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并非每個(gè)人都有時(shí)間在教室里學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué)、人工智能或機(jī)器學(xué)習(xí)，也并非每個(gè)人都能負(fù)擔(dān)得起正式學(xué)習(xí)這些領(lǐng)域知識(shí)所需要的費(fèi)用。那我們應(yīng)該怎么辦呢？軟件開(kāi)發(fā)者、機(jī)器學(xué)習(xí)工程師 Jerry Buaba 提供了一條自學(xué)路徑。
人們?cè)趪L試學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué)、人工智能或機(jī)器學(xué)習(xí)時(shí)所面臨的大攔路虎就是時(shí)間和金錢(qián)。自學(xué)是一門(mén)藝術(shù)，需要足夠的自律、勤奮和專(zhuān)注。利用得當(dāng)?shù)脑?huà)，它能讓你靈活地將學(xué)習(xí)與工作結(jié)合起來(lái)。
然而，自學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)、人工智能或機(jī)器學(xué)習(xí)的開(kāi)始階段會(huì)非常艱難，但請(qǐng)相信這一切都是值得的。自學(xué)時(shí)取得良好進(jìn)展的關(guān)鍵是按照自己的節(jié)奏學(xué)習(xí)。
本文將分享一條自學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)、人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)時(shí)可以遵循的道路，同時(shí)也能幫助大家在學(xué)習(xí)新事物上取得良好進(jìn)展。
學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)
學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)聽(tīng)起來(lái)很煩人，但對(duì)這個(gè)領(lǐng)域來(lái)說(shuō)是十分必要的。閱讀這篇文章的讀者應(yīng)該都從高中學(xué)到了一些初高級(jí)數(shù)學(xué)知識(shí)。這是很好的開(kāi)端，但僅有這些知識(shí)在數(shù)據(jù)科學(xué)、人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。你需要更深入地學(xué)習(xí)一些統(tǒng)計(jì)學(xué)、代數(shù)和其他的數(shù)學(xué)概念。
必備數(shù)學(xué)知識(shí)資源列表，參見(jiàn)：https://towardsdatascience.com/mathematics-for-data-science-e53939ee8306。
學(xué)習(xí)編程
作為初學(xué)者而言，不要直接開(kāi)始學(xué)習(xí)編寫(xiě)機(jī)器學(xué)習(xí)代碼，而是首先學(xué)習(xí)一般編程的核心概念。先了解什么是編程、現(xiàn)有的編程語(yǔ)言種類(lèi)、如何正確地寫(xiě)代碼等。這些東西非常重要，因?yàn)槟銓W(xué)到許多重要的概念，而這些概念將一直伴隨著你。
所以這一步要慢慢來(lái)，不要急于學(xué)習(xí)高級(jí)的東西，在這個(gè)過(guò)程中對(duì)事物的理解深淺將決定你在這個(gè)行業(yè)中的表現(xiàn)。
這個(gè)視頻介紹了編程和計(jì)算機(jī)科學(xué)，可以幫你過(guò)一遍計(jì)算機(jī)科學(xué)和編程中的重要概念：https://www.youtube.com/watch?v=zOjov-2OZ0E。
熟練掌握一種編程語(yǔ)言
數(shù)據(jù)科學(xué)家、人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)工程師使用的語(yǔ)言多種多樣，其中最常用的語(yǔ)言是 Python、R、Java、Julia 和 SQL。當(dāng)然還有很多其他的可用編程語(yǔ)言，這里列出的是最常用的語(yǔ)言，原因如下：
只要投入足夠的時(shí)間進(jìn)行學(xué)習(xí)并堅(jiān)持下來(lái)，你可以比較容易地學(xué)會(huì)這些語(yǔ)言，并且它們的開(kāi)發(fā)速度很快。
