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[DataScience] 学习计划~(求讨论求共勉求指导)

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hzhu07 发表于 2016-5-8 18:03:08 | 显示全部楼层 |阅读模式

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本帖最后由 hzhu07 于 2016-5-8 18:19 编辑 .鏈枃鍘熷垱鑷1point3acres璁哄潧
. From 1point 3acres bbs
昨天刚刚考完最后一门期末,觉得应该把将来的时间再仔细计划一下于是就想来发个帖子,记录一下自己的计划和实践。

个人背景:
USC EE general 16 Spring, 本科华中科技大学(HUST)通信工程。本科选专业的时候因为一直没太想好自己想做什么就选了个什么都学的万金油专业,控制,信号,软件硬件,通信都稍微沾过一点。但是学了三年感觉实在对通信专业课提不起兴趣,所以大三后期萌生了转专业的想法。
大四的时候从头学了C++,补了一些基础的算法,写了一点Linux的applets(shell, ls, mv, rm, signal, multiprocess etc.),上了计算机视觉和人工智能。个人觉得HUST的本科教学特别的偏理论,所以在大学头三年里一直觉得学习是很枯燥的事情。然而,开始自己主动码代码之后发现编程其实是一件很有成就感的事情——你只要逻辑对了就能看到正确的结果,你能够自己实现你想要的功能并让程序一点点的变得更强大。还有debug之后,解决问题的那种快感都是之前学习理论所不能体会的。所以虽然大四的时候过得比大部分等毕业的人累一点,但是心里感觉特别的充实。
同时,学计算机视觉和人工智能的时候觉得机器学习和从数据归纳出行为这样的事情非常非常的fancy,所以开始萌生从事相关行业的想法。最后考虑了一下相关的方向,决定往数据方向发展。参考了K姐的DS炼成记录,感觉里面提到的几个方向对我来说都是半路出家,但是好歹编程方面稍微熟一点,所以给自己的定位目标就是熟悉ML, Stat的码农(其实这种叫Data Engineer吧。。。)了。MS阶段目标是磨练好编程能力同时掌握基础的ML和Stats。
. 鐗涗汉浜戦泦,涓浜╀笁鍒嗗湴
现在的情况是,
入学之前又学了Coursera上的ML,基本的HTML CSS和JHU的头几门课程(说实话我觉得这specialization挺废的感觉有点浪费时间了),对R的基本语法和画图有了解但是没涉及到回归和其他模型。
入学之后,第一学期选了计算机网络(EE450),pattern recognition(supervised learning)(EE559)和Stats(EE517)。所以Ttest, Linear Regression, ANOVA, Logistic Regression,Machine Learning这些关键词脑子里都有概念了但并不是特别清楚细节。不知道我现在是应该把统计的课从头到尾再过一遍还是直接去补别的东西。另外DOE啥的上课虽然简略地提到过但是脑子里还是没啥概念。
ML项目的时候虽然老师推荐用matlab但是自己用的Python,所以numpy,matplot,pandas和sklearn都用过几次,但都不是很熟悉。

后续计划:
需要补的有Java, Python, MapReduce, BigData tools(Hadoop, Spark, Scala), DataBase, DOE, algorithms and data structure (LeetCode)
暑假计划上操作系统(CS402)来增强一下编程能力。同时自己把JAVA和python在tutorialspoint上再从头学一遍,看时间许可可能会用python写个爬虫玩玩。然后自己补补数据库(跟同学聊大家都说不难,目前觉得应该不会太占时间)。算法需要加强,所以要把Coursera上Princeton的算法上一下,同时刷leetcode(应该会用java来刷吧)。剩下的时间看看hadoop相关的东西。
有点晚了。。。就先写到暑假这里,后续的留着明后天继续。

说实话个人有点懒做事也很拖延,本科就过得比较浑噩,现在MS走到第一学期结束了还是半懵逼的状态。希望版主和各位大哥大姐不吝赐教多多提点。

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youziwry 发表于 2016-5-9 09:46:26 | 显示全部楼层
同学,我们相似的地方好多啊,关注一下,今天可以更新啦!
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JF2016 发表于 2016-5-11 15:35:00 | 显示全部楼层
最近在考虑自己出国前能自学点什么,楼主给了好教程!
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