# 【机器学习】机器学习人才发展全面指导手册（含学习路径和职业规划）

1、深长难基础

A User's Guide to Measure Theoretic Probability

A course in large sample theory

Bayesian Data Analysis 2nd

Introductory Functional Analysis with Applications

Matrix Computations(Golub，VanLoan，Hopkins，3rd Ed)

Monte Carlo Statistical Methods

Probability and Random Processes， Geoffrey R. Grimmett， David R. Stirzaker， 3ed， OUP， 2001

Probability-Theoryand Examples

Elements_of_Large-sample_Theory

*Introductory Lectures on Convex Optimization1

*Asymptotic Statistics

*Introduction to Nonparametric Estimation

*Large-Scale_Inference

2、浅短易基础

Thomas' Calculus

Gilbert_Strang-Linear_Algebra_and_Its_Applications_4ed

Casella_Berger_Statistical_Inference

Convex optimization by Stephen；

Numerical Optimization

3、入门概论

Machine.Learning.with.R(2013.10).Brett.Lantz

Introduction to machine learning .Ethem

(Christopher M. Bishop) Pattern Recognition and Machine Learning

An introductio to statistical learning with applications in R Hastie

The Elements of Statistical Learning second edition

Pattern Classification .Duda

Machine.Learning.A.Probabilistic.Perspective，.Kevin.P..Murphy，.MIT.Press

4、应用专论书籍

Web data mining，LiuBING

Data mining for scientific and engineering applications

Data Mining Techniques For Marketing， Sales， and Customer Relationship Management (2004)

Statistical Methods for Speech Recognition JELINEK

Computer Vision：Algorithms and Applications.Richard Szeliski

Multiple_View_Geometry_in_Computer_Vision__2nd_Edition

Foundations of Statistical Natural Language Processing

Speech_and_Language_Processing

Recommender Systems Handbook

Collective Intelligence

Mining.the.Social.Web(2nd，2013.10).Matthew.A.Russell.

Urban Computing-An overview-Yu Zheng

Data Mining in Bioinformatics

Statistics for Spatio-Temporal Data 2011

5、使用方法

1）可以以the five elements of effecetive thinking作为点睛书目，不然容易有迷路的感觉。

2)这个部分的学习可以作为“开眼”过程，结合行业，公司，职位等信息就可以确定下一步的兴趣目标了。

4）确定了大概的兴趣目标目标以后，需要根据具体情况补充一些关于模型和paper方面的资料。然后尽早开始代码和系统方面的实际工作。（我认为比较有竞争力的求职者具备基础宽广扎实，同时及早的确定了自己的兴趣和目标，聚焦于特定的岗位和工作目标进行不断的提升优化的特点；常见的俩类误区一是基础没有扎实就去挑战应用，结果做出来的东西很烂，做起来很慢；另外一类误区是成天打基础，但是由于缺乏目标而茫然，也没有针对具体的问题为基础和衔接部分提出指导，也没有用具体的问题把知识进行锤炼，技能进行提升。）

5）我个人觉得企业创业，个人职业发展以及个人学习中最大的诱惑是选择了一个方向以后，因为太艰难而不断的动摇和转变方向；所以可以通过团队结伴学习，没有三次以上高水平的提升不考虑其他的方向，学习自己能够消化的简单资料等方式来确保自己坚持在这个道路上。

1、本文所说的“职业规划”是指经过对自我的认知，和行业，公司，职业的认知，确定一个或者几个工作目标，并进行相应的差距分析和提升的过程。

2、职业规划可以理解为一个匹配的过程；将个人和众多的备选职位进行匹配。按照传统的职业相关理论，结合机器学习者的思维习惯，本文把职业规划分为个人认知（相当于取人的feature），职业认知（相当于获取职业相关的信息和取出feature），以及人职匹配（相当于模型算法部分）三个部分。

3、本文的重点是职业认知部分。

1、大的有师傅的公司

2、中等规模的团队搭建中的公司以及专业公司

3、小的专业公司

1、互联网业务挖掘

。初级的业务挖掘人员的工作会离数据和算法更近；高级的业务挖掘人员会离用户和业务更近。

2年前见过大的互联网公司的分析总监给到50万元以上。

2、推荐算法

LBS推荐：百度，高德。

3、广告算法

4、NLP

NLP人才的需求不象数据挖掘和推荐那样量大和紧缺，和其他的职位相比薪水比较温和。

5、图像处理

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