可以利用更少的代碼完成更多的功能。
社區(qū)和生態(tài)十分完善，任何時(shí)候遇到任何問(wèn)題社區(qū)都能提供幫助和支持。
擁有數(shù)據(jù)科學(xué)家、人工智能或機(jī)器學(xué)習(xí)工程師所需要的幾乎所有庫(kù)和軟件包。
開(kāi)源且免費(fèi)使用。
學(xué)習(xí)多種語(yǔ)言絕對(duì)沒(méi)錯(cuò)，事實(shí)上這是一件很好的事。然而，在學(xué)習(xí)每一門(mén)編程語(yǔ)言時(shí)，你需要慢慢來(lái)，盡量不要同時(shí)學(xué)習(xí)多種語(yǔ)言，因?yàn)檫@可能會(huì)讓你感到困惑，并讓你在一段時(shí)間內(nèi)迷失方向。
慢慢來(lái)，一次學(xué)一門(mén)語(yǔ)言，確保只學(xué)習(xí)你職業(yè)生涯所需要的那部分語(yǔ)言。我建議先學(xué) Python，因?yàn)樗鄬?duì)比較容易理解。此外，我還建議大家按先后順序?qū)W習(xí)以下資源：
https://www.youtube.com/watch?v=rfscVS0vtbw&t=5s
https://www.youtube.com/watch?v=r-uOLxNrNk8
學(xué)會(huì)如何獲取數(shù)據(jù)
數(shù)據(jù)通常不會(huì)直接送到你手里，有時(shí)根本就沒(méi)有現(xiàn)成的數(shù)據(jù)，但無(wú)論如何，你必須找到一種方法來(lái)獲得能使用的數(shù)據(jù)。
你工作的地方可能有一不錯(cuò)的數(shù)據(jù)收集系統(tǒng)，如果這樣那你就可以省心了。如果沒(méi)有的話(huà)，你必須找到一種方法來(lái)獲取數(shù)據(jù)，不是任何數(shù)據(jù)都可以，而是可用來(lái)實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的有效數(shù)據(jù)。
獲取數(shù)據(jù)并不完全等同于數(shù)據(jù)挖掘，它是數(shù)據(jù)挖掘的一個(gè)過(guò)程。你可以在互聯(lián)網(wǎng)上許多地方獲得免費(fèi)和開(kāi)源的數(shù)據(jù)，有時(shí)你可能需要從網(wǎng)站上抓取數(shù)據(jù)。網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)非常重要，我希望每個(gè)人都能學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)，因?yàn)槟愕穆殬I(yè)生涯中可能會(huì)經(jīng)常用到它。
網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)教程：https://www.youtube.com/watch?v=0_VZ7NpVw1Y
數(shù)據(jù)有時(shí)會(huì)保存在數(shù)據(jù)庫(kù)中，那么作為數(shù)據(jù)科學(xué)家、人工智能或機(jī)器學(xué)習(xí)工程師，你還需要了解一點(diǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)管理知識(shí)，以便在工作中直接連接和使用數(shù)據(jù)庫(kù)。在這個(gè)階段，SQL 知識(shí)是非常重要的。
SQL 學(xué)習(xí)資源：https://www.youtube.com/watch?v=sTiWTx0ifaM&t=15s
學(xué)習(xí)如何處理數(shù)據(jù)
這通常被稱(chēng)為「數(shù)據(jù)整理」（Data Wrangling）。該過(guò)程包括數(shù)據(jù)清理， 這可以通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)執(zhí)行一些探索性數(shù)據(jù)分析并刪除數(shù)據(jù)中不需要的部分來(lái)完成。
