从零开始，在12个月内成为一名机器学习工程师
莫什·哈梅达尼
版权 2024 Code with Mosh codewithmosh.com
- 介绍
- 目标受众
- 资源
- 路线图概述
- Python
- 版本控制（Git）
- 数据结构和算法
- SQL
- 数学和统计
- 数据处理
- 机器学习基础
- 高级机器学习概念
- 模型部署
本指南旨在帮助您掌握成为成功的机器学习工程师所需的基本技能。无论您是刚刚开始还是希望提升现有技能，这条路线图都将提供一个清晰的结构化路径。
本指南适用于：
- 想要了解需要学习哪些内容以获得机器学习工程师工作的初学者。
- 希望提升技能并填补知识空白的有经验人士。
有关详细的教程和完整课程，请查看以下资源：
- YouTube频道
- 完整课程
下面是一个综合表，列出了成为一名熟练的机器学习工程师所需的所有基本技能，以及每项技能的预计学习时间。请记住，每个人学习每项技能所需的时间可能不同。这些估计是基于每天花3到5小时学习的情况。使用此路线图指导您的学习旅程，并在构建机器学习的坚实基础时跟踪您的进度。
| 技能 | 预计时间 | 学习阶段 |
|---|---|---|
| 编程（Python） | 1-2个月 | 初级 |
| 版本控制（Git） | 1-2周 | 初级 |
| 数据结构和算法 | 1-2个月 | 初级 |
| SQL | 1-2个月 | 初级 |
| 数学和统计 | 2-3个月 | 初级 |
| 数据处理 | 1-2个月 | 中级 |
| 机器学习基础 | 3-4个月 | 中级 |
| 高级机器学习概念 | 2-3个月 | 高级 |
| 模型部署 | 1-2个月 | 高级 |
| 总计： | 12-20个月 |
Python因其简单性和广泛的库支持而成为机器学习中的一种多用途且广泛使用的编程语言。它提供了强大的工具进行数据处理、统计分析和模型构建，因此成为任何机器学习工程师的基本技能。
预计时间：2个月
学习资源：
基本概念：
- Python基础
- 变量和数据类型
- 循环（for, while）和条件语句（if, elif, else）
- 函数和作用域
- 数据结构
- 数组、列表、元组和集合
- 栈和队列
- 字典
- 生成器表达式
- 异常处理
- 使用try/except处理异常
- 抛出异常
- 函数式编程
- Lambda函数
- map, reduce, filter
- 面向对象编程
- 类和对象
- 继承和多态
- 模块和包
- 创建模块
- 使用pip和pipenv管理包
- 虚拟环境
- Python标准库
- 操作路径、文件和目录
- 处理CSV和JSON文件
- 处理日期/时间
- 生成随机值
- 数据科学库
- NumPy
- Pandas
- Matplotlib
Git是一个对于管理代码和协作至关重要的版本控制系统。在机器学习项目中，它允许您跟踪更改、与他人协作并保持代码库的完整性，因此是任何机器学习工程师必不可少的工具。
预计时间：1-2周
学习资源：
基本概念：
- 设置和配置：init, clone, config
- 暂存：status, add, rm, mv, commit, reset
- 检查和比较：log, diff, show
- 分支：branch, checkout, merge
- 远程仓库：remote, fetch, pull, push
- 临时提交：stash
- GitHub：fork, pull request, code review
掌握数据结构和算法对于高效地处理数据和编写优化的代码至关重要。在机器学习中，这些技能有助于理解模型的实现和性能优化。
预计时间：1-2个月
学习资源：
基本概念：
- 数组和列表
- 链表
- 栈和队列
- 哈希表
- 树和图
- 排序算法（冒泡、选择、插入、快速排序、归并排序）
- 搜索算法（二分查找、深度优先搜索、广度优先搜索）
- 时间和空间复杂度分析（大O表示法）
SQL是管理和操作关系数据库的标准语言。在机器学习中，SQL技能可以帮助您高效地查询和处理数据，以便进行分析和建模。
预计时间：1-2个月
学习资源：
基本概念：
- 基本查询：SELECT, FROM, WHERE
- 聚合函数：COUNT, SUM, AVG, MAX, MIN
- 连接操作：INNER JOIN, LEFT JOIN, RIGHT JOIN
- 子查询
- 数据操纵语言（DML）：INSERT, UPDATE, DELETE
- 数据定义语言（DDL）：CREATE, ALTER, DROP
- 索引和性能优化
数学和统计是机器学习的核心部分。理解这些概念对于构建和评估模型至关重要。
预计时间：2-3个月
学习资源：
基本概念：
- 线性代数
- 矩阵运算
- 特征值和特征向量
- 微积分
- 导数和积分
- 梯度下降
- 概率
- 概率分布
- 贝叶斯定理
- 统计
- 描述性统计
- 假设检验
- 回归分析
数据处理是机器学习项目中的一个关键步骤。干净且组织良好的数据可以提高模型的性能和准确性。
预计时间：1-2个月
学习资源：
基本概念：
- 数据清洗
- 缺失值处理
- 异常值检测
- 数据转换
- 标准化和归一化
- 特征提取
- 特征选择
- 数据可视化
- 折线图、条形图、散点图
- 热图和箱线图
- 数据集划分
- 训练集、验证集、测试集
机器学习基础涵盖了机器学习的基本概念和算法。这些技能将帮助您理解如何构建和评估模型。
预计时间：3-4个月
学习资源：
基本概念：
- 监督学习
- 回归：线性回归、岭回归、Lasso回归
- 分类：逻辑回归、决策树、支持向量机、K近邻
- 无监督学习
- 聚类：K均值、层次聚类
- 降维：PCA, LDA, t-SNE
- 模型评估
- 混淆矩阵
- ROC曲线和AUC
- 交叉验证
高级机器学习概念包括深度学习、自然语言处理和强化学习等。这些技能使您能够处理更复杂和大规模的数据。
预计时间：2-3个月
学习资源：
基本概念：
- 深度学习
- 神经网络：前馈神经网络、卷积神经网络、循环神经网络
- 深度学习框架：TensorFlow, Keras, PyTorch
- 自然语言处理
- 词向量：Word2Vec, GloVe
- 语言模型：BERT, GPT
- 文本分类和生成
- 强化学习
- 马尔可夫决策过程（MDP）
- Q学习和深度Q网络（DQN）
将机器学习模型部署到生产环境是实现其业务价值的关键步骤。这包括模型的保存、部署和监控。
预计时间：1-2个月
学习资源：
基本概念：
- 模型保存
- 序列化和反序列化
- 保存模型的格式：Pickle, ONNX, SavedModel
- 模型部署
- 使用Flask/Django创建API
- 使用Docker容器化
- 部署到云服务：AWS, GCP, Azure
- 模型监控
- 监控模型性能
- A/B测试
- 模型重新训练和更新
- Python
- Git
- 数据结构和算法
- SQL
- 数学和统计
- 数据处理
- 机器学习基础
- 高级机器学习概念
- 模型部署
成为一名机器学习工程师是一段令人兴奋且充满挑战的旅程。按照这条路线图，您可以系统地掌握必要的技能，并最终成为一名成功的机器学习工程师。记住，学习是一个持续的过程，不断地实践和更新您的知识将帮助您在这一领域中保持竞争力。祝您学习顺利！