自学编程是需要有耐心，主动性很强的人才建议的。
自学编程看你要学习哪种编程语言，一般初学者可以购买“入门到精通”教程，觉得基础差不多的时候就可以买“实战”的相关课程。
但是本人还是建议看书的同时最需要是看视频敲代码，如果你只看书或看视频最后只能纸上谈兵，编程是一种使用工具，熟能生巧。
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这个看个人了，如果你是数学系毕业，或者本科数学，研究生其他的都可以，碰巧会撸点代码但是又不想做苦逼的码农，那么做做数据挖掘工程师很适合你，算法需要数学功底，实现算法模型需要会撸代码，但用的来说对算法要求高一些，正好你的数学知识可以用上。如果你是计算机毕业的，那你做大数据平台毕竟适合比如hadoop，spark等，这些偏向于计算机技术，而且前景也不错。
如果你既没有数学功底又没有计算机学习的经历，那还是洗洗睡吧大数据不适合你，什么？网上都是零基础入门大数据很容易？呵呵，那都是忽悠人的，当然也不排除有人自学入行，但是这得很强的自学能力和自我约束能力
（1）什么是深度学习？
深度学习更强调对知识的深层加工、深度理解及长期保持，善于自主建构且能迁移应用并在真实情景中解决复杂问题。
在这个基础上，我们给出深度学习的定义：
一种基于已有经验的问题发现与探究，是在识记和理解的基础上对知识的综合应用与创造，是追求有一定思维深度和思维广度的综合性学习过程。
深度学习的三个表现：
1、对提出的问题有自己独立的见解。（理解问题）
2、解答问题时，能尝试多种角度回答问题。（思考问题）
3、能够反问有建设性的问题。（领会本质）
深度学习的基本特征：批判理解、内容整合、问题解决、迁移运用、知识建构。
批判性思维：指通过一定的标准评价思维，进而改善思维，是合理的、反思性的思维，既是思维技能，也是思维倾向。
深度学习所强调的整合，还包括新旧知识和信息的整合，它提倡将新学内容与已知概念、原理联系起来，整合到原有的认知结构中，从而引起对新知识信息的理解、长期保持及迁移应用。
问题解决：在问题空间中进行搜索，以便使问题的初始状态达到目标状态的思维过程。
迁移运用：迁移学习是把一个领域（即源领域）的知识，迁移到另外一个领域（即目标领域），使得目标领域能够取得更好的学习效果。通常，源领域数据量充足，而目标领域数据量较小，迁移学习需要将在数据量充足的情况下学习到的知识，迁移到数据量小的新环境中。
知识建构是指个体在某特定社会环境中互相协作、共同参与某种有目的的活动，最终形成某种观念、理论或假设等智慧产品。
深度学习与高质量的学习结果有密切联系。
（2）怎么学习深度学习？
1、保持独立思考，自我思考。“动则三思，虑而后行”。一个人要高效率、高质量地做好各种工作，就必须善于自我思考。多于问题有明确的思路，从多个角度进行考虑，选出一个最优的解决方法。把思想认识从那些传统观念中解放出来，敢于打破传统的思维定势。
2、善于自我比较。不断地和过去的自我相比较，在比较中识别长短，鉴别优劣，开拓创新。做好“纵比”，即把自己的现在同过去比，是否有值得改进的地方，有则改之无则加勉。做到“横比”，把自己放在更广泛的范围内进行比较，通过比较学习和借鉴别人的经验，以人为镜，可以明得失。
3、自我积累。不积跬步，无以至千里；不积小流，无以成江海。 平时生活中不断阅读，不断实践，增加理论知识与实践经验。只有阅历增加，才能有更多更好的思考角度，更加完善的思维。
4、自我总结。吃一堑、长一智。总结是对问题解决的综合、分析、归纳、概括、提炼的过程。每一次总结都是对过去的归纳与升华，极大地提升效率，减少甚至避免下一次失误。
1，产品经理提出的业务需求是否可以用算法来实现。用算法实现比一般代码实现是否有优势。进行评估调研
2，如果可以用算法来处理。是否有数据，所在公司自己有数据，或者爬虫工程师/算法工程师 从外网爬取数据。
数据标注师对一批量数据进行数据标注，提供给算法工程师
3，算法工程师对数据进行数据分析和数据挖掘。
进行数据清洗，数据预处理，特征选取，特征筛选等数据处理动作。
4，使用处理后的数据选择算法进行训练，选择不同的算法进行训练，进行对比。
5，选择表现最好的算法，进行算法参数和超参数调优。
6，测试集数据进行评测。
7，评测结果理想，发布
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