关键词：初学者、零根本入门、人工智能、机器学习、数据剖析、技能证书

【干货】【数据分析】初学者人工智能进修指南建议点赞收藏_课程_机械 云服务

众所周知，近年来人工智能行业发展迅速，已经渗透到各行各业，基于大数据的根本，从前辈的技能研究到运用实践逐渐成熟，机器人，AR/VR、无人驾驶、深度学习、5G、智能制造，新零售等应运而生。
由于人工智能技能是一项复合型技能，须要集多种专业知识才能一探究竟。

投身人工智能领域，对付初学者而言，如何快速得到认知，下面是我整理的一些学习思路，先从数据剖析、机器学习算法入手，然后结合自身的学习和运用处景主攻个中一个方向。

1.ML-For-Beginners

Microsoft面向机器学习的初学者，统共12周、24节，完备免费。
紧张利用scikit-learn作为库来处理ML基本观点。
课程先容了回归、分类、聚类、自然措辞处理、韶光序列预测、强化学习，每节课程包括：课前热身测验、编程课程、以项目为根本的课程辅导如何构建项目、检讨所学知识、课程寻衅、补充阅读、分配任务、课后测验等。

学习链接：https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners?utm_source=wechat_session&utm_medium=social&utm_oi=1243683319872782336

2.Microsoft Certified: Azure AI Fundamentals

Azure AI Fundamentals认证的考生应具有机器学习(ML)和人工智能(AI)观点以及干系Microsoft Azure做事的根本知识。
该认证是一个展示常见的ML和AI事情负荷以及如何在Azure上履行知识的机会。

考试用度：$69

证书有效期：2年

考试链接以及学习资料：

https://docs.microsoft.com/zh-cn/learn/certifications/exams/ai-900?tab=tab-learning-paths#certification-exams

3.斯坦福大学 machine learning 课程（吴恩达）

本课程广泛先容了机器学习、数据挖掘和统计模式识别。

干系主题：

(i) 监督式学习（参数和非参数算法、支持向量机、核函数和神经网络）。

(ii) 无监督学习（集群、降维、推举系统和深度学习）。

(iii) 机器学习实例（偏见/方差理论；机器学习和AI领域的创新）。

课程构造：

单变量的线性回归回顾线性代数多变量的线性回归Octave/Matlab教程Logistic回归正则化神经网络：表示神经网络：学习运用机器学习的建议机器学习系统设计支持向量机降维非常检测推举系统大规模机器学习运用示例：Photo OCR

课程链接：https://www.coursera.org/learn/machine-learning

(课程卒业可得到证书)

海内不雅观看网址（网易云教室）：

https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1210076550

学习路线请参考：https://blog.csdn.net/Datawhale/article/details/104509347

4.AWS Certified Machine Learning–Specialty认证

备注:紧张针对利用AWS做ML system的职员

AWS认证机器学习-专业 (MLS-C01)考试面向担当开拓或数据科学角色的个人。
此考试考验应试者利用AWS云构建、演习、调度和支配机器学习(ML)模型的能力。
它考验应试者为给定业务问题设计、履行、支配和掩护 ML 办理方案的能力。
它将考验应试者的以下能力：

(1) 为给定业务问题选择适当的ML方法并证明其合理。
·

(2) 确定适当的 AWS 做事来履行ML办理方案。
·

(3) 设计并履行可扩展、本钱优化、可靠且安全的ML办理方案。

考试用度：$300

证书有效期：3年

课程链接（免费）：https://www.aws.training/Details/eLearning?id=42183

Udemy:https://www.udemy.com/course/aws-machine-learning/

考试链接：https://aws.amazon.com/cn/certification/certified-machine-learning-specialty/

5.IBM 数据科学专业职员认证

（Databases and SQL for Data Science with Python）

韶光——3个月(弹性)

级别——低级

平台——Coursera

课程大纲：

什么是数据科学？数据科学的开源工具数据科学方法论适用于数据科学和AI的Python数据库和数据科学SQL利用Python进行数据剖析利用Python进行数据可视化利用Python进行机器学习运用数据科学的顶峰

课程链接：https://www.coursera.org/learn/sql-data-science

6.业务剖析专业认证

韶光——6个月(每周3小时)

平台——Coursera

级别——低级

课程大纲：

客户剖析人群剖析司帐剖析业务剖析业务剖析顶峰

课程链接：https://www.coursera.org/specializations/business-analytics#courses

7.Advanced Business Analytics 专项课程

韶光——5个月(3小时/周)

平台——Coursera

级别——中级

课程大纲：

高等商业剖析的顶峰用于决策的业务剖析沟通业务剖析结果商业数据剖析入门预测建模和剖析

课程链接：https://www.coursera.org/specializations/data-analytics-business#courses

以上为我整理的所有内容，供大家参考，希望对大家的学习有所帮助，在帮助大家学习同时，还能助力大家取得干系技能证书，欢迎大家点赞收藏，如有欠妥之处，欢迎大家留言磋商，共同学习~