机器学习（03）——技术栈

（这幅图来自https://github.com/apachecn/ai-roadmap/tree/master/ds-metromap）

从图中能够看到，想要成为一名资深的数据科学家，须要掌握的知识很是多，不过只是入门机器学习，并不须要全部东西都要会，都精通的话就是专家了。

经过这幅图，咱们能够大概看到本身的学习路线，内容是很是多，不过好可能是概念性的、理论性的知识，只须要百度或谷歌一下，就能够找到答案了，而对于这种常识性的概念知识，只须要知道就足够了。

对于初学者来讲，我觉只须要了解部分基础知识、一些统计常识、有必定的编程基础、部分可视化知识已经足够了，而机器学习模块是咱们将要学习的模块而已。

而中级人员的提高，则须要对初学者部分进行巩固扩展外，还须要增长数学基础、机器学习算法、大数据、数据提取和规整（对特征码的抽象、设计与清洗的加深学习）等内容的学习，懂得运行大数据知识，经过分布式计算来提高机器学习性能。

而高级人员，在精通初中级人员的知识外，还须要往专业领域深刻发展，好比深度学习、NLP、人脸识别、图像识别、天然语言处理、机器人、语音识别等等。