Machine Learning学习日记 2020-06-18
2020-06-18 本文已影响0人
彩虹小星星
终于把课程又温习了一遍。我是今年年初拿得证书，之后有一段时间没有接触，最近想要挑战进阶的AI工程师证书，所以开始了一次复习。想着顺便谈一下我对这个课程的评价。
让我先来介绍一下我自己。我是Data Science的小白。我的背景是学传统统计的，之后因为工作的原因学了一些编程和数据库的知识。有一些实际应用，但是绝对不是专家。至于Python，在开始课程前，我是比较陌生的，Machine Learning一直想要学，报了很多Coursera上面的课程，但是基本都是辍学。但是唯一让我坚持下来的是IBM的这一些列的课。所以我想说这门课对于新手，看到网上五花八门的信息，不知从何下手的新手，我觉得是有一定作用的。
这个系列的课程的优点：
- 容易上手，内容讲得浅显易懂，适合新手上路
- 会介绍很多工具，并且让你上手，比如Jupyter notebook, Python, SQL，FourSquare，爬虫也涉及了一点点
- 对于建模，基本上从什么是模型，怎么选模型，怎么评价模型。也会涉及Data Visualization。
缺点：
- 捆绑销售IBM Cloud和Watson Studio。不过课程也有提供免费试用，所以不用花钱。对于小白的我，用什么Tool都无所谓，因为我也没有固有模式。但是同时我也安装了Python，我在Watson Sudio用的Code，98%都可以在python运行的。所以虽然觉得被套路，但并没有什么大不了
- 虽然我是小白，但是也能感觉到很多内容不深入。当然对于你感兴趣的问题，你可以在论坛提问，也可以问度娘
- 需要付费，算不算一个缺点？应该也算吧。但是有看到网上有人很拼，因为这一系列课程是涉及三张证书，所以他分别利用了每张证书的一周试用期，然后三周完成。
至于课程需要花的时间吧，个人觉得如果你是从0开始，并且要做笔记，要思考要消化，还是会花很久的。我确实没有办法三周学完，除非是全职。但是我那时候还要加班，对于SQL和一些很基础的程序部分，我基本上直接做作业。就算是这样，我最后还是花了三个月。心还是有点痛的，但同时也是挺开心，我入门了。
建议大家先学完视频，然后才开始注册并参加考试和capstone。这样应该是比较经济实惠的选择。
最后再分享一下我的mind map，蓝色是课程涉及的，红色是未涉及的。供大家参考要不要报这门课吧。
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