机器学习工程师养成计划-开篇语

学习是一件终身的事，它的目的多种多样，在职业上有好的发展前景是其一。最近痛定思痛，给自己定了一个三年计划，希望通过记录的形式能促使自己坚持下去，以后争取每周至少更新一篇学习所得。

古人云：取乎其上得其中，取乎其中得其下，取乎其下则无所得也。所以，目标定得高一些，但又不是不可实现的，相信只要坚持，满分或是超分完成还是有可能的。

学习目的

• 数据分析师目前是一个很尴尬的岗位，狭义的数据分析仅仅是提取数据、分析数据，这一是很难产生价值，二是很容易被当前的BI软件替代。
• 数据分析只有两个方向，偏业务的数据分析师和偏技术的数据分析师。但对于业务的熟练度是一个仁者见仁智者见智的主观评价，每个人都或多或少了解业务，要向别人证明你比别人更懂业务是一件较难的事。这就导致出现了业务数据分析师确实很有价值，但需求少的局面。
• 但偏技术的数据分析师就不一样了，因为技术好不好是很好衡量的，你会就是会，不会就是不会，技术水平是熟练还是精通也很好评判。而且，在人工智能的大势所趋下，应用机器学习、深度学习、人工智能等技术来分析通过物联网获得的大数据是将来的主流，更进一步，能将分析成果落地化、场景化的需求将持续增加。在这些领域拥有专业技能的人才是很难被取代的。

学习背景

• 在学历上，本硕均是211，不至于过不了学历门槛；
• 在技术上，熟练SQL查询，Python可进行数据分析的全流程；
• 在理论上，对于机器学习的常见模型懂得原理，但没有手推过，仅仅只是掉包侠；
• 在经验上，一直都是从事的偏业务的数据分析工作，并无机器学习相关项目的经验。但目前的新工作应该会有一些机会。
• 在年龄上，30出头，确实不年轻了。

学习计划

总体目标是掌握数据获取、数据存储、数据治理、数据清洗、数据建模、数据应用的全流程相关技术。

• 数据库技术：掌握数据库开发、优化相关技术，主要是MySQL和Postgresql；
• 开发语言：精通Python，熟练使用JAVA，掌握大数据和深度学习相关技术；
• 数学理论：复习数学分析、线性代数等，能手推常见的机器学习和深度学习模型；
• 逻辑思维：研究算法结构，思考算法场景化，多读书多看源码，等等。

加油！