原文：
www.kdnuggets.com/2020/05/machine-learning-career-quarantine.html
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1. Google 网络安全证书 - 快速进入网络安全职业生涯。
2. Google 数据分析专业证书 - 提升你的数据分析技能
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在这篇文章中，我概述了一个完整的机器学习课程计划，考虑到这次隔离至少会持续 2 个月。
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从 Python 开始。它是机器学习/数据科学中最常用的语言。你可以在 3 天内轻松学习其基础知识。跟随这个 Youtube 系列 由 Sentdex 提供。你将学习 Python 中的所有函数式编程。
现在学习 面向对象编程、 列表推导式和 Lambda 函数 ，以便你可以轻松开始机器学习。
现在我假设你已经掌握了 Python 编程的基础，因此你可以阅读、编写和理解 Python 代码。
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对于数据科学家/机器学习工程师而言，最重要的 3 个库是
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Numpy
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Pandas
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Matplotlib
现在，我不建议只从一个地方学习，因此这 2 个教程足以让你入门了解 Numpy、Pandas 和 Matplotlib。
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用 Python 进行数据分析 — FreeCodeCamp
现在，我相信你可以在 2 天内完成这两个教程，因此接下来的 3 天，下载一个数据集来自Kaggle，将你学到的所有知识应用到这个数据集上。即使在这个数据集上失败也是可以的，但你会有更好的理解。
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现在，这是一个重要的部分。我希望你至少对线性代数、微积分和概率论有一个良好的掌握。给线性代数 2 天，微积分 2 天，概率论 3 天来学习这些基础知识。
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在这 8 天里，你需要学习机器学习算法的基础知识，一些数学知识，以及它们的直观理解。现在没有比斯坦福大学在Coursera上的Andrew NG 机器学习课程更好的课程了。
你不需要尝试完成整个课程，只需观看视频并做一些笔记，跳过 Matlab 和数学部分，以及所有编程作业。只需在这 13 天里观看视频，了解一些基础知识，以便理解机器学习在幕后是如何工作的。
我知道这个课程很长，在 8 天内完成很困难，但如果你每天花 3–4 小时，你可以轻松地在 8 天内完成它。
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由行业大咖、Udacity 创始人兼总裁 Sebastian Thrun 主讲的这门免费课程非常适合应用机器学习算法。你将学习一些新算法，如朴素贝叶斯和决策树。你将学习如何使用 Sci-kit Learn，一个用于应用机器学习算法的 Python 框架，这将使你的生活更轻松。
完成 Deep Learning Specialization 课程中的第 1 门课程，由 deeplearning.ai 提供，通过 Coursera。你将学习神经网络的所有基本原理，并能够使用 Numpy 创建一个神经网络。你将学习前向传播和反向传播等基本概念。
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Tensorflow 是由 Google 开发的深度学习框架，在市场上享有很高的声誉和职业价值。
完成 Tensorflow 由 deeplearning.ai 提供的 Coursera 专项课程，深入学习 TensorFlow 这一现代深度学习框架。完成这项专项课程的平均时间为 1 个月，每周 16 小时，但如果你每天投入 4 小时，你可以轻松在 15 天内完成。你将对计算机视觉问题、自然语言处理问题以及时间序列和序列问题有很好的掌握。简而言之，你将学到很多。
如果你在第 60 天之前完成了这些课程，这里有一些其他建议供你参考。
现在你已经了解了很多机器学习和深度学习的知识，尝试与人建立联系并争取实习机会，也可以去 kaggle.com 在他们的数据集上练习，以提高技能。
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