虽然深知共享和开源的重要性并从中受益匪浅,但是却极少的用文字来分享自己的体验,初次分享体验,如果有写的不好地方请多拍砖。
相识
认识udacity的路线有点曲折,先交代一下背景,首先作为一名全栈程序员,我在web开发上后端选择主要是springmvc,前端来说早已厌倦了相对无聊的手写jquery+bootstrap的组合,前几年由angular框架引发前端mvvm变革引出了React,Vue等一系列的前端框架,根据我的体验和项目的要求最后锁定了Vue作为最适合自己的前端技术栈,由于不断地接触Vue慢慢的也想把使用多年的springmvc过渡到nodejs,这样前后端合并岂不乐哉,在工作中不断地接触和学习过程中由两个渠道不断接触到udacity和cousera的相关信息,中文的是阮一峰老师的博客,英文网站我上的最多的是medium,当时给我的概念是在线大学,对于在线学习对我来说并不陌生,从国内的各个公开课慕课平台,还有国外的code这些网站我都尝试过,也修完不少的课比如vue就是我整套通过在线视频的方式学下来的,但是只学习某个单独的技能并不能满足我,我更倾向于跨领域的尝试寻求新的兴趣点,加之那段时间之前看过KK的三部曲,赫拉利的两部简史加上各种deep mind的paper的轰炸,渐渐开始对AI产生了极大的好奇心,想弄清楚ai是如何工作的,怀揣着这个疑问再和之前一直频繁出现的硅谷热门的在线大学的信息碰撞后,在仔细的阅读了官网的各种信息就直接报名了udacity机器学习课程。
现在
由于我之前并没有在工作中使用python只是私下用python写过一些自己用玩票性质的脚本,比如最基础的网页爬虫,家里的智能家居的家电控制脚本,加上当时是直接购买课程而不是像现在有微信群有各位好学长答疑解惑,我对机器学习需要的数据分析基础也并不是特别的了解,抱着玩票的心态就报了入门。目前已经入门毕业并在进阶学习,我觉得虽然入门课程偏基础但是会以一个很好的节奏带领你进入一个新的领域,这样的感觉很棒,课程中也会穿插很多需要自己去阅读的相关背景材料来丰满这些基础知识,并且通过每一个项目的review可以有效的验证自己的学习效果和知识掌握程度,还有学习社群的小伙伴们相互交流促进,答疑的过程是对自己既有知识的巩固和应用,更重要的是正向的反馈,真的很享受这样的学习过程。