大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于软件公司变为科技公司的问题，于是小编就整理了2个相关介绍软件公司变为科技公司的解答，让我们一起看看吧。
- 软件工程师如何转行做人工智能？
- 大学学的软件工程专业，现在发现很难，也不能转专业，该怎么办？
软件工程师如何转行做人工智能？
我亲身经历了从非AI软件开发到AI的转变。
我一直对AI感兴趣，也知道这是技术发展的一个大趋势。所以在2016年以前，陆陆续续地关注一些AI博客，断断续续地学习，但一直没有系统学习过。
在2016年，因为工作的变动，就开始系统地学习了AI。买了一些AI的书来读，在coursera在线学习网站上，参加了业界有名的Andrew Ng（吴恩达）的《机器学习》课程。
这是我是在2016年5月份获得的《机器学习》结业证书。
《机器学习》结业，只是入门。而AI分成好几个领域，比如图像识别、NLP等等，每一门的水都挺深。我选择进入NLP，因为其它领域都被大公司吃完了，而NLP相对不太成熟，小公司更有机会。
我学习了NLP的实用技术，并用来做产品。后来还是因为AI更是大公司的菜，加上其它的一些事情，就转向聚焦在区块链上了。
所以，我觉得我有资格来回答这个问题。
对于软件工程师，这种转变，不叫转行，而叫学习新技能。
对于很多软件工程师，数学知识平时用得少，软件功能都是调用这个库、那个API来实现的。这在AI之前，在很多公司还算是合格的，毕竟能完成工作。
软件工程师转行做人工智能，可以参考先前Insight AI 发布的一篇题为《Transitioning from Software Engineering to Artificial Intelligence》的文章，其中提到一名软件工程师如果打算转行做人工智能，需要掌握这 5 项技能：统计学、机器学习理论、数据整理、调试／调节模型、软件工程。
坚实的统计学基础是为了更好的理解机器学习。
机器学习理论可以深入理解构建函数模型并且与团队其他人员对机器有效沟通。
而数据整理对于应用人工智能的重要性就如同你的模型的成功与你的数据的质量（和数量）高度相关一般。
调试/调节模型对一些不收敛或者包含与调试代码非常不同的过程但是给出合理结果的机器学习算法进行调试非常重要。
软件工程技巧可以在许多应用型机器的学习中使用。
但是应用人工智能领域变化的特别快，最好的学习方式是动手实践并且真正尝试构建一个完整方案解决实际的问题。
有些答案实在看不下去了，来点干货
人工智能相关职位（各种叫法: 算法工程、NLP工程师, CV算法研发工程师，数据科学家，推荐算法工程师，机器学习工程师、人工智能工程师等）的要求基本如下：
职位关键词：算法层面为机器学习，深度学习，NLP, CV, 强化学习等，大数据层面: Hadoop, Hive, Spark等
实践：有实践经验 （转行的话，建议打比赛）
围绕着上面的职位要求，下面是可操作的建议:
谢谢邀请！
软件工程师转行做人工智能是一个不错的选择，但是要根据自身的知识结构进行相应的准备。对于研发级软件工程师（研发级程序员）来说，转行做人工智能是相对比较容易的，因为研发级工程师往往都有扎实的算法基础。对于应用级软件工程师（应用级程序员）来说，转行做人工智能需要一个系统的准备（学习）过程。
人工智能目前的研究方向比较多，比如自然语言处理、机器学习以及计算机视觉都是不错的研究方向，下面就以机器学习为例，说一下作为应用级软件工程师来说，都应该做好哪些准备。
首先，需要系统的学习一下算法知识。机器学习的研发是以算法为核心进行展开的，所以要有一个扎实的算法基础。这个过程需要了解一些比较经典的算法设计过程，逐步培养起解决问题的思路。这部分的学习内容包括随机算法、堆排序算法、快排、计数排序、贪心算法、核算法、势能法、图算法、多线程算法、数论算法和近似算法等，在学习算法的过程中也会连带着把数据结构一并学习一下，因为算法和数据结构本就不分家。
