很多人都说，抓住机遇的最佳时刻就是“现在”。然而，对于许多人而言，真正迈出第一步往往是最困难的，尤其是想要踏入数据科学和机器学习领域的人。本文旨在为那些希望入门数据科学和机器学习的朋友提供一些实用建议和学习资源。

如何开始学习机器学习和人工智能

如果你正考虑学习机器学习和人工智能，那么从哪里开始呢？

学习Python、数据科学工具和机器学习概念

两年前，我开始自学机器学习，并通过YouTube和博客分享了我的学习经历。当时我对编程一无所知，但在决定学习机器学习前从未接触过代码。

很多人在了解我的经历后会通过私信询问相关问题。虽然我未必能回答所有问题，但我尽力去回应。最常见的问题是：“我应该从哪里开始？”以及“我需要具备多少数学基础？”

如果你已经开始了Python的学习，接下来应该怎么做呢？我的建议是：

• 掌握Python编程：无论是初学者还是有一定基础的人，都需要花时间学习Python编程和不同的机器学习概念。
• 熟悉数据科学工具：如Jupyter和Anaconda，这些工具可以帮助你更好地处理和分析数据。

学习资源推荐

• Elements of AI：这门课程提供了人工智能和机器学习的基本概念。
• Coursera上的Python教程：适合完全的新手入门。
• freeCodeCamp的Python教程：涵盖Python的主要知识点。
• Corey Schafer的Anaconda教程：帮助你快速上手Anaconda。
• Dataquest的Jupyter Notebook教程：介绍如何使用Jupyter Notebook进行数据分析。
• Corey Schafer的Jupyter Notebook教程：详细讲解Jupyter Notebook的使用。

掌握数据分析、操作和可视化

当你掌握了一些Python技能后，你可能会想进一步学习如何处理和操作数据。为此，你需要熟悉Pandas、Numpy和Matplotlib。

• Pandas：用于处理结构化的数据，如Excel中的表格。
• Numpy：用于进行数值计算，机器学习中经常需要将各种数据转换为数字进行分析。
• Matplotlib：用于绘制图表和数据可视化，帮助你更好地理解数据。

学习资源推荐

• Coursera上的Python数据科学课程：提升你的数据科学技能。
• Pandas的快速入门指南：快速了解Pandas的基本功能。
• Codebasics的Pandas教程：全面介绍Pandas的各个功能。
• freeCodeCamp的NumPy教程：涵盖NumPy的核心内容。
• Sentdex的Matplotlib教程：详细讲解Matplotlib的使用方法。

利用scikit-learn学习机器学习

当你掌握了数据处理和可视化的技能后，就可以开始学习如何在数据中寻找模式了。scikit-learn是一个非常强大的Python库，提供了多种机器学习算法和工具。

• Data School的scikit-learn教程：带你深入了解scikit-learn。
• Daniel Bourke的探索性数据分析介绍：将前面学到的知识应用到实际项目中。
• Daniel Formosso的scikit-learn项目笔记：提供更深入的学习资源。

学习深度学习和神经网络

深度学习和神经网络在处理非结构化数据方面表现尤为出色。例如，图像、视频、音频文件和自然语言文本等。

小贴士

• 对于结构化数据，可以考虑使用决策树（如随机森林或XGBoost）。
• 对于非结构化数据，则可以考虑使用深度学习或迁移学习。

学习资源推荐

• Andrew Ng的deeplearning.ai课程：由深度学习领域的专家授课。
• Jeremy Howard的fast.ai课程：专注于深度学习的实际应用。

其他课程和书籍

• Daniel Bourke的机器学习工程项目：帮助你开始自己的机器学习项目。
• Jeremy Howard的fast.ai深度学习基础：从理论到实践的深度学习课程。
• Andrew Trask的Grokking Deep Learning：教你如何从零开始构建神经网络。

常见问题解答

每一步需要多长时间？

学习这些技能可能需要6个月或更长时间。不要着急，学习新事物需要时间和耐心。作为一名数据科学家或机器学习工程师，关键在于如何针对数据提出有效的问题，并运用合适的工具来寻找答案。

在哪里可以学到这些技能？

有许多在线资源可供选择，其中大部分是免费的。例如：

• DataCamp：一个很好的学习平台。
• Machine Learning and Artificial Intelligence资源数据库：汇总了各种免费和付费的学习资料。

记住，成为一名数据科学家或机器学习工程师，很大程度上是关于解决问题的能力。通过实践和项目来巩固你的知识，比单纯地学习理论更为重要。

统计、数学和概率怎么办？

在实际操作中，你自然会接触到这些内容。首先从代码开始，把代码运行起来。在代码运行之前，试图掌握所有的统计、数学和概率知识，可能会让你感到压力巨大。

如果代码不能运行，那么这些理论知识也毫无意义。先让代码运行起来，然后再用你的研究技巧来验证其正确性。

证书有用吗？

证书是有益的，但更重要的是通过实际项目来提高你的技能。不要陷入“证书越多越好”的误区。通过上述课程和资源建立坚实的基础，然后通过个人项目来完善你的专业知识。