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如何学习数据科学、机器学习与深度学习（附学习路线）

数据科学家的成长之路与学习路线：如何入门ML/DL

前言

我从2012年一直以一个业余研究者的身份开始学习机器学习，参考了诸多资料写了SVM模型的学习笔记。在一直想继续写但每每时间错不开的反复纠结中，于14年年底终于腾出时间，又开始写最大熵、adaboost、聚类、贝叶斯、LDA等模型的学习笔记。当然，很多很多的知识点和模型，还是了解的太浅，所以能有机会就继续学习。比如昨天，又买了一本人邮新出版的《贝叶斯方法概率编程与贝叶斯推断》，权当在空闲时间再看一看。

2015年年初正式创业，我们坚信好的内容依托于在线这个形式，一定可以让千千万万的人从中受益，践行我几年来始终不变的唯一理想：创造价值助千万人推动行业触发进步。所幸，15年全年一年虽然磕磕绊绊，毕竟是所有的问题都一一解决。因为没有达不成的目标、没有解决不了的问题、没有沟通不好的事情。然创业之累唯亲身经历创业之人才真切体会，15年全年，基本没啥时间更新博客，除了终于把拖延了近3年之久的新书《编程之法：面试和算法心得》给出版了。我爱这本书，不管咋样我付出了心血不管咋样它就是对一些人起了帮助对一些人有用。

2016年，创业第二年。如在那篇CNN笔记中所写的那样：“我虽不参与讲任何课程，然由于公司在不断开机器学习、深度学习等相关的在线课程，耳濡目染中，总会顺带着学习学习。”于是又一个学员之一的角度开始重写技术博客，谁叫我就是能“用最最小白的方式把一些初看复杂的东西抽丝剥茧的通俗写出来”呢？写完CNN笔记之后，我们的深度学习课程也即将开始第二期，DL课程一期一期开，我当时想，除了大家听课之外，是不是可以和大家一起做点什么事情呢？这个时候，市场同事提议，我们可以做一些深度学习方面的实验，于是就有了利用DL学梵高作画、利用DL自动玩flappy bird等一系列有趣的深度学习实验，最终带动近1000人跟我们助教团队一起玩，不亦乐乎！

迈入到今年2017年，刚好创业两年整。公司的学员从0到2万，讲师团队从1人到现在的总计21人，课程种类从2类到现在的11类，算是取得了一些成绩。在这两年过程中，我们始终坚持品质第一，并时刻敢为人先，包括去年11月份国内首家推出GPU云实验平台，后来市场同事再次提议，何不在今年整个全年GPU呢，于是最近，我们推出了一个年会员：¥2499包揽全年课程和全年GPU。

回顾过去几年，从在博客里开始整理面试题，然后研究学习数据结构、算法，到后来开始学习机器学习、深度学习，及至15年创业，算是一直在与数据这个东西打交道，虽然自始至终始终是一个从门外窥探门内的业余研究者的身份，但到底是与数据科学渊源很深。

借助公司七月在线越发强大（目前为止已是国内规模最大的数据教育结构），依托它强大的讲师资源，和课程资源，我特意在新的一年给想学数据科学、机器学习、深度学习的朋友，整理一份《数据科学家的成长之路兼学习路线》，祝所有朋友新年再上新巅峰。