几个月前,我参加了coursera的Andrew课程,开始了我的数据科学/机器学习之旅。
在这几个月里,我从互联网上选修了另一门课程--关于深度学习、统计学--阅读了数据科学网站上的文章,现在我正在读一本书“机器学习的手”。
但我觉得我被卡住了,我在古瑟拉有十几页的课程,很少有书,我不知道下一步该做什么。我觉得我一直在做同样的事情。
我将非常感谢你的指导:)
发布于 2020-05-25 15:37:04
我不是这个领域的专家,但是我想和你分享我的个人观点。学习在线课程和阅读书籍是很棒的,但问题是你自己并不能多练习。我知道可能包括作业和专题,但它们大多是指导和相当直截了当的,或与某一章节/讲座的特定主题有关。
然而,现实世界的问题却有点不同。它们通常包含几个较小的子问题,在开始时可能还不清楚,而且你必须自己做出大量的选择。通常,在你确信什么最适合你的问题之前,你必须尝试几种解决方案。我相信这是你通过练习学到的东西。因此,我认为,既然你现在有足够的知识,现在是时候使用你的知识,并建立有趣的东西,这些东西将为你说话。Kaggle也是向前迈进的好方法,因为有大量的竞争和数据集可以激励你,帮助你知道你站在其他人中间的位置。在你尝试做的每一个项目中,你都会发现一些新的东西,或者学会欣赏你已经知道更多的东西。此外,你还可以向发表他们的内核的其他人学习。
无论你选择做什么,我祝你一切顺利:)
https://datascience.stackexchange.com/questions/74808
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