摘要：作者微信号微信公众号简书地址最近机器学习工程师已经成为了一个非常热门的岗位，很多的工程师都想转行到这个岗位。本文根据上面的课程，列了一个从新手到专业工程师的学习计划，提供给大家学习。
作者：chen_h
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最近机器学习工程师已经成为了一个非常热门的岗位，很多的工程师都想转行到这个岗位。本文根据 Coursera 上面的课程，列了一个从新手到专业工程师的学习计划，提供给大家学习。以下是具体的学习路径：
机器学习工程师必修课（6门课程）课程 1：Algorithmic Toolbox（共35小时）
课程 2：Data Structures（共35小时）
课程 3：Algorithms on Graphs（共20小时）
课程 4：Algorithms on Strings（共23小时）
课程 5：Advanced Algorithms and Complexity（共43小时）
课程 6：Genome Assembly Programming Challenge（共19小时）
初级机器学习工程师（6门课程）课程 1 ：Machine Learning（共45小时）
课程 2 ：Introduction to Data Science in Python（共21小时）
课程 3 ：Applied Plotting, Charting & Data Representation in Python（共15小时）
课程 4 ：Applied Machine Learning in Python（共22小时）
课程 5 ：Applied Text Mining in Python（共16小时）
课程 6 ：Applied Social Network Analysis in Python（共17小时）
中级机器学习工程师（4门课程）课程 1 ：Machine Learning Foundations: A Case Study Approach（共21小时）
课程 2 ：Machine Learning: Regression（共26小时）
课程 3 ：Machine Learning: Classification（共23小时）
课程 4 ：Machine Learning: Clustering & Retrieval（共21小时）
高级机器学习工程师（3门课程）课程 1 ：Neural Networks and Deep Learning（共5小时）
课程 2 ：Improving Deep Neural Networks（共5小时）
课程 3 ：Structuring Machine Learning Projects（共5小时）
机器学习工程师方向选择（12门课程）课程 1 ：Google Cloud Platform Big Data and Machine Learning Fundamentals（共8小时）
课程 2 ：Leveraging Unstructured Data with Cloud Dataproc on Google Cloud Platform（共5小时）
课程 3 ：Serverless Data Analysis with Google BigQuery and Cloud Dataflow（共6小时）
课程 4 ：Serverless Machine Learning with Tensorflow on Google Cloud Platform（共8小时）
课程 5 ：Building Resilient Streaming Systems on Google Cloud Platform（共5小时）
课程 6 ：Introduction to Recommender Systems: Non-Personalized and Content-Based（共14小时）
课程 7 ：Nearest Neighbor Collaborative Filtering（共11小时）
课程 8 ：Recommender Systems: Evaluation and Metrics（共8小时）
课程 9 ：Matrix Factorization and Advanced Techniques（共7小时）
课程 10 ：Probabilistic Graphical Models 1: Representation（共27小时）
课程 11 ：Probabilistic Graphical Models 2: Inference（共22小时）
课程 12 ：Probabilistic Graphical Models 3: Learning（共22小时）
作者：chen_h
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