其次，了解机器学习的实现步骤。机器学习的流程包括数据收集、数据整理、算法设计、算法实现、验证算法和应用算法，数据收集是机器学习的第一步，目前可以用于机器学习的公共数据集并不少，对于实验来说已经够用了。接下来就是了解常见的机器学习算法，目前比较常见的机器学习算法包括NB、k-mean、kNN、SVM、Apriori、EM、PageRank、CART等算法，对于有算法基础的人来说，这些算法的学习并不困难。
最后，选择一门编程语言来实现这些算法并对其进行验证。对于软件工程师来说，这个步骤还是相对比较轻松的，目前使用Python做机器学习的算法实现是一个比较常见的做法。
人工智能是我的主要研究方向之一，目前我也在带相关方向的研究生，我会陆续在头条写一些关于人工智能方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有人工智能方面的问题，也可以咨询我，谢谢！
大学学的软件工程专业，现在发现很难，也不能转专业，该怎么办？
如果就是特别艰难。你不学习转变根本不行，要适应社会的需求没有可能社会去适应你。多接触一些行业，找一个相对比较喜欢的先做，一边继续你的专业学习，直到你能凭着你的专业可以找到一个你满意的职位为止，不能总消极你不动起来就会沉沦下去，一个过来人给你的意见
软件工程专业是最近几年就业情况非常好的专业之一，所以如果从就业的角度出发，软件工程专业是一个非常不错的选择。
下面我简单的分析一下软件工程专业，然后针对可能出现的学习难点做一个剖析，再给出一个学习建议，希望能帮助到有类似问题的同学。
软件工程的课程内容分为三个大的部分，第一个部分是基础学科的学习，包括数学、物理等课程，这部分课程具有明显的连续性（延续高中课程），所以虽然是重点，但是应该并不是软件工程专业学习过程中的困难点。
第二个部分的内容是计算机基础内容，包括操作系统、算法设计、数据结构、编程语言、计算机网络等内容，这部分内容是最用可能产生学习困难的地方。一个原因是这些内容比较抽象，另一个原因是内容比较多。
要想解决这部分学习的困难，最好的办法是做实验。计算机知识在学习的初期往往都比较难，但是过了这个阶段之后，就会越学越容易，要想顺利通过初级阶段的学习，一个重要的学习方法就是把抽象的概念具体化，如何为抽象的概念具体化呢？答案就是实验。不论是算法设计还是数据结构，这些内容都比较抽象，如果不通过实验建立起画面感是很难掌握的，之所以很多女同学学习计算机知识有困难，就是因为很多女同学不愿意做实验，这是一个比较重要的原因。
软件工程专业第三个部分的内容是实践，往往实践部分的难度并不大，也是软件工程专业学习的中后期，但是这部分内容对学生的能力培养却非常重要。
软件工程专业是一个非常注重动手能力培养的专业，也正因如此，所以软件工程专业的就业率非常高。既然不能随便转专业，那么就应该沉下心来，想一想学习的问题出在哪里，然后对症下药，这才是解决问题的正确途径。
我从事教育工作多年，目前也在带计算机方向的研究生，我也遇到过本科是非计算机专业的研究生。按照历史经验来看，只要肯努力，并且有一个正确的学习方法，即使本科是非计算机专业的计算机研究生也能做出成果并顺利毕业。既然跨专业读研的困难都能克服，那么我相信第一专业的学习困难也能克服，一定要相信自己！
如果有软件工程专业学习上的具体问题，也可以咨询我。
谢谢！
谢谢邀请：
我觉得挺好的专业为什么要换呢，现在这个专业是很有前景的，没有什么比这个专业未来更好吃饭的了。
不过学起来确实很难，科技改变生活啊。你再坚持一下，多研究一下，你会发现编程的世界挺好的。虽然现在很难，但对于以后的生活，更直白一点来说钱，是很重要的！
这个行业薪资待遇是很可观的！你要加油啊！
到此，以上就是小编对于软件公司变为科技公司的问题就介绍到这了，希望介绍关于软件公司变为科技公司的2点解答对大家有用。