最近有许多小伙伴问我怎么入门机器学习和大数据，为了解答大家的疑惑，为此专门写下这篇文章，希望对大家有所帮助。文章最后还有大量的学习资料哦。
入门机器学习
机器学习是一门多学科融合的科学，对初学者的要求也比较高，基本要求有如下几点。
（一）数学方面：高等数学+线性代数+概率论。这些课程可以先了解，等到学习机器学习遇到特定的知识时再逐渐加深。
（二）编程方面：机器学习对编程有一定的要求，编程语言最好是Python，因为这方面的资料比较多。
有了以上的基础之后，大家可以看一些基础视频课程，比如网易公开课上斯坦福大学Andrew ng教授的机器学习课程，这公认为是最好的基础视频。还有在哔哩哔哩上的台湾大学李宏毅教授的视频课程，小编认为这课程还是很有趣的，李宏毅教授讲课很风趣，并且课程注重实践。
对机器学习有了整体的认识之后，为了提高理论可以看李航的《统计学习方法》，为了提高实践，可以看《机器学习实战》，这些资料的PDF，本文最后都有下载链接。
最后大家可以做一些实践的项目，比如在Kaggle比赛上参加比赛，也可以看《推荐系统实践》。继续学习就要多实践，多看论文。
入门大数据
小编觉得学习大数据的门槛比机器学习低多了，只要你有JAVA语言基础就可以学习大数据。但是想要在大数据上有一番造诣，我觉得难度也很大。
目前主流的大数据处理框架是Hadoop和Spark，Hadoop主要应用在批处理计算，而Spark是多种计算模式的融合，小编觉得未来Spark应该是主流吧，但目前Hadoop是主流。
学习Hadoop可以看潭州学院的公开课视频，本文有视频百度云链接。PDF资料有《深入理解大数据 大数据处理和编程实践》、《Hadoop技术内幕》等。
学习大数据一定要有项目经历，因为只有在项目中才能深刻理解大数据。深入学习可以看Hadoop和Spark的源码，多看论文。
学习资料
机器学习PDF资料
百度云链接：https://pan.baidu.com/s/1sTnXrKQAZR3VoaqFrAO9gA
密码：pdtz
大数据视频资料
百度云链接：https://pan.baidu.com/s/1EOZsWW1Pp1ospEPVRiF0GQ
密码：d25d
大数据PDF资料
百度云链接：https://pan.baidu.com/s/161Ckvx30vBcGEczLPGEFiA
密码：jjt7
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