1樓：溪午不聞鐘
行業發展是很複雜的話題，需要站在業界頂端的人來分析一二。
我只是個人感覺，我認為網際網路帶來的工業革命不會停止，網際網路這個行業也還處在發展之中，日新月異。所以總體而言，這個行業還有很多潛力沒有被發掘出來，還有太多不成熟的地方，不斷地有新東西被挖掘出來，離衰退還遠著呢。
大資料、機器學習、雲計算三個行業，也還遠遠沒有成熟。（說行業當然就是工業界，學術界的大熱我認為是工業界的風向標）現在人才缺乏，供需關係擺在這，這個方向的薪資當然誘人了。
我認為可以與之對比的，是幾年前的移動網際網路大潮，也是高薪缺人，如今人才需求量仍然很大，但是薪資已經沒有那麼突出，就是因為移動網際網路行業已經日趨成熟，入行門檻低，行業規模大，擴張速度快，人才飽和趨勢明顯。
機器學習不是這樣，這個行業的人才需求量沒有移動網際網路那麼大，但是門檻非常高，這個行業的普通碼農也需要掌握scala程式語言，分布式原理，linux系統，幾個主要的分布式框架程式設計等基礎知識；運維工程師的要求是網際網路行業中最高的，當乙個系統的輸入、計算、儲存全部都是分布式的時候，它的運維成本昂貴到前所有未有的地步；演算法工程師的要求就更高了，要求學術視野，要求很高的數學功底（尤其是概率論），還有一大堆聽起來就頭暈的機器學習演算法原理。
一言以蔽之，這方面只有普通碼農，有短期見效的學習途徑，而且瓶頸還是高於移動網際網路的普通碼農。
所以我個人看來：1、機器學習行業規模遠不如通訊那麼龐大。2、它背後的龐大生態系統使得它短期之內不會衰退。
未來前景：機械人行業、物聯網等未來產業都需要機器學習行業。即使機器學習行業供需關係飽和，發展停滯，我們也可以憑藉基礎轉入機械人、物聯網行業，這些未來產業現在還只是萌芽呢。
3、行業成熟速度、人才飽和速度都相對比較低。適合長期投入學習。
總之，NO。
2樓：
哪有一壓注就壓上的，又不是占卜。
建議題主，要麼選乙個符合興趣CS分支，要麼隨大流。把計算機相關的基礎搞好，就算是機器學習也也有很強的工程的一面，到時候就算你弄不出什麼名堂，也能轉去做普通碼農。丸
3樓：張大帥
碼農火了多少年了，好的碼農現在依然難招，有點經驗和水平的年薪20萬一下肯定找不到。無它，有難度有門檻。機器學習是更有門檻的，這東西想真正工業界做出點東西，要求非常高。
首先要讀很多書，特別是要有一定的數學基礎，這個很多人做不到，然後要能寫碼，這又刷掉一批，然後還要有sense，這個也許有點玄，但是據我觀察真的不是人人都是這塊料。
我不知道通訊行業具體做什麼工作，也不了解通訊行業現在的科技發展。但是it行業沒有什麼供過於求，說難聽點，現在其實很多都是勉強用，水平不夠也只能用，因為水平夠的人不夠招不到。
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