莫小帅|自学是一门艺术：踏上数据科学、人工智能和机器学习的自学之路全文共3217字

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学习是最好的投资，在B站最大的作用都变成学习之后，人们在互联网上学习什么都不稀奇了。没错，数据科学、人工智能和机器学习也是可以自学的。
时间和金钱常常是人们打算学习一门新技能时面临的两大障碍，而自学是一门需要自律和投入才能掌握的艺术。掌握得当，能将学习很好地融入工作生活中。然而，学习数据科学、人工智能或机器学习的起步阶段是非常艰难的，自学取得良好进步的关键是按照自己的节奏学习。
本文中笔者将分享一条想要学习数据科学、人工智能和机器学习的人们可以遵循的、在学习新事物时能取得进步的道路。
学习数学
很多人谈到数学如临大敌，但在这个领域学数学是非常必要的。我相信，读到这篇文章的人至少都有从高中学到的基础到中等的数学知识。这作为开始来说足够了，但在数据科学、人工智能和机器学习领域还远远不够。你需要深入一点，学习一些统计学、代数和其他主题中的概念。
学习代码
【莫小帅|自学是一门艺术：踏上数据科学、人工智能和机器学习的自学之路】
初学者不要直接学习为机器学习编写代码，先要学习编程的一般核心概念。了解什么是编程，了解现有的代码类型以及如何正确地编写代码。
这是非常重要的，因为你会学习到许多基本概念，这些概念将伴随你在这个领域的余生。慢慢来，不要急于学习高级的东西，理解这一步中的大部分内容将决定你在这个行业的高度。
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让自己适应一种编程语言
现在数据科学家、人工智能和机器学习工程师使用多种语言来完成工作，最常用的语言是Python、R语言、Java、Julia和SQL等，也可以使用许多其他语言，笔者列出的是最常用的语言，原因有很多：
· 它们是开源的，可以免费使用。
· 它们能用更少的代码做更多的事情。
· 如果花费足够的时间学习并坚持，它们学起来容易，进步也很快。
· 它们有一个优秀可靠的团体，在你遇到任何问题时提供帮助和支持。
· 它们拥有你作为一个数据科学家，人工智能或机器学习工程师将会需要的几乎所有的库和包。
在最开始学习编程语言时必须慢慢来，尽可能不要同时学习一种以上的语言，这会使人感到混乱，还可能在一段时间内迷失方向。不要着急，一次学习一门语言，确保只学语言中你的工作需要的那部分。
笔者建议在学习其他语言之前先学习python ，它是一种相对容易理解的语言。笔者还建议在学习用于数据科学和人工智能/机器学习的python之前先学习综合的python 。
学习如何获取数据
通常，数据不会直接给到你，有时甚至根本就没有数据，但无论如何，你必须找到一种方法来获取可以使用的数据。你的公司可能有很好的数据收集系统，那就很方便了；如果没有，你必须找到获取数据的方法，不是任意的数据都行，而是可以用来实现目标的优质数据。
获取数据并不直接意味着挖掘数据，它是数据挖掘下的一个过程。可以在互联网上的许多地方获得免费和开源的数据，有时你需要从网站上抓取数据。网页抓取每个人都该学习一下，它可能出现在数据科学家，人工智能或机器学习工程师的整个职业生涯里。