在这里 ， 可能有人会疑惑 ， 不应该先学习数学、统计和算法吗？
对此作者认为 ， 如果从头开始学习如何编写算法 ， 可能并不是快速上手数据分析 。
所以 ， 他更推荐从实战中学习这些技能 。
简单来看可以分为三步：
把机器学习应用在实际问题上；尝试使用不同的算法；对比不同的应用结果 。
在这方面需要用到哪些工具呢？
Tidymodels和H2O是作者推荐的两个软件包 。
另外 ， Recipes中具有很多预处理工具 ， 可以转换数据、创建数据特征 。
接下来 ， 作者推荐你开始学习时间序列分析 。
因为这个技能意味着你可以对未来的一些数据进行预测 ， 掌握这项技能也会使你成为大厂手中炙手可热的人才 。
在这方面 ， 你需要掌握的技能如下：
时间序列分析：处理日期/日期时间数据、聚合、转换、可视化时间序列、使用timetk预测：ARIMA、指数平滑、Prophet、机器学习（XGBoost、随机森林、GLMnet等）、深度学习（GluonTS）、集成、调整超参数、扩展预测、modeltime包 。
进行到这一步后 ， 你就可以尝试去创建一个模型并投入使用了 。
在这里 ， 作者推荐了一个能够将模型集成到应用程序中的工具——Shiny 。
这个程序包可以用来创建交互式Web应用程序 ， 代码可以在本地或服务器上托管 。
OneMoreThing
看完这份技能树后 ， 也有网友提出了疑问：
为什么没有看到深度学习？
作者回复表示：针对商业应用 ， 机器学习会更实用 。
作者表示 ， 有位小哥在他们网站选择了快速进修的课程后 ， 得到了微软机器学习工程师的offer 。
当然 ， 这份完整的学习计划是可以白嫖的（链接请见文末） 。
对于这篇分享 ， 你怎么看？
欢迎留言讨论~
学习清单：https://www.business-science.io/r-cheatsheet
参考链接：[1]https://www.business-science.io/careers/2022/03/11/which-data-science-skills-are-important.html[2]https://twitter.com/mdancho84/status/1507698140853555204

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