在当前的大数据时代，数据收集和整理的方式也越来越多，获取数据的途径也比较多，可以从基本的数据库技术开始学起。实际上，机器学习作为大数据分析的两种常见方式，大数据领域的从业者往往也需要重点掌握机器学习技术。算法设计是机器学习的核心，所以算法知识的学习是机器学习的重点，学习算法知识可以从基本的常见算法开始，比如决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等算法都需要重点学习一下，在学习算法的过程中，一定要结合具体的案例进行学习。
在实现算法时可以采用Python语言，目前Python在机器学习领域的应用也比较普遍。最后，对于目前IT行业的开发人员来说，学习机器学习知识，可以重点结合一下大数据、人工智能平台所提供的开发环境，这样会有一个更好的学习体验，同时也会在一定程度上加强自身的实践能力，毕竟未来大量的机器学习开发都离不开平台的支撑。
零基础如何入门数据分析？
零基础入门数据分析，建议先从Excel开始，因为Excel是数据分析最常用的工具，功能强大，入门容易。从Excel开始Excel需要学习的有3点，Excel公式、数据透视表和Excel图表。1、Excel公式2、数据透视表3、Excel图表学习一些SQL基础接着建议学习MySQL，因为数据分析跟数据打交道，懂点sql知识还是很有必要的。
懂点统计学理论很有必要统计学是必须的，不懂统计学根本算不上数据分析师，具体内容有：统计学基础、参数估计、假设检验、方差分析、线性回归、时间序列、聚类分析、主成分分析及因子分析等。SPSS分析工具除了Excel，推荐SPSS，使用广泛，容易上手。因为统计学很有些分析方法通过Excel就可以搞定；有些不行，必须通过其他工具才能搞定，例如多元线性回归、聚类分析、主成分分析及因子分析，都需要用到SPSS。
在掌握了统计学的基础上，在学习SPSS是很容易的，因为SPSS只是一个工具而已。编程学习（可选）另外，有精力的话，懂点编程也是必须的，因为用Excel做数据分析，少量数据（大约几十万甚至百万）没有问题，但是再大一点的数据通过程序来程序会更高效。1、Python/RPython和R都可以，R在数据分析方面更加强大，也更成熟，但是想往机器学习方向发展的话，Python还是主流语言，推荐学习Python。
软件工程师如何转行做人工智能？
谢谢邀请！软件工程师转行做人工智能是一个不错的选择，但是要根据自身的知识结构进行相应的准备。对于研发级软件工程师（研发级程序员）来说，转行做人工智能是相对比较容易的，因为研发级工程师往往都有扎实的算法基础。对于应用级软件工程师（应用级程序员）来说，转行做人工智能需要一个系统的准备（学习）过程。人工智能目前的研究方向比较多，比如自然语言处理、机器学习以及计算机视觉都是不错的研究方向，下面就以机器学习为例，说一下作为应用级软件工程师来说，都应该做好哪些准备。
