机器学习是目前最热门的职业，而且它的受欢迎程度还在不断增加！目前，机器学习工程师以 344% 的市场增长率和每年约 145,000 美元的平均基本工资将2019 年最佳工作评为最佳工作。机器学习也影响了几乎所有其他行业，如量子计算、医疗保健、金融、机器人、农业等。
牢记这一切，学习机器学习可以极大地改善您的职业前景。该领域将帮助您重新掌握自己的技能并学习尖端技术，这只会在这个竞争激烈的就业市场中为您提供帮助。机器学习也是一门引人入胜的学习主题，这并没有什么坏处。智能机器人、人工神经网络、自然语言处理，这样有趣的话题谁不想知道呢？！！
这就是本文讨论机器学习学习以及最终将您的职业转向该领域的方法的原因。首先，我们将重点介绍开始学习 ML 所需的先决条件，然后是您可以用于进一步学习的资源。继续阅读以了解更多信息！
如何开始学习机器学习？
在开始机器学习时，您可以遵循一个路线图，特别是如果您目前正在从事另一份工作并想要转换。在您对 ML 有了一些了解后，您可以继续按照您认为最好的方式继续学习并获得更深入的知识。所以，这里有一些关于如何开始学习机器学习的基本信息。
1. 先决条件
在正式开始机器学习之前，您需要了解一些先决条件！因此，最好先将这些内容与当前的职业一起学习，然后在对这些先决条件有所了解后开始更多地了解 ML。现在，让我们看看他们吧！
(a) 线性代数和多元微积分：线性代数和多元微积分在机器学习中都很重要。如果您计划进入应用程序繁重的机器学习，那么您不需要那么专注于数学，因为有许多可用的通用库。但是，如果您想转向机器学习的研发，那么掌握线性代数和多元微积分非常重要，因为您必须从头开始实现许多 ML 算法。
(b) 统计：数据在机器学习中发挥着巨大的作用。事实上，作为 ML 专家，您大约 80% 的时间将用于收集和清理数据。统计是一个处理数据收集、分析和呈现的领域。所以你需要学习它也就不足为奇了！！！统计学中一些重要的关键概念是统计显着性、概率分布、假设检验、回归、贝叶斯思维等。
(c) Python：虽然还有其他语言可以用于机器学习，如 R、Scala 等。 Python目前是最流行的机器学习语言。其实有很多Python库是专门用于人工智能和机器学习的，比如Keras、TensorFlow、Scikit-learn等，所以如果你想学ML，最好还是学Python！您可以使用各种在线资源和课程（例如 GeeksforGeeks 上免费提供的 Fork Python）来做到这一点。
2. 机器学习资源
现在您对机器学习的先决条件有了足够的了解，您实际上可以专注于学习该主题。由于您实际上是在转换职业，因此有多种方法可以获得申请 ML 工作所需的知识。现在让我们看看这些。
(a) 大学教育：如果您想为机器学习的职业生涯做好全面而正式的准备，那么大学教育是您的不二之选。来自顶尖大学的教育将非常有助于为您提供申请机器学习工作的平台，尤其是在您正在转换职业的情况下。因此，学位将提供一些可信度，表明您确实了解机器学习并且已做好行业准备。
然而，获得大学教育的一个缺点是它非常昂贵。很有可能您已经为目前的职业上过大学，而重新接受大学教育的费用可能会耗尽您的积蓄，甚至使您负债累累。因此，只有在您负担得起并且您认为您需要更多正式支持才能转换职业的情况下才选择大学教育。
(b) 免费在线课程：如果您不想再次上大学，您可以随时选择免费的机器学习在线课程。这意味着您可以按照自己的时间表和当前工作一起学习机器学习，然后在准备好时切换。现在有很多平台可以免费学习机器学习，例如 Coursera、Udemy、Edx、Udacity 等。
但免费在线课程也有一个缺点。这些课程为您提供入门所需的基本信息，但它们并没有深入。此外，如果在学习过程中遇到疑问或问题，也没有太多的支持。
您认为这些选项都对您没有吸引力吗？不要害怕，还有第三种选择！ GeeksforGeeks创建了一个课程，该课程提供全面的教育和大学课程的可信度，而无需支付高昂的费用。与许多免费在线课程不同，该课程还提供疑问支持。你感兴趣吗？那就看看这个吧！
使用Python 的机器学习基础
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注意：要开始本课程，您应该了解 C、C++、 Java或Python中任何一种编程语言的基础知识。
课程特色：
- 培训证书
- 由在基于 ML 的行业项目中具有实践经验的行业专家指导的课程。
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