AI时代啥职位最火( 二 )
摆脱学习的误区
初学机器学习可能有一个误区，就是一上来就陷入到对各种高大上算法的追逐当中。动不动就讨论我能不能用深度学习去解决这个问题啊？实际上脱离业务和数据的算法讨论是毫无意义的。上文中已经提到，好的特征工程会大大降低对算法和数据量的依赖，与其研究算法，不如先厘清业务问题。任何一个问题都可以用最传统的的算法，先完整的走完机器学习的整个工作流程，不断尝试各种算法深挖这些数据的价值，在运用过程中把数据、特征和算法搞透。真正积累出项目经验才是最快、最靠谱的学习路径。
自学还是培训
很多人在自学还是参加培训上比较纠结。我是这么理解的，上述过程中数学知识需要在本科及研究生阶段完成，离开学校的话基本上要靠自学才能补充这方面的知识，所以建议那些还在学校里读书并且有志于从事数据挖掘工作的同学在学校把数学基础打好，书到用时方恨少，希望大家珍惜在学校的学习时间。
除了数学以外，很多知识的确可以通过网络搜索的方式自学，但前提是你是否拥有超强的自主学习能力，通常拥有这种能力的多半是学霸，他们能够跟据自己的情况，找到最合适的学习资料和最快学习成长路径。如果你不属于这一类人，那么参加职业培训也许是个不错的选择，在老师的带领下可以走少很多弯路。另外任何学习不可能没有困难，也就是学习道路上的各种沟沟坎坎，通过老师的答疑解惑，可以让你轻松迈过这些障碍，尽快实现你的“小”目标。
机器学习这个领域想速成是不太可能的，但是就入门来说，如果能有人指点一二还是可以在短期内把这些经典算法都过一遍，这番学习可以对机器学习的整体有个基本的理解，从而尽快进入到这个领域。师傅领进门，修行靠个人，接下来就是如何钻进去了，好在现在很多开源库给我们提供了实现的方法，我们只需要构造基本的算法框架就可以了，大家在学习过程中应当尽可能广的学习机器学习的经典算法。
学习资料
至于机器学习的资料网上很多，大家可以找一下，我个人推荐李航老师的《统计机器学习》和周志华老师的《机器学习》这两门书，前者理论性较强，适合数学专业的同学，后者读起来相对轻松一些，适合大多数理工科专业的同学。
AI时代就业指南-大数据机器学习人才培养计划
■网友
我说嵌入式开发工程师会不会被打……
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