機器學習正在從曾經的“科幻”，走向大衆生活，比如：高鐵站的人臉識別系統、小區門口的無人化測量體溫，還有這些年很火的自動駕駛，再到電商的精準推薦系統...等等，背後都是機器學習。
可以說，在這個大數據和人工智能快速發展的今天，掌握機器學習，你就比 80% 的人更具備競爭優勢，成爲你主技能外，一項新的“保命”技能。
當然，機器學習聽着就很難，挺勸退的。尤其這幾年，機器學習領域充斥着各種聽起來狂拽酷炫的新玩意兒，你可能買了很多入門書籍，也收藏了網上各種 AI 大拿的視頻教程，卻發現面對一堆經典資料，根本無從下手。
這也確實是機器學習新人最大的問題，除此之外，還有各種坑：
有論文的坑，模型的坑，各種資料裏充斥着看一眼就勸退人、繁雜的機器學習算法；
耗費了大量的心力和時間也沒做出成果，和加入一個真正能做出東西的團隊或跟隨真正的牛人學習相比，速度慢了 10 倍不止；
理論是知道了，但沒有結合真實的業務場景，遇到實際問題了仍不知怎麼去做；
……
機器學習算法的冰山一角👆
這樣下去不僅繞彎路，白白浪費時間，甚至會直接被嚇得勸退。
有沒有辦法避免彎路，快速入門機器學習？
我的經驗，千萬上來就開始硬啃經典教程。最直接有效的方法，就是在“做中學” —— 從動手做實際項目開始，配合一套完整的知識體系，輔助以案例，不僅能夠讓你快速入門機器學習，還能掌握它的精髓。
能做到這一點的學習資料，並不多。很難得，最近看了黃佳寫的《零基礎實戰機器學習》專欄，就是基於入門機器學習初學者的痛點問題，結合真實業務場景的項目，通過“實戰闖關”的方式，讓你輕鬆入門機器學習。而且手把手教你針對項目，搜尋合適的算法，找到最合適的包來完成項目。
看了更新的幾篇，可以說，理論體系化，且兼具實踐，做到了深入淺出。對於最痛苦的算法的原理和具體用法，對步驟的描述也非常詳細。每一步都有代碼、有註釋、有輸出、有結果，只要你有點編程經驗，學習起來都是毫無壓力的。
完整跟下來，你還能獲得一個從「具體問題 → 找合適的算法 → 定位所需工具」這一套的完整知識圖譜。
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說到「黃佳」，他是機器學習、雲計算、 SAP 專家。在機器學習領域，絕對是名副其實的行業頂尖大佬。
他曾出版《零基礎學機器學習》《 SAP 程序設計》等多部受讀者好評的 IT 書籍。更值得一提的是，《零基礎學機器學習》被 10 多家高校和職業學院選爲教材，這權威性就不用多說了。
他還是埃森哲新加坡公司資深顧問，深耕數據科學領域多年，參與過政府部門、銀行、電商、能源等多領域大型項目，對數字智能化項目如何落地有深刻的思考和豐富的經驗。除了知識、技術原理的介紹，還有解決問題的思路、學習方法論的指導。
這樣的大佬能來開課，把自己的心法毫不保留的分享出來，讓普通人都可以接觸到，學習到，真的是多少錢都買不到的。何況機器學習還沒有達到批量化流水生產的階段，一個好的“老師傅”比自學效果好很多。
再說說爲什麼推薦這個專欄。
也許你會問，機器學習領域的文獻論著已經汗牛充棟，這個專欄和它們的區別又在哪裏呢？
我的讀後體驗，用一句話來總結就是“高效、輕鬆、細節滿分”，花 20% 的力氣，就能搞懂機器學習 80% 的算法。
真正的乾貨絕對不是紙上談兵。20 年的 IT 從業經驗，讓他能把複雜的算法原理講的通俗易懂。並結合真實的業務場景，讓你真正“做中學”，快速入門機器學習。
具體點說，專欄分 3 個核心模塊。
第一個模塊：準備篇
在這個模塊，首先介紹了機器學習究竟是什麼；然後，手把手帶你部署一個機器學習項目的開發環境；最後，通過一次簡單的機器學習線性迴歸實戰，也就是預測軟文點擊率，教你機器學習的實戰 5 步。
第二個模塊：業務場景闖關篇
這個部分結合“易速鮮花”這個網絡鮮花速遞平臺的電商場景，設置了獲客關、變現關、激活關、留存關、裂變關 5 大關卡。就算沒接觸過運營場景，也能夠完全理解。而且在學機器學習的同時，你還能學到運營的技巧，可謂一舉兩得。
除了實用的機器學習 9 大算法，真實電商業務場景 5 階段實戰等，這些硬核系統的內容，還有輕鬆有趣的闖關式學習體驗，在實戰中就能理解如何利用機器學習基礎知識和算法解決實際問題。
第三個模塊：持續賦能篇
你可能會覺得機器學習的發展日新月異，如果這門課裏講的這9大算法，以後不流行了怎麼辦呢？一方面，我會把一些機器學習算法的實用知識和學習技巧放到這個模塊中；另一方面，我也會不定期地講解一些最新的落地的算法，持續爲你賦能。
最後再和大家強調一下：
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說了這麼多，一句話：機器學習應用真的很廣，用起來也不難。如果你也希望自己快速的上手機器學習、把握機器學習的內涵，這個課程無疑是你進階的絕佳選擇。
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本文分享自微信公衆號 - 機器學習算法與Python實戰（tjxj666）。
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