地球物理背景转行机器学习是否可行，还是专心刷题做码农？

lz本科是在国内某211院校的读的地球物理，研究生是在美国某所学校的读的地球科学。然而毕业的时候石油行业的形势急转直下，于是就转了cs。进了新学校学cs后发现自己对机器学习很感兴趣，对于推荐系统和人工智能非常憧憬。机器学习是一切高级应用的基础。然而周围的同学都在刷题找实习。我本来想静下心来好好学下机器学习，但是看着周围同学都在刷，觉得自己不刷就落后了，会找不到实习，于是也开始刷。但是心中仍然很想去学习机器学习的内容。
我下不了决心主要是有以下顾虑：机器学习和深度学习的北美岗位对数学基础要求很高，有些岗位甚至要求PHD学位，我一个半路出家的是否能达到找机器学习相关岗位的等级。刷题当码的话路就比较明晰，但是我总觉得自己好不容易再有机会来学自己一直感兴趣的学科，是不是应该追寻自己心中真正想干的事。
关于数学基础，lz本科时候数学物理课程学得还是不少的。除了基本的高数线代概率外还学过复变函数、数值分析、数字信号处理、数学物理方程、场论。但是统计方面基本没什么接触。还有lz现在已经26岁了，如果真的去学习机器学习以后申请PHD，会不会时间成本太高？
下学期学校会开机器学习和深度学习的课，深度学习的课还是大牛来讲的。我打算选这两门课，然后最近开始跟了Ng的网课。希望能把自己的基础打好。
请大家能结合我的情况帮忙分析一下。

ML will be a good area to focus on, if you have the modeling/math stats/some coding background. Since you are already interested in it, it's a good enough reason to learn it well (not just call a few packages, but really understand how it works).
for data science, I don't think phd is required (it's usually a "plus") and a grad degree in physics is usually quite appreciated.

校友帮顶

同问 准备ML和准备码农相比 事情更多 统计的基本概念 甚至ML的基本算法实现 都要清楚 不是刷题就能解决的 赶紧做ML是刷题+ML算法 + 统计 比刷题不知道要求高多少了。。。。

小K 发表于 2016-11-1 08:03
ML will be a good area to focus on, if you have the modeling/math stats/some coding background. Sinc ...

Thanks for you advice!

和大家一样最好了

石大还是地大的 令人忧伤的石油行业。。