主要观点总结
这篇文章是一位成功转行成为机器学习工程师的国外小哥分享的转行经验，他通过个人的努力实现了从社会学和物理学领域到机器学习工程师的转变。文章介绍了机器学习工程师的技能要求和转行路径，以及实用的学习资源。
关键观点总结
关键观点1: 文章主旨
分享转行成为机器学习工程师的经验和建议，强调了机器学习工程师的技能要求和必备技能。
关键观点2: 机器学习工程师的技能要求
需要掌握软件工程、数据科学和数学等不同领域的技能，以及应用领域的知识。还需要具备处理大量数据、部署模型、迭代实验等能力。
关键观点3: 转行路径
文章提供了两种常见的转行路径：数据科学路线和软件工程路线。对于自学者来说，推荐从软件工程路线入手，同时学习相关技能和实习经验。
关键观点4: 学习资源
文章推荐了一系列学习资源，包括课程、书籍和在线讲座等，帮助读者系统地学习相关知识和技能。
关键观点5: 实践项目的重要性
文章强调了实践项目的重要性，通过构建作品集来发展专业知识，提升竞争力。
关键观点6: 个人经历分享
作者分享了个人转行经历和心得，为读者提供实际的参考和建议。
文章预览
转自：新智元 - Aeneas 【导读】 人到中年，想半路出家转行成机器学习工程师，可行吗？最近，这位成功转行的国外小哥用一篇干货满满的硬核博客告诉我们：完全可以！ 转行成为一名机器学习工程师，可行吗？ 国外一位成功转行的Max Mynter告诉我们——完全可以！ 收到了多条X私信后，他决定把自己的成功经验写下来。 他强调说：我不是Karpathy，但我可以算一名扎实的中级机器学习工程师。 他是通过刻意的努力，才成为一名工程师的。而且，就是在最近，他刚刚从业余爱好者转成了一名专业人士。 以前，Mynter从事的是社会学和物理学 因此，他写下来这篇博文，希望为有类似愿望的人们提供可行的路线图和资源，从而为职业生涯奠定基础。 什么是机器学习工程师？ 在开始，Mynter给我们提了一个问题：什么是机器学习工程师？ 因为机器学习以及
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