五个给机器学习和数据科学入门者的学习建议

选自towardsdatascience

作者：Daniel Bourke

机器之心编译

参与：韩放、一鸣

都说做一件事情最好的时机就是「现在」，但是从何开始往往会难倒一大批人，更不用说是想要入门数据科学和机器学习的朋友了。 本文是一篇科普扫盲文章，作者以初学者的视角，为同样想「入坑」的读者们提供了一些建议，还有一些可以获得的学习资源。

「我想学习机器学习和人工智能，该从哪开始呢？ 」

从这里开始。

两年前，我开始在网上自学机器学习，并且通过 YouTube 和博客分享了我的学习过程。 我并不知道我在做什么，在决定开始学习机器学习之前我从没写过代码。

当人们发现我的作品，他们通常会私信并提问。 我不一定知道所有的答案，但我会尽量回复。 人们最常问的问题是： 「该从哪开始？ 」，其次是： 「我需要多少数学基础？ 」

今天早上我就回答了一堆这样的问题。

有人告诉我他已经开始学习 Python 并打算学习机器学习了，但不知道下一步该做什么。

「我已经学习了 Python，下一步该做什么？ 」

我回复了一系列学习的步骤，并且复制到了这里。 如果你想成为一个机器学习从业者，却不知道怎么写代码的话，可以把本文当作一个大纲。 我的学习风格是代码优先： 先把代码运行起来，再根据需要学习理论、数学、统计以及概率等方面的东西，而不是一开始就学理论。

记住，开始学习机器学习你会面临很多阻碍。 别急，慢慢来。 把这篇文章添加到收藏夹，以便随时参考。

我倾向于使用 Python，因为我是从 Python 开始的，并且一直在持续使用它。 你也可以用其他语言，但本文的所有步骤都是基于 Python 的。

学习 Python、数据科学工具和机器学习概念

问我问题的那些邮件作者们说他们已经学了一些 Python。 但这一步也同样适用于新手。 花几个月的时间学习 Python 编程和不同的机器学习概念。 这两部分知识你都会需要。

在学习 Python 编程的同时，练习使用 Jupyter 和 Anaconda 等数据科学工具。 花几个小时来研究一下，它们是用来做什么的以及为什么要使用它们。

学习资源

1. 人工智能要素 (https://www.elementsofai.com/)—人工智能和机器学习主要概念概述。

2. Coursera 上的 Python 教程—(https://bit.ly/pythoneverybodycoursera) 从头学习 Python。

3. 通过 freeCodeCamp 学习 Python (https://youtu.be/rfscVS0vtbw)—一个视频涵盖了 Python 所有主要概念。

4. Corey Schafer 的 Anaconda 教程 (https://youtu.be/YJC6ldI3hWk)—一个视频学会 Anaconda（数据科学和机器学习需要的配置环境）。

5. Dataquest 的新手 Jupyter Notebook 教程 (https://www.dataquest.io/blog/jupyter-notebook-tutorial/)—一篇文章学会启动和运行 Jupyter Notebook。

6. Corey Schafer 的 Jupyter Note 教程 (https://www.youtube.com/watch?v=HW29067qVWk)—一个视频学会使用 Jupyter Notebook。

学习通过 Pandas、Numpy 和 Matplotlib 进行数据分析、操作和可视化

一旦你已经掌握了一些 Python 技巧，就会开始想要学习如何处理和操作数据，为了实现这一目的，你需要熟悉 Pandas、Numpy 和 Matplotlib。

• Pandas 可以帮助你处理二维数据，类似 Excel 文件里的信息表，包含行和列。这类数据被称为结构化数据。

• Numpy 可以帮助你进行数值计算。机器学习把你能想到的所有东西都转化成数字，进而在这些数字中寻找模式。

• Matplotlib 可以帮助你绘制图形和可视化数据。理解表格中的一堆数字对人类来说可能很困难。我们更喜欢看到有一条线穿过的图。可视化可以更好得传达你的发现。

学习资源

1. Cousera 上的 Python 应用数据科学 (http://bit.ly/courseraDS)—开始打磨数据科学方向的 Python 技能。

2. 10 分钟入门 pandas (https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/gettingstarted/10min.html)—快速概览 pandas 库及其部分最有用的函数。

3. Codebasics 的 Python pandas 教程 (https://youtu.be/CmorAWRsCAw)—该 YouTube 系列介绍了 pandas 的所有主要功能。

4. freeCodeCamp 的 NumPy 教程 (https://youtu.be/QUT1VHiLmmI)—一个 YouTube 视频学会 NumPy。

5. Sentdex 的 Matplotlib 教程 (https://www.youtube.com/watch?v=q7Bo_J8x_dw&list=PLQVvvaa0QuDfefDfXb9Yf0la1fPDKluPF)—YouTube 系列助你学会 Matplotlib 所有最有用的功能。

借助 scikit-learn 学习机器学习

现在你已经掌握了操作和可视化数据的技能，是时候学习在数据中寻找模式了。 scikit-learn 是一个 Python 库，它内置了许多有用的机器学习算法供你使用，它还提供了许多其他有用的函数来探究学习算法的学习效果。

重点在于学习都有什么样的机器学习问题，比如分类和回归，什么样的算法最适合解决这些问题。 现在还不需要从头开始理解每个算法，先学习如何应用它们。

学习资源

1. Data School 的基于 scikit-learn 的 Python 机器学习 (https://www.youtube.com/watch?v=elojMnjn4kk&list=PL5-da3qGB5ICeMbQuqbbCOQWcS6OYBr5A)—一个 YouTube 播放列表教你 scikit-learn 的所有主要函数。

