数学之路不顺？别放弃，数据分析和人工智能的大门还为你敞开

并不是因为数学不好就不能搞数据分析和人工智能。数学是这些领域的基础，但它并不是唯一的因素。 数据分析和人工智能还需要其他技能如编程，算法和模型构建等。

当我们提到学习数据分析或人工智能时，可能会有很多小伙伴会对数学有所恐惧或心理负担。但是实际上，不用害怕。很多人认为数学家比其他人更聪明，并认为只有掌握数学才能成为数据分析师或从事人工智能相关行业。但事实并非如此，不要让数学这个 “恶魔” 阻碍你前进的脚步。

不要让数学这个领域的困难阻止你去学习数据分析或人工智能，因为这是一个很有趣的和充满潜力的领域。所以不要害怕数学，而要将其作为一个挑战和机会去探索和学习。你会发现这并不难，并且会获得很多新的知识和技能。

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如何开始学习？

学习数据分析和人工智能不是一条纯粹的理论之路，而是一条需要不断尝试和纠正错误的经验主义之路。进步可能会缓慢，但是从兴趣出发并不断学习可以让自己持续成长。

当构建更大更复杂的程序时，阅读各种资料和寻找类似的程序是很有用的。说白了就是模仿和修改已有的程序，在你不能独立写出程序时这是最有效的学习方法。

这是一种简单而实用的学习方法，不会因为一开始的理论基础复杂而放弃学习。

曾经的一些误区

学习编程语言的旅程不应该仅仅局限于追求技能，而是在于了解编程的过程。不要害怕遇到错误，因为那些错误都是你学习的机会。

使用『黑客行为』的方法，通过复制和粘贴代码来完成任务是一种快速学习的方式。它可以在不理解代码的情况下得到想要的结果，但是这是一个先手段而非终极目标。继续深入了解代码背后的知识，才能真正掌握这门语言并成为一名高效的程序员。

成为ML技术工程师

如果想成为一名机器学习技术工程师或数据分析师，那么现在从身边的事情入手吧，比如：

当从初学者进阶到中级技术人员时，需要掌握一些数学知识，尝试用数学知识解决身边发生的事情，比如中彩票是一个概率事件。

从兴趣点出发，这样能让你更快速地成长。在这个过程中，记录成果并在展示自己的工作时使用视频或图片，这能更有效地描述要处理的问题和正在做的事情。

学习成为机器学习工程师的过程可以理解为是“全栈程序员成长之路”。相比高学历理论家，实践者更能将理论落地，转换成代码，而在实际中的应用才是最重要的。

数学是关键，后面路很长

学习线性代数是为了深层次上理解机器学习方法。

学习线性代数能帮助你深入理解机器学习方法，这当然是一种选择，可能是最有效的选择，尤其是对于科班出身的人。但是，这并不意味着对半路入行的你来说是唯一的选择。

就像从逻辑和抽象概念开始学习编程一样，直接深入研究机器学习理论的内化可能并不是开始学习的最有效方法。

因此，对数学的掌握程度并不是学习机器学习的最大障碍，因为你不是理论家，只需要将理论家的知识应用于实践才是最重要的。