‫现在, 如果你以前看过机器学习, 你会知道有很多｡
‫在开始学习数据科学和机器学习之前, 一些资源推荐学习､ 数学､ 统计学､
‫概率学甚至更多｡
‫虽然这些主题很重要, 但在开始之前就想把它们都学完,
‫动手就像是想把海水煮开｡
‫相反, 我们要做的是专注于构建实用的解决方案, 并编写机器学习代码,
‫从数据中获得洞察力｡
‫如果你现在是一名程序员, 并且有一些Python方面的经验, 那么在本课程结束时,
‫你将能够运用你的编程技能来构建预测性机器学习模型｡
‫机器学习分为三个部分｡
‫数据收集､ 数据建模和部署, 在完成这些步骤后, 您可以在其中使用您的机器学习模型｡
‫别担心, 我们很快就会深入讨论这个框架｡
‫您可以使用此机器学习模型, 并通过应用程序或API或其他方式将其部署到用户｡
‫这就是我们将要讨论的内容｡
‫我们将介绍数据建模, 这意味着您将能够获取一个数据集,
‫并应用机器学习算法来发现该数据集的见解｡
‫我们要介绍的步骤是, 第一步, 创建一个框架｡
‫你们在上一张幻灯片中看到了一点关于这方面的概述｡
‫第二, 我们将把这个框架与现有的数据科学和机器学习工具相匹配｡
‫这意味着人们在过去已经遇到了类似的问题, 我们将在未来尝试和解决这些问题｡
‫所以他们创造了解决这些问题的工具｡
‫所以我们要学习什么工具用于什么机器学习项目｡
‫然后为了学习这些, 我们将通过做来学习, 通过做一些项目,
‫包括第一步和第二步, 建立一个作品集来展示你的作品和技能｡
‫我们已尽最大努力关注重要事项｡
‫当我开始学习, 机器学习, 我发现自己对该做什么感到困惑｡
‫我经常会花太多时间思考一些事情, 而不是编写代码和采取行动｡
‫所以我们设计这门课就是为了避免这种情况｡
‫我们将使用有效的方法来构建实用的解决方案,
‫同时学习机器学习和数据科学, 而不是从头开始做任何事情｡
‫现在, 让我们更深入地了解一下我们将要使用的框架｡