公益中科 https://m.39.net/baidianfeng/a_6213655.html选自towardsdatascience
作者：DanielBourke
机器之心编译
参与：韩放、一鸣
都说做一件事情最好的时机就是「现在」，但是从何开始往往会难倒一大批人，更不用说是想要入门数据科学和机器学习的朋友了。本文是一篇科普扫盲文章，作者以初学者的视角，为同样想「入坑」的读者们提供了一些建议，还有一些可以获得的学习资源。
「我想学习机器学习和人工智能，该从哪开始呢？」
从这里开始。
两年前，我开始在网上自学机器学习，并且通过YouTube和博客分享了我的学习过程。我并不知道我在做什么，在决定开始学习机器学习之前我从没写过代码。
当人们发现我的作品，他们通常会私信并提问。我不一定知道所有的答案，但我会尽量回复。人们最常问的问题是：「该从哪开始？」，其次是：「我需要多少数学基础？」
今天早上我就回答了一堆这样的问题。
有人告诉我他已经开始学习Python并打算学习机器学习了，但不知道下一步该做什么。
「我已经学习了Python，下一步该做什么？」
我回复了一系列学习的步骤，并且复制到了这里。如果你想成为一个机器学习从业者，却不知道怎么写代码的话，可以把本文当作一个大纲。我的学习风格是代码优先：先把代码运行起来，再根据需要学习理论、数学、统计以及概率等方面的东西，而不是一开始就学理论。
记住，开始学习机器学习你会面临很多阻碍。别急，慢慢来。把这篇文章添加到收藏夹，以便随时参考。
我倾向于使用Python，因为我是从Python开始的，并且一直在持续使用它。你也可以用其他语言，但本文的所有步骤都是基于Python的。
学习Python、数据科学工具和机器学习概念
问我问题的那些邮件作者们说他们已经学了一些Python。但这一步也同样适用于新手。花几个月的时间学习Python编程和不同的机器学习概念。这两部分知识你都会需要。
在学习Python编程的同时，练习使用Jupyter和Anaconda等数据科学工具。花几个小时来研究一下，它们是用来做什么的以及为什么要使用它们。
学习资源
人工智能要素(
