在人工智能（AI）技术迅猛发展的今天，越来越多的人开始关注如何成为这场科技革命中的重要参与者。对于想要踏上这个征程的人来说，选择正确的专业是至关重要的。现在，我们要探讨的是机器学习和数据科学，它们为何成为了AI领域中最受欢迎的学术道路。

首先，让我们来回顾一下这些词汇背后的含义。在谈论做人工智能时，我们通常指的是掌握能够让计算机系统模仿人类行为、理解语言、识别图像和声音等复杂任务能力。这涉及到大量数学模型、算法以及对大规模数据集进行处理和分析。因此，在这个过程中，两个核心概念就显得尤为关键：机器学习与数据科学。

1. 什么是机器学习？

一个简单的定义

从字面上理解，“机器学习”是一种允许计算机系统通过算法自动从经验中改进其性能，并根据新信息调整决策规则或预测模式的一种技术。在这种情况下，“经验”通常意味着大量高质量训练样本，这些样本会被用来教导模型如何更好地执行特定的任务，比如分类、聚类或回归。

2. 数据科学是什么？

数据驱动世界

“数据科学”是一个广泛涵盖了统计学、数学建模和计算方法等多个领域的学科，它专注于发现隐藏在海量数字化信息之中的知识并将这些知识转化为实际行动。这里的问题不仅仅局限于收集和存储，而是需要深入挖掘以揭示有价值见解，从而帮助企业做出更明智的决策。

为什么它们如此紧密相连？

融合点：强大的工具箱

尽管每个单独看起来都像是独立且充满挑战性，但当它们结合使用时，就产生了真正令人惊叹的事情。一旦你学会了运用各种统计方法去分析并准备用于训练模型的大型数据库，你就能利用这些技能构建能够自我优化解决方案，这正是现代人工智能所需。此外，当你在实践中应用你的知识时，你会发现自己经常需要同时使用这两种技能来解决问题。

如何成为一名优秀的人工智能工程师？

学习路径

基础课程：确保你已经具备编程能力，并且熟悉至少一种流行编程语言，如Python。

理论框架：深入研究概率论、线性代数、高级统计学，以及微积分。

具体技能：了解各种机器学习算法及其实现方式，同时掌握必要的心理学原理，以便更好地理解人类行为。

实践项目：通过完成项目来加深你的理解，并将理论转变为可操作代码。

持续更新: 人工智能领域不断进步，因此保持对最新趋势和研究结果的了解非常重要。

综上所述，无论是在大学还是职业生涯早期阶段，都可以看到为什么"做人工智能"往往意味着必须精通某些相关专业。特别是在过去几年里，由于云服务平台变得更加容易访问，以及免费资源如Kaggle提供开放式竞赛，对此类培训机会也越发兴奋。但即使拥有所有必需品，如果没有良好的教育背景支持，也难以保证成功。而对于那些愿意投身这一行业而未来的潜在人才来说，他们无疑正在走向一个充满无限可能但又充满挑战性的未来。