目前，深度学习、语音识别和自然语言非常火，现在不入门以后还来得及吗？行业工资如何，如何入门其中一个方向？
曾经做过一份人工智能较火的方向之一（自然语言处理）岗位薪资及技术要求数据报告，如下：
目录
1，自然语言处理岗位学历，工作经验，薪资图表
2，自然语言处理岗位城市，公司融资，规模一览
3，可视化自然语言处理应聘所需技能
注：此报告数据捉取自互联网招聘平台，经过简单分词，去中英文停用词，再加上pandas和matplotlib，Excel图表的可视化呈现。
前言：本文爬取自然语言处理相关岗位需求，试图通过文本分析以及可视化技能来说明此岗位以及所处行业的状况，为欲入门此岗位程序员或此岗位大牛提供些参考干货
（注：自然语言处理属于人工智能重要分支，目前人工智能创业主要集中在机器视觉，智能语音，自然语言理解与生成等领域）：
（1）学历要求至少本科，若你拥有本科学历即可满足六成的岗位投递学历需求，只有2%岗位明确要求为博士以上，目测硕士为最理想的学历，大专学历的童鞋，需要加强其他方面的亮点，因为只有1%（有点残酷）。
（2）报告老师，我家隔壁老王童鞋是没有经验的本科程序员，想跨入此行容易吗？从下图可知，首先没有经验的你只可以满足15%的岗位投递基本要求（若你不小心有一年经验则可以满足六成的岗位要求），再考虑到你只拥有本科学历，结合上图，由此可知，你只能满足接近10%的岗位，对于想跨入此行业的本科学历的隔壁老王程序员提出了更高要求，老王加油（注：小编是从岗位的投递需求分析，实际情况需要根据面试公司要求，请用辩证思维看待）。
（3）从业者起薪较高，近9成多从业者一入行即可获得15K/月以上的薪资，有近一半的岗位可提供30K/月的薪酬水平。由此看来，如果你有朋友从事自然语言处理，即使年薪20万，他也很有动力提高自己，因为薪资水平处于行业较低水平。
小结：来来来，单只是考虑学历和工作年限，目前就已经暂时得出个有点靠谱的结论：自然语言处理职业，属于典型的入行难，钱多的行当。此外，经小数据分析，一般淘气的HR挺喜好这样诱惑求职者：股票期权，用户量大，数据量大，大牛带飞，机器多，机器多，机器多，对，很吃机器，你训练多少层神经网络呀，再此外笔者惊奇的发现居然很少HR提“美女如云”，要知道钱再多也难抵内心的孤独与寂寞，何况还有难耐和冷。。
（4）逃离北上广？逃离北京你都难找到此岗位的工作！北京提供了近六成的自然语言处理岗位，广州居然排在第六，深圳和广州加起来也只占11%左右，不禁陷入深深的沉思。值得一提的是杭州和成为逃离北上广深后不错的选择（与整体互联网岗位分布需求相符），不愧是准一线城市。
（5）再看行业公司现状，近6成属于移动互联网行业，范畴包括但不限于文本挖掘，知识图谱，智能语音，语义，推荐系统，计算广告，搜索，问答系统，机器翻译，金融等。从规模来看，仅两成的岗位由大型公司（大于2000人的）提供。
（6）近七成处于融资阶段（考虑到部分没融资的公司会邪恶的选择“不需要融资”），也就说近七成的岗位为初创公司提供，创业公司色彩浓厚，刚进入的从业者会不太稳定，较为缺乏安全感。
（7）Python为必备首选语言，C++和JAVA紧跟，考虑到Java天然适合大数据以及斯坦福corenlp主要由java开发，Java在自然语言处理的传统地位仍不可小觑。此外Hadoop，Spark，Linux环境，Shell编程，不懂肯定不行。恩，浮出的画面是，自然语言岗位从业者在linux环境下，左手Python调Tensorflow，右手Java搞Hadoop，Spark，根本没有X生活，因为你还要与时俱进，比程序员多用点脑细胞看各种论文啊。。。。
需要熟悉的技术：
（8）Tensorflow首选，注重掌握常用自然语言算法。值得说的是你若不学几个神经网络，你都不好意思应聘，毕竟已经从统计自然语言处理进入神经网络的时代。
结合词云图和文章的第一张配图可列出主要岗位技能如下：
1）神经网络：RNN，LSTM，CNN等
2）深度学习框架：Tensorflow，Theano等，毋庸置疑首选Tensorflow。
3）自然语言常用算法：CRF，LDA，HMM，SVM等，当然逻辑回归、决策树、贝叶斯等你也要记得学啊。
4）自然语言处理常用模块：NLTK，stanfordNLP，OpenNLP等
5）数据库技术：Mongodb，Hbase，Hive等
排除语言技术后的词云图
（9）我们再单独看文字的技能词云图与岗位需求文本，小编发现，常用自然语言处理算法，机器学习技能，分词，文本挖掘，深度学习，语义，命名实体识别等属于必备技能。
人工智能这个行业有多火爆？去看看2017年的互联网岗位薪酬排名就知道了，这个2017年的风口让从业者的薪资水平直接飙升到了行业第三位，人均20.1K，排在第一位的是管理岗，前面看到很多小伙伴都已经从学历，语言，技能，入门薪资，晋升，地域等详细说明了人工智能行业工资有多高，那我就着重说一下人工智能怎么入门吧。
学习一项能力最好的时间是十年前，其次是现在，以过往的经验，可以分为以下几个步骤：
第一步，大多数本科专业都会学的数学的基础知识，这是为后续的调整参数做准备，一个优秀的程序员如果又良好的数学功底，之后的路会好走很多；
第二部，python，现在python已经成为了全球最热门的语言，没有之一，他强大的数据清洗，数据处理和数据可视化能力另很多程序员趋之如鹜；
有了前面两步的基础，第三步和第四步的机器学习就没有那么难了，如果我前面提到的两部你没有学好，也不要担心，你可以把机器学习当作一个黑匣子利用，不用十分了解他的参数配置，只需要大致了解这个算法是干什么的并根据案例去试着做几个demo，接下来就可以进入深度学习了，现在比较火的深度学习算法是tensorflow，网上有很多教程。
最后就是预测了，根据所处的业务背景，结合业务进行功能的实现，很快你就发现，人工智能入门简单，精通却不容易了。
一个优秀的人工智能工程师必定对业务十分了解，这块就只能师傅领进门，修行在个人了。