數(shù)據(jù)整理過(guò)程還包括將數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化為可以使用的格式。在數(shù)據(jù)科學(xué)、人工智能或機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目中，這個(gè)階段是最累人的部分。在學(xué)習(xí)過(guò)程中，你將要使用的大多數(shù)樣本數(shù)據(jù)都已經(jīng)過(guò)預(yù)處理，但是現(xiàn)實(shí)世界中的數(shù)據(jù)可能還沒(méi)有經(jīng)過(guò)任何處理。作為一個(gè)有志于在這個(gè)領(lǐng)域做好的人，你應(yīng)該尋找一些真實(shí)世界數(shù)據(jù)并進(jìn)行處理。真實(shí)世界的數(shù)據(jù)幾乎可以在任何地方找到，但是 Kaggle 仍是一個(gè)從全球公司獲取真實(shí)數(shù)據(jù)的神奇地方。
數(shù)據(jù)整理或處理是一項(xiàng)非常累人的任務(wù)，但是如果有持續(xù)的奉獻(xiàn)精神和專(zhuān)注，它也可能是件有趣的事。
數(shù)據(jù)整理相關(guān)課程：https://www.youtube.com/watch?v=sz_dsktIjt4
學(xué)習(xí)如何可視化數(shù)據(jù)
成為數(shù)據(jù)科學(xué)家、人工智能或機(jī)器學(xué)習(xí)工程師，并不意味著你的工作場(chǎng)所或團(tuán)隊(duì)中的每個(gè)人都能夠理解你所在領(lǐng)域的技術(shù)細(xì)節(jié)，或者能夠從原始形式的數(shù)據(jù)中做出推斷，因此我們需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化。
數(shù)據(jù)可視化通常是指使用圖表來(lái)展示數(shù)據(jù)，以便任何不具備數(shù)據(jù)科學(xué)、人工智能或機(jī)器學(xué)習(xí)知識(shí)的人也能理解這些數(shù)據(jù)。
數(shù)據(jù)可視化的方法有很多。作為程序員，編寫(xiě)代碼來(lái)可視化數(shù)據(jù)應(yīng)該是選方法，因?yàn)檫@種方法速度快，而且無(wú)需成本。編寫(xiě)代碼來(lái)可視化數(shù)據(jù)可以通過(guò)我們使用的編程語(yǔ)言提供的許多免費(fèi)和開(kāi)源庫(kù)來(lái)完成。Matplotlib、Seaborn 和 Bokeh 都是可用來(lái)可視化數(shù)據(jù)的 Python 庫(kù)。
Matplotlib 數(shù)據(jù)可視化教程：https://www.youtube.com/watch?v=yZTBMMdPOww
可視化數(shù)據(jù)的另一種方式是使用 Tableau 之類(lèi)的閉源工具。很多閉源工具可用來(lái)制作更優(yōu)雅和復(fù)雜的可視化結(jié)果，但是需要付費(fèi)。Tableau 是最常用的工具，也是我個(gè)人經(jīng)常使用的工具。我推薦大家學(xué)習(xí)使用 Tableau。
Tableau 使用教程：https://www.youtube.com/watch?v=aHaOIvR00So
人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)
人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)更像是數(shù)據(jù)科學(xué)的子集，因?yàn)樗鼈兌际怯蓴?shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的。它們指通過(guò)向機(jī)器或其他無(wú)生命物體提供經(jīng)過(guò)良好處理的數(shù)據(jù)，使它們的行為與人類(lèi)相似的過(guò)程。機(jī)器可以通過(guò)逐漸的教導(dǎo)和引導(dǎo)來(lái)做很多人類(lèi)能做的事情。在這種情況下，我們可以把機(jī)器想象成一個(gè)完全沒(méi)有知識(shí)的嬰兒，他們逐漸學(xué)會(huì)識(shí)別物體、說(shuō)話(huà)、從錯(cuò)誤中學(xué)習(xí)并變得更好。我們也可以用同樣的方式教機(jī)器做這些事。
人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)大體上是通過(guò)多種數(shù)學(xué)算法來(lái)給機(jī)器賦能。人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的全部潛力仍然不為人知，因?yàn)樗且粋€(gè)不斷發(fā)展的領(lǐng)域。但目前人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)被廣泛應(yīng)用于認(rèn)知功能，如目標(biāo)檢測(cè)和識(shí)別、面部識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別和自然語(yǔ)言處理、欺詐和垃圾郵件檢測(cè)等。
