
硬件：CPU，GPU，云主机
linux：vmware，云主机，文件操作，环境搭建，shell，定时任务
框架：实时/离线，docker/k8s，
性能：高并发，低延迟，模型推理速度
前端：用户如何与模型服务交互，html css JavaScript
后端：模型部署服务的搭建，flask django nginx
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