2. Daniel Bourke 对探索性数据分析的简要介绍 (https://towardsdatascience.com/a-gentle-introduction-to-exploratory-data-analysis-f11d843b8184)—把你在上述两个步骤中学到的知识融合在一个项目中。提供代码和视频，助你开始第一个 Kaggle 竞赛。

3. Daniel Formosso 的基于 scikit-learn 的探索性数据分析笔记 (https://github.com/dformoso/sklearn-classification)—以上资源的更深入版本，附带了一个实践上述内容的端到端项目。

学习深度学习神经网络

深度学习和神经网络在没有太多结构的数据上最有效。 二维数据虽然有结构，图像、视频、音频文件和自然语言文本也有，但不会太多。

小贴士 ： 在大多数情况下，你会想对结构化数据使用一组决策树（随机森林或 XGBoost 之类的算法），而对于非结构化数据，你会想使用深度学习或迁移学习（使用预先训练的神经网络并将其用于你的问题）。

你可以开始把这样的小贴士用一张便条记录，然后边学习边收集这些信息。

学习资源

1. Cousera 上 Andrew Ng 的 deeplearning.ai (https://bit.ly/courseradl) (https://bit.ly/courseradl)—商业上最成功的从业者之一讲授的深度学习课程。

2. Jeremy Howard 的 fast.ai 深度学习课程 (https://course.fast.ai/) (https://bit.ly/courseradl)—工业界最好的实践者之一讲授的深度学习实际操作方法。

其他课程和书籍

在学习过程中，最理想的情况是你可以用自己的小项目来练习所学的东西。 这不必是复杂的，需要改变世界的事情，但你可以说「我用 X 做了这个」。 然后通过 github 或博客分享你的工作。 github 用于展示你的代码，博客文章用于展示你如何表达自己所做的工作。 你应该为每个项目都发布一下这些内容。 申请一份工作的最好方法是你已经做完了工作要求做的事情。 分享你的工作是向未来的潜在雇主展示你能力的好方法。

在你熟悉了如何使用不同的机器学习和深度学习框架之后，你可以尝试通过从头开始构建它们来巩固你的知识。 你不必总是在生产或从事机器学习时这样做，但是从内部了解事情是如何工作的将有助于你建立自己的工作。

学习资源

1. Daniel Bourke 的如何开始你自己的机器学习工程 (https://towardsdatascience.com/how-to-start-your-own-machine-learning-projects-4872a41e4e9c)—开始你自己的工程可能会很难，这篇文章可以给你一些指引。

2. Jeremy Howard 的 fast.ai 深度学习基础 (https://course.fast.ai/part2)—自上而下学习后，本课程将帮助你从下往上填补空白。

3. Andrew Trask 的 Grokking Deep Learning (https://amzn.to/2H497My)—这本书将教你如何从头开始构建神经网络，以及为什么你应该知道如何构建。

4. Daniel Bourke 推荐的机器学习书籍 (https://www.youtube.com/watch?v=7R08MPXxiFQ)—该 YouTube 视频整理了一些机器学习最佳书籍。

答疑

每一步需要多长时间？

你可能会花 6 个月或更长的时间。 别着急，学习新事物需要时间。 作为一名数据科学家或机器学习工程师，你正在培养的主要技能是如何针对数据提出好的问题，然后使用你的工具来尝试寻找答案。

有时候你会觉得自己什么都没学到。 甚至倒退。 忽略它。 不要以天为单位来衡量，看看你一年后有什么样的进步。

我在哪里可以学到这些技能？

我在上面列出了一些资源，它们都是在线的，而且大部分都是免费的，类似的资源还有很多。

DataCamp (http://bit.ly/datacampmrdbourke) 是一个很好学习网站。 另外，我的 Machine Learning and Artificial Intelligence resources database (https://bit.ly/AIMLresources) 整理了免费和付费的学习资料。

记住，作为数据科学家或机器学习工程师，很大一部分工作是要解决问题。 通过你的第一个作业探索这里的每一个步骤，并创建你自己的课程来帮助学习。

如果你想知道一个自我引导的机器学习课程的例子是什么样子的，看看我的 Self-Created AI Masters Degree (https://bit.ly/aimastersdegree)。 这是我在过去 9 个月内从零编码变成机器学习工程师的过程。 它不是完美的，但是我的真实经历，因此你可以试试。

统计怎么办？ 数学怎么办？ 概率呢？

实践过程中你会学到这些东西的。 先从代码开始。 把代码运行起来。 在运行代码之前，尝试学习所有的统计、数学、概率知识，就像是在试图煮沸大海。 它会让你退缩。

如果代码不运行，统计、数学和概率都不重要。 先运行起来，然后用你的研究技巧来验证它是否正确。

证书？

证书很好，但你不是为了证书而学习，而是为了提高技能。 不要和我犯同样的错误，不要认为证书越多代表技能越多，并不是这样的。 通过上述课程和资源建立知识基础，然后通过自己的项目完善专业知识（这些是课程无法传授的知识）。

参考链接：https://towardsdatascience.com/5-beginner-friendly-steps-to-learn-machine-learning-and-data-science-with-python-bf69e211ade5

本文为机器之心编译，转载请联系本公众号获得授权。

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