AI 和 ML 通用應(yīng)用：https://www.youtube.com/watch?v=5hNK7-N23eU
深入了解機(jī)器學(xué)習(xí)：https://www.youtube.com/watch?v=GwIo3gDZCVQ&t=5s
觀(guān)看完以上視頻后，你應(yīng)該能夠大致了解機(jī)器學(xué)習(xí)初學(xué)者和中級(jí)知識(shí)，了解許多可用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法及其作用和使用過(guò)程。現(xiàn)在， 你應(yīng)該準(zhǔn)備好構(gòu)建第一個(gè)簡(jiǎn)單的機(jī)器學(xué)習(xí)模型了，你可以參考 Victor Roman 的這篇文章：https://towardsdatascience.com/machine-learning-general-process-8f1b510bd8af。
學(xué)習(xí)如何使自己的機(jī)器學(xué)習(xí)模型可在互聯(lián)網(wǎng)上使用
通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練得到的模型可以通過(guò)部署，讓互聯(lián)網(wǎng)上的每個(gè)人都可以使用。要做到這一點(diǎn)，你需要對(duì) web 開(kāi)發(fā)有很好的理解，因?yàn)槟惚仨殑?chuàng)建一個(gè)或一組網(wǎng)頁(yè)來(lái)發(fā)布模型。
網(wǎng)站前端也需要與容納模型的后端進(jìn)行通信。為此，你還需要知道如何構(gòu)建和集成 API，以處理網(wǎng)站前后端之間的通信問(wèn)題。
如果你打算通過(guò) pipeline 或 docker 容器在云服務(wù)器上部署機(jī)器學(xué)習(xí)模型，那么你可能需要對(duì)云計(jì)算和運(yùn)維有充分地了解。部署機(jī)器學(xué)習(xí)模型的方法有很多，但首先，我建議你學(xué)習(xí)如何使用 python web 框架 Flask 來(lái)部署機(jī)器學(xué)習(xí)模型。
教程：https://www.youtube.com/watch?v=UbCWoMf80PY
師傅領(lǐng)進(jìn)門(mén)
能夠自學(xué)成才當(dāng)然很棒，但沒(méi)有什么比直接從行業(yè)專(zhuān)家那里學(xué)習(xí)效果更好。有些知識(shí)通過(guò)學(xué)習(xí)現(xiàn)實(shí)生活中的概念就可以掌握，而有些知識(shí)只有親身體驗(yàn)才能學(xué)會(huì)。
有導(dǎo)師在方方面面都非常有幫助，但不是每個(gè)導(dǎo)師都能對(duì)你的職業(yè)生涯或生活產(chǎn)生影響，所以擁有優(yōu)秀的導(dǎo)師就顯得非常重要了。Notitia AI 是一個(gè)不錯(cuò)的平臺(tái)，可以培訓(xùn)從初學(xué)者到專(zhuān)家水平的數(shù)據(jù)科學(xué)、人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)。該平臺(tái)會(huì)為你分配一個(gè)專(zhuān)屬導(dǎo)師，在你選擇的專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域里給予個(gè)性化和專(zhuān)業(yè)的指導(dǎo)。
請(qǐng)注意，只參加課程和從在線(xiàn)資源中學(xué)習(xí)并不能使你成為一名真正的數(shù)據(jù)科學(xué)家、人工智能或機(jī)器學(xué)習(xí)工程師。你還必須獲得相關(guān)認(rèn)證，有些工作崗位還要求學(xué)位。抓緊時(shí)間學(xué)習(xí)來(lái)獲得證書(shū)或?qū)W位，你終將為從事該行業(yè)做好準(zhǔn)備。
本文名稱(chēng)：如何自學(xué)成為數(shù)據(jù)科學(xué)家或AI工程師？你需要攻克這九點(diǎn)
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