机器学习的两个门槛一个是数学，一个是编程，理工科在学校可以在头两年把高数、线代、泛函分析、概率和数理统计这些课程学扎实。
其他就是编程和机器学习算法，编程任何一门语言入门都需要6个月以上的时间，熟练需要1年，多动手写代码即可，没有任何捷径，保持每月3000行以上的代码量，坚持半年以上，具体的语言可以考虑Python或者Scala。
机器学习算法比较多，重点在于实践和应用。3个月理论学习，3个月实践方可入门，建议可以通过参加大赛和实习获得实践经验。
如果1年是有效学习时间(有效学习要求专注和连续)，那么在不考虑数学课程的基础上，入门是够了。
大数据和机器学习涉及的学科和技能比较多，学无止境，需要保持一颗好奇心和探索精神，不断更新知识结构，增加自己的学习维度。
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你在机构学的是谁讲的啊？我不知道够不够，其实我最近也在学
建议你真正要学习的话，可以报个班系统地学习，搭建起整个机器学习的知识体系，在这里我推荐下菜鸟窝的机器学习工程师就业课。他们会从python基础、数据分析、数学开始，都是从0基础手把手教学，老师都是BAT工业界多年实践经验的，能让你在最短时间入门机器学习，并且拥有持续读paper等的自学能力，不过培训跟相亲一样要看眼缘，你可以先听听他们的免费公开课，基本能入个门
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