## 模式识别介绍
### 简介
模式识别是应用数学、统计学和机器学习方法，从数据中提取特征并建立分类模型的技术。常见应用场景包括图像识别、语音处理、金融风控等。岗位类型属于技术类，行业归属计算机软件/硬件/服务领域。
### 职业方向
初级模式识别工程师 → 高级算法工程师 → AI技术专家
数据分析师 → [机器学习工程师](https://www.niuqizp.com/wenku/article-HYrUkr8Ct.html) → 人工智能架构师
算法研究员 → 算法总监 → 首席科学家
### 核心技能
PythonR编程
机器学习算法（SVM决策树神经网络）
统计学基础（假设检验回归分析）
数据可视化（MatplotlibTableau）
深度学习框架（TensorFlowPyTorch）
### 相关技能
[数据分析](https://s.niuqizp.com/s_campus_%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%88%86%E6%9E%90/?ur=article)， [机器学习](https://s.niuqizp.com/s_campus_%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0/?ur=article)， [深度学习](https://s.niuqizp.com/s_campus_%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0/?ur=article)， [统计建模](https://s.niuqizp.com/s_campus_%E7%BB%9F%E8%AE%A1%E5%BB%BA%E6%A8%A1/?ur=article)， [自然语言处理](https://s.niuqizp.com/s_campus_%E8%87%AA%E7%84%B6%E8%AF%AD%E8%A8%80%E5%A4%84%E7%90%86/?ur=article)， [计算机视觉](https://s.niuqizp.com/s_campus_%E8%AE%A1%E7%AE%97%E6%9C%BA%E8%A7%86%E8%A7%89/?ur=article)
### 相关专业
[计算机科学与技术](https://s.niuqizp.com/s_campus_计算机科学与技术/?ur=article)， [软件工程](https://s.niuqizp.com/s_campus_软件工程/?ur=article)， [人工智能](https://s.niuqizp.com/s_campus_人工智能/?ur=article)， [数据科学](https://s.niuqizp.com/s_campus_数据科学/?ur=article)， [电子工程](https://s.niuqizp.com/s_campus_电子工程/?ur=article)， [应用数学](https://s.niuqizp.com/s_campus_应用数学/?ur=article)
### 相关证书
[PMP项目管理](https://s.niuqizp.com/s_campus_PMP项目管理/?ur=article)， [CET6](https://s.niuqizp.com/s_campus_CET6/?ur=article)， [计算机二级（Python）](https://s.niuqizp.com/s_campus_计算机二级（Python）/?ur=article)， [TensorFlow开发者证书](https://s.niuqizp.com/s_campus_TensorFlow开发者证书/?ur=article)， [AWS机器学习专项认证](https://s.niuqizp.com/s_campus_AWS机器学习专项认证/?ur=article)
### 相关岗位
[数据分析师](https://s.niuqizp.com/s_campus_数据分析师/?ur=article)， [机器学习工程师](https://s.niuqizp.com/s_campus_机器学习工程师/?ur=article)， [数据科学家](https://s.niuqizp.com/s_campus_数据科学家/?ur=article)， [AI算法工程师](https://s.niuqizp.com/s_campus_AI算法工程师/?ur=article)， [计算机视觉工程师](https://s.niuqizp.com/s_campus_计算机视觉工程师/?ur=article)
### 求职建议
应届生建议：1）重点掌握数学建模和算法实现能力 2）参与Kaggle竞赛积累项目经验 3）考取TensorFlow开发者认证 4）实习优先选择人工智能实验室或科技公司算法岗 5）关注CV/NLP等细分领域发展
