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1、普通程序员如何向人工智能靠拢？、知乎原文
谢邀，我曾经也只是一个只懂 ACM 竞赛相关算法的普通程序员，误打误撞接触到了数据挖掘，之后才开始系统地了解机器学习相关的知识，如今已经基本走上了正轨，开始了走向 Data Scientist 的征途。但是最高赞的一篇回答居然是关于 Deep Learning 的，这感觉就想是有人问我这山地车好高级，能不能教我怎么换挡，我告诉他说，这车太low了，我教你开飞机吧。我想即使目前开飞机（Deep Learning）的门槛一再降低，如果你没有一个优秀的基础，即使是老司机也是容易翻车的。
所以我给 @子实的回答点了赞：普通程序员如何向人工智能靠拢？ - 子实的回答 - 知乎简单认真回答一下，首先作为一个普通程序员，C++ / Java / Python 这样的语言技能栈应该是必不可少的，其中 Python 需要重点关注爬虫、数值计算、数据可视化方面的应用，主要是：
可以参考：可以参考：怎么用最短时间高效而踏实地学习 Python？
如果日常只编写增删改查的代码的话，那可能数学已经忘得差不多了，需要重温线性代数和微积分的基础知识，这会为之后的学习立下汗马功劳。再然后就是统计学相关基础，我在知乎专栏——BI学习大纲中写过，贴过来仅供参考：
相关性分析（相关系数r、皮尔逊相关系数、余弦相似度、互信息）
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回归分析（线性回归、L1/L2正则、PCA/LDA降维）
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聚类分析（K-Means）
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分布（正态分布、t分布、密度函数）
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指标（协方差、ROC曲线、AUC、变异系数、F1-Score）
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显著性检验（t检验、z检验、卡方检验）
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A/B测试
推荐阅读：李航 —《统计学习方法》
如果以上知识都具备了，再往后的路就可以开得很快了，可以一直冲刺到 Deep Learning。但在这之前我们还是需要了解不少机器学习的基础：
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关联规则（Apriori、FP-Growth）
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回归（Linear Regression、Logistics Regression）
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决策树（ID3、C4.5、CART、GBDT、RandomForest）
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SVM（各种核函数）
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推荐（User-CF、Item-CF）
推荐阅读：《集体智慧编程》、Andrew Ng — Machine Learning Coursera from Stanford
此时的你或许已经有一块可以用的敲门砖了，但离工业界实际应用还有比较大的距离，主要差距就在于 Feature Engineering，这也是我在面试考察有经验的人面前比较注重的点。这一块中有一些比较基础的知识点，简单罗列如下：
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可用性评估：获取难度、覆盖率、准确率
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特征清洗：清洗异常样本
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采样：数据不均衡、样本权重
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单个特征：无量纲化(标准化、归一化)、二值化、离散化、缺失值（均值）、哑编码（一个定性特征扩展为N个定量特征）
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数据变换：log、指数、Box-Cox
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降维：主成分分析PCA、线性判别分析LDA、SVD分解
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特征选择：Filter（相关系数、卡方检验）、Wrapper（AUC、设计评价函数A*、Embedded（L1-Lasso、L2-Ridge、决策树、DL）
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衍生变量：组合特征
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特征监控：监控重要特征，fa特征质量下降
我放一张公司内部算法培训关于特征工程的 PPT，仅供学习参考：
再往后你就可以在技能树上点几个酷炫的了：
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提升
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Adaboost
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加法模型
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xgboost
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SVM
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软间隔
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损失函数
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核函数
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SMO算法
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libSVM
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聚类
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K-Means
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并查集
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K-Medoids
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聚谱类SC
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EM算法
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Jensen不等式
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混合高斯分布
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pLSA
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主题模型
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共轭先验分布
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贝叶斯
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停止词和高频词
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TF-IDF
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词向量
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word2vec
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n-gram
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HMM
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前向/后向算法
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Baum-Welch
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Viterbi
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中文分词
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数据计算平台
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Spark
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CaffeTe
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nsorflow
推荐阅读：周志华——《机器学习》
可以看到，不管你是用 TensorFlow 还是用 Caffe 还是用 MXNET 等等一系列平台来做高大上的 Deep Learning，在我看来都是次要的。想要在这个行业长久地活下去，内功的修炼要比外功重要得多，不然会活得很累，也很难获得一个优秀的晋升空间。
最后，关注你所在行业的最新 paper，对最近的算法理论体系发展有一个大致印象，譬如计算广告领域的几大经典问题：
相关 paper 的 gitlist 仅供参考：wnzhang/rtb-papers
最最后，也要时刻关注能帮你偷懒的工具，它将让你拥有更多的时间去调参：
Python 网页爬虫 & 文本处理 & 科学计算 & 机器学习 & 数据挖掘兵器谱 - Python - 伯乐在线
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