[b][size=12]To be a data worker![/size][/b]   [size=12]最最重要的几点[/size] [list] [*]机器学习的相关算法推导与学习 [list] [*]完成李航机器学习的推导与学习，一定要掌握核心概念，并真正理解；[/*] [*]上完Andrew Ng的《机器学习》课[/*] [*]使用Python完成相关的应用，并写学习笔记[/*] [*]具体的时间，可以是每周抽出3个小时的时间来看书学习，总结；[/*] [*]然后再通过另外若干时间完成相关的代码。[/*] [/list] [/*] [/list]   [list] [*]《概率论与数理统计》一书学习完，并做完练习题 [list] [*]主要是，概率论是基础，没有这本书一切都比较扯；[/*] [*]重点应该放在，学思想，学统计检验部分的构造思路与方法；[/*] [/list] [/*] [/list]   [list] [*]《生物统计学》坚持上完课[/*] [/list]   [list] [*]Python编程进阶 [list] [*]锻炼自己，让自己能够写出Python风格的代码[/*] [/list] [/*] [/list]   基础入门课程 [list] [*]概率论与数理统计[/*] [*]概率论[/*] [*]数学分析[/*] [*]高等代数[/*] [/list]   进阶课程 [list] [*]复变函数与泛函分析[/*] [*]回归分析[/*] [*]数据挖掘[/*] [*]应用随机过程[/*] [*]多元统计分析[/*] [*]贝叶斯统计学[/*] [*]博弈论[/*] [*]数据可视化[/*] [*]机器学习[/*] [*]深度学习[/*] [/list]   生物类课程 [list] [*]生物统计学[/*] [*]生物进化论[/*] [/list]   技能类学习 [list] [*]Python基础入门[/*] [/list] [list] [*]Python进阶学习[/*] [*]Python与爬虫[/*] [*]R语言基础入门[/*] [*]R语言进阶学习[/*] [*]R语言绘图系统[/*] [*]数据库的操作与应用[/*] [*]网络环境搭建[/*] [*]JavaScript[/*] [/list]