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也写个自己的学习过程和计划-共勉

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看到很多同学说自己没coding基础,不知从何学起,想到自己也是零基础到现在编程能编编,数据分析能做做,可以一个人做老师规定的两个人+project,也是靠不断摸索总结。
K姐写的学习记录已经是很完善了,我就写一下自己这半年以来的学习心得,希望能给零基础的朋友们点帮助。

Java方面基本就是跟随着W大的学习清单:
1.有两门课可选:Udacity的Intro to Programming in Java, Stanford的CS106A Programming Methodology. 如果时间比较充裕我觉得可以看后者,因为这门课太经典了,认真完成每次project,水平提高很快,缺点是project有点难度,一节课50分钟28节课,费时,所以时间比较少可以看Udacity的那门,我觉得是Udacity上比较好的一门了,老师和助教一起上课,编程练习设置得也很合理。
2.随后可以看Head First Java,我觉得这本书还是不错的,我没做后面的题目,但书大部分内容都看完了,有帮助。
3.coursera的Algorithms,内容基本涵盖了常用的算法和数据结构,作业也很不错,第二周的作业中有linkedlist,在这之前我把UCB61B的data structure上了25课,我比较推荐这门课,前18课讲的是java基础,这老师讲的太清楚了,对于搞清java基础帮助甚大,但是也比较耗时,我觉得前18课还是有必要认真听一下的,同时也有教了linkedlist。
4. 目前在刷cc150,我觉得这本书的确还是越早刷越好,上面这些已经学过的同学,在来美国之前就已经可以刷题了,百利而无害。

Python:
1. 语法相当简单,入门的话可以去Codecademy,一会儿就能上手,时间比较多的话可以上Udacity CS101,python入门,同时会给你个网络爬虫的概念,稍微教你编一下网络爬虫。
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要会抓数据,这方面基本都是别人教我的,Harvard的Data Science课也有教,youtube,博客,都有相当多的教学,我觉得这部分就看各大博客然后自己练习即可。至于正则表达式,http://deerchao.net/tutorials/regex/regex.htm,beautifulsoup也是google下多看看多用用就熟练了。

R:
1. 如果直接上手compute for data analysis,我觉得会比较困难。一开始可以先看code school的Try R,很基础很简单。
2. coursera的Compute for data analysis和data analysis都教R,后者是教一个完整的做数据分析的过程,面铺的很宽,depth不够。coursera上现在有门Data analysis and statistical inference,也会入门R,并且教统计基础,我觉得如果distribution,ttest,p value等很基本的东西都不记得了同学可以跟一下。
3. JHU 4月份开系列课程,目测应该不会很难,深度肯定也一般,最后会有一个Capstone Project,不知道是不是要付钱才能做,但整个系列课程都是free的,既然如此何不好好利用学习呢。

Machine Learning:
1.Statistical Learning的课很基础,我觉得对于入门很好,虽说SL和ML还是有点区别的,(我能感觉到但还是说不出来= =)。一开始讲了linear regression, logistic regression, 随后讲了resampling method:用来control trade-off between bias and variance,接着有回归树和分类树,boosting,支持向量机,最后以unsupervised learning结尾,标准的ML的讲课顺序,涵盖了常规的基本内容。
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6. 书的话有两本,一本叫机器学习实战,还有一本叫Machine Learning from Hackers,我觉得Machine Learning也是实践出真知的,这两本书我个人觉得会有很大的帮助。

其他:
Hadoop: Udacity系列课会有介绍,还有就是上次某个大神分享的Cloudera课件,有人试过吗= =,我没法用,谁看过的话希望能教我一下。
数据库:可以去w3school上学,也可以跟coursera的intro to database.


最后说说自学的一些感想。
我觉得学习过程中很大的问题就是,对于某些概念,你google了,问了同学,结果你还是看不懂听不明白,这个时候完全不要纠结,你一直纠结某个初级内容,无疑是小学一年级你在纠结1+1等于几,你一年级成绩不好,你却说,不,我要留级把一年级的课学得精通再到二年级,我劝你还是一路学下去,因为就算你一路成绩很差,到了六年级你也只能考60分,但是这个时候1年级的题你一定能考满分。我要表达的就是,很多学习过程中的细节,你不断地去纠结,就浪费了大量时间,很可能到最后你还是没明白这个问题是怎么回事,不如放在一边继续向前,你加足马力,等到你已经向前很多了,自然而然就会明白当初的问题是怎么回事了。当然这种还是要靠自己度量和把握。
还有就是面不要铺得很宽,这样很累,我觉得可以先精通一样,然后再慢慢往旁边展开。
我也只是个很初级的learner,所以如有说错的地方请不要太过抠细节哈。

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xinbaobn + 1 很有用的信息!
vivaroma + 3 楼主最后一段很经典!一语点醒梦中人
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buzhang_you + 3 很有用的信息!
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Kimurate 2014-2-21 04:30:03 | 显示全部楼层
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K姐 2014-2-21 04:33:27 | 显示全部楼层
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好贴!

另外强烈推荐udacity刚刚开的新课intro to ds
极端的实用
你提到的纠结概念问题我也遇到过,很多在这门课里面解释了。
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hitchpy 2014-2-21 07:43:34 | 显示全部楼层
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赞!!总结的好!!
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anonym 2014-2-21 08:27:14 | 显示全部楼层
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Machine learning强烈推荐CMU Tom Mitchell编的教材。虽然一些内容已经过时了,但是讲得挺深入浅出的。别的课都是被逼的读reading,能不读就不读,这本是老师讲到哪我就把书看到哪,感觉帮助很大。毕竟Machine learning重在算法,还是要多看加深理解。
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anonym 2014-2-21 08:29:54 | 显示全部楼层
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另外,你现在就开始刷题感觉如何?我总感觉自己学的不够,直接刷题不够系统。
再另外,你怎么会有这么多时间的
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ifso 2014-2-21 09:11:51 | 显示全部楼层

我也同感自己学得不够,直接刷题不系统,总想着多学点再说。
可是暑期实习不等人啊 -。-
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 楼主| nibuxing 2014-2-21 10:01:25 | 显示全部楼层
小K 发表于 2014-2-21 04:33
好贴!

另外强烈推荐udacity刚刚开的新课intro to ds

恩,Udacity的几门课一直没时间跟,打算等暑假和JHU系列一起跟。
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 楼主| nibuxing 2014-2-21 10:16:41 | 显示全部楼层
anonym 发表于 2014-2-21 08:29
另外,你现在就开始刷题感觉如何?我总感觉自己学的不够,直接刷题不够系统。
再另外,你怎么会有这么多时 ...

我觉得可以直接刷,像2 3章我觉得都不难吧,你都跟完Algorithms了我觉得可以开始了!
然后就是我学校课不是很多,平时时间比较充裕一点。那份清单有很多我还没完成呢。
还有就是,每天洗菜烧饭吃饭洗碗就用一个小时(三菜),吃饭五分钟内解决,不睡懒觉,车上看书,课前编程,洗澡练功,坚持锻炼。自从来了美国,所有做事的速度都加快了。不过脑子经常运作的慢,硬伤。
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 楼主| nibuxing 2014-2-21 10:17:49 | 显示全部楼层
Kimurate 发表于 2014-2-21 04:30 . check 1point3acres for more.
好苗!

多谢!刷题刷题!
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