大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于机器学习编程课程的问题，于是小编就整理了2个相关介绍机器学习编程课程的解答，让我们一起看看吧。
大数据方向学机器学习的人，选择哪门编程语言入门比较好？
Python语言目前广泛应用于大数据及机器学习领域，所以学习Python语言作为入门大数据及机器学习领域是个不错的选择。选择Python语言有以下几个优势：
第一，Python语言简单易学。Python语言学习起来比较简单，实验环境也比较好搭建，所以即使没有任何编程语言的基础，也完全能学得会。
第二，Python语言自身对大数据及机器学习的支持比较好。Python语言有丰富的库可以使用，比如Numpy、matplotlib等，这对做机器学习开发会非常方便。
第三，Python语言的生态比较健全。Python早期主要用于做Web开发，是一个可以落地的编程语言，所以使用Python做大数据或者机器学习的应用是可以直接落地的，这是一个明显的优势。
第四，Python的开发者数量巨大。使用者多是一个明显的优势，因为使用者多意味着成熟的解决方案就多，这会明显降低项目失败的风险。
对于做大数据方向的开发，最好把Java语言也学习一下，因为J***a语言对Hadoop平台的支持比较好，同时J***a语言又是Scala语言的基础，而Scala语言又是Spark平台（一个常见的大数据平台）的常用语言，所以学习J***a对大数据开发还是比较重要的（我在头条上写了关于学习J***a和Python的系列技术文章，想学习的朋友可以关注我的头条号并查看相关文章）。
我在早期做机器学习开发的时候，使用的就是J***a语言，后来改用Python做机器学习的算法实现，给我的感觉是Python语言确实非常方便。建议做机器学习方面的开发人员试一下，使用Python能节省不少时间。当然，Python也有缺点，就是速度会比较慢。
我的研究方向是大数据和人工智能，目前也在带相关方向的研究生，我会陆续在头条写一些关于大数据方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我的头条号，相信一定会有所收获。
如果有相关问题，也可以咨询我。
谢谢！
Python
Python简洁、易读、可扩展、易维护，具有众多的扩展库所构成的开发环境十分适合工程技术、科研人员处理实验数据、制作图表，甚至开发科学计算应用程序，用途广泛。
用Python 进行深度学习：toutiao***/i6602869109136818702/
成都加米谷教育大数据培训，专注于大数据人才培养，个人培训、企业内训，提供大数据等相关前沿技术的支持！
中专水平的人能不能通过自学成为一名机器学习工程师？
如果是自学，你的时间成本很高，你要学习机器学习，你先得是名程序员，会编程，会自己写程序，那些从培训班培训半年出来都感觉自己是一知半解人很多，就可以知道你自学要多久的时间，你是否有这个毅力，在加培训出来工作一年以上才算对程序有一定的认识，所以你要衡量你的时间成本。然后再学习算法，统计学，数学知识，这时间算起码要2-3年，你坚持2-3年再说喜欢吧，所以想学建议先培训，节省时间，挣了钱再继续学习，时间很值钱
我的研究方向就是大数据和人工智能，目前我也在做基于机器学习的落地项目，所以我来回答一下这个问题。
首先，我可以给出一个肯定的答案，只要努力并掌握一定的数学和编程知识，那么做机器学习的实现工程师是完全没有问题的。
机器学习的任务就是从一堆杂乱无章的数据中找到背后的规律，通常情况下机器学习往往与大数据关系密切，因为机器学习需要大量的数据作为基础。一般来说机器学习的实现步骤包括数据收集、数据整理、算法设计、算法实现、算法训练、算法验证、算法应用等，这里面数据是机器学习的前提条件。
机器学习一个重要的基础是算法基础，做机器学习要了解很多常见的算法，包括决策树、支持向量机、朴素贝叶斯、k近邻、回归等等算法。但是作为算法实现工程师来说并不需要掌握多么复杂的数学知识，只要能把算法工程师设计的算法实现出来就可以了，但是作为算法实现工程师对数学知识还是有一定要求的，比如要掌握基础的线性代数、概率论等数学知识。
所以，对于中专毕业的人来说，我给出以下的学习建议：
第一，学习Python语言的使用。
第二，学习Linux系列操作系统的使用，比如CentOS、Ubuntu等都可以。
第三，学习线性代数和概率论。
第四，学习常见的机器学习算法，包括k近邻、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯、Logistic回归、Apriori等。
第五，使用Python完成常见算法的实现。
世上无难事，只怕有心人，21岁的年纪，完全可以，建议去读个全日制[_a***_]相关专业专升本，毕竟人工智能工程师至少需要本科以上学历。个人认为：多学习一些人工智能方面的知识， 找一家研究人工智能领域的企业工作，应聘程序员软件开发等岗位，这样对企业来说你学的AI知识是锦上添花，对你个人而且也是志趣相投，对你学习人工智能也是事半功倍，待有机会可以转型做人工智能，且很多做人工智能工程师的也需要助手，也是不错的选择。
现实很残酷，找工作时，一个大专以上学历，不管你多优秀都已经将你拒之门外，如果真心喜欢当作业余爱好，慢慢沉淀，等能玩出水平，让别人无需看你学历就决定要你的时候再从事这方面工作！现在还是先找份糊口的工作比较重要！
作为一个美本+美硕统计毕业做机器学习的人可以弱弱的回答一下。
1. 说真心的这一行面试最需要的是数学和统计功底，这个东西不是一天两天可以补上来的，能不能坚持下去看背景，天赋和耐性；
2. 编程：如果不是做机器学习工程师或算法工程师及研发岗，我相信你再花时间补一补这一块是没问题的；
3. 英语：的确语言这个看起来不是什么big deal，但是的确这个行业需要阅读大量的paper，英文版本paper居多，如果读不懂我想会疯的；
4. 工作：工作中也许会不断重复优化一个算法最终到落地，半年一年都是有可能的，这类似于一个迭代，不断循环往复，耐不住性子处理各种不可预知的问题也会崩溃的。而且现实工作也许不会设计那么多复杂算法，光是数据处理就会占用了百分之八十的时间。
我最担心的就是楼主的第一项，这个功底不知道你愿不愿意花大量的时间去补，从高中数学一直到大学本科数学统计的知识一点点的啃出来，你要衡量这个难度和你觉得是否值得，不要随大溜的去进入这个行业。你21岁你说自己很喜欢，我无法量化你这个喜欢到底多少，在你看来也许看到了好多觉得特别喜欢，也许以从业者的角度你看到的也许只是皮毛无法判断你是否真的喜欢。
不过最最重要的是，你21岁，一切刚开始，只要你愿意都可以去做，不亏本，学到身上的知识也不会压到你，只会让你变得更加步伐轻盈。
到此，以上就是小编对于机器学习编程课程的问题就介绍到这了，希望介绍关于机器学习编程课程的2点解答对大家有用。
