|
| 1 | +# Top-down learning path: Machine Learning for Software Engineers |
| 2 | +Inspired by [Google Interview University](https://github.com/jwasham/google-interview-university). |
| 3 | + |
| 4 | +_Se você gostou deste projeto, por favor me dê uma estrela._ ★ |
| 5 | + |
| 6 | +## O que é? |
| 7 | + |
| 8 | +Este é meu plano de estudo para ir de desenvolvedor mobile (autodidata, sem diploma) para Engenheiro de Machine Learning. |
| 9 | +Meu principal objetivo era encontrar uma abordagem para estudar Machine Lerning, que é principalmente hands-on (aprender fazendo) e abstrair a maioria da matemática para o iniciante. Esta abordagem não é convencional porque ela é uma abordagem top-down e resultados-primeiro projetada para engenheiros de software. |
| 10 | + |
| 11 | +Por favor, sinta-se livre para fazer qualquer contribuição que você achar que pode o tornar melhor. |
| 12 | + |
| 13 | +--- |
| 14 | + |
| 15 | +## Tabela de conteúdo |
| 16 | + |
| 17 | +- [O que é?](#what-is-it) |
| 18 | +- [Por que usar?](#why-use-it) |
| 19 | +- [Como usar](#how-to-use-it) |
| 20 | +- [Siga-me](#follow-me) |
| 21 | +- [Não sinta que não é inteligente o bastante](#dont-feel-you-arent-smart-enough) |
| 22 | +- [About Video Resources](#about-video-resources) |
| 23 | +- [Conhecimento prévio](#prerequisite-knowledge) |
| 24 | +- [O Plano diário](#the-daily-plan) |
| 25 | +- [Motivação](#motivation) |
| 26 | +- [Visão geral do Machine Learning](#machine-learning-overview) |
| 27 | +- [Maestria do Machine Learning](#machine-learning-mastery) |
| 28 | +- [Machine Learning é divertido](#machine-learning-is-fun) |
| 29 | +- [Machine learning: um guia profundo, não técnico](#machine-learning-an-in-depth-non-technical-guide) |
| 30 | +- [Relatos e experiências](#stories-and-experiences) |
| 31 | +- [Livros para iniciantes](#beginner-books) |
| 32 | +- [Livros para prática](#practical-books) |
| 33 | +- [Competições de conhecimento Kaggle](#kaggle-knowledge-competitions) |
| 34 | +- [Video](#video) |
| 35 | +- [MOOC](#mooc) |
| 36 | +- [Torna-se um contribuidor Open Source(#becoming-an-open-source-contributor) |
| 37 | +- [Communidades](#communities) |
| 38 | +- [My admired companies](#my-admired-companies) |
| 39 | + |
| 40 | +--- |
| 41 | + |
| 42 | +## Why use it? |
| 43 | + |
| 44 | +## Por que usar? |
| 45 | + |
| 46 | +Eu estou seguindo este plano para me preparar para meu próximo futuro emprego: Engenheiro de Machine Learning. Venho construindo aplicativos nativos móveis (iOS/Android/Blackberry) desde 2011. Eu tenho um diploma de engenharia de Software, não um diploma de Ciência da Computação. Tenho um pouco de conhecimentos básicos sobre: cálculo, Álgebra Linear, matemática discreta, probabilidade e estatística na Universidade. |
| 47 | + |
| 48 | +Pense sobre meu interesse em Machine Learning: |
| 49 | + |
| 50 | +- [Posso aprender e arrumar um emprego em Machine Learning sem estudar mestrado e Phd em Ciência da Computação?](https://www.quora.com/Can-I-learn-and-get-a-job-in-Machine-Learning-without-studying-CS-Master-and-PhD) |
| 51 | + - Você pode, mas isto é muito mais difícil do que quando eu entrei no campo. |
| 52 | + |
| 53 | +- [Como eu consigo um emprego em Machine Learning como um programador de software que auto-estudou Machine Learning, mas nunca teve a chance de usar isso no trabalho?] (https://www.quora.com/How-do-I-get-a-job-in-Machine-Learning-as-a-software-programmer-who-self-studies-Machine-Learning-but-never-has-a-chance-to-use-it-at-work) |
| 54 | + - Estou contratando especialistas de Machine Learning para minha equipe e seu MOOC não vai conseguir para você o trabalho (há melhores notícias abaixo). Na verdade, muitas pessoas com um mestrado em Machine Learning não terão o emprego porque eles (e a maioria que tomaram MOOC) não têm uma compreensão profunda que vai me ajudar a resolver os meus problemas. |
| 55 | + |
| 56 | +- [Que habilidades são necessárias para trabalhos de Machine Learning?](http://programmers.stackexchange.com/questions/79476/what-skills-are-needed-for-machine-learning-jobs) |
| 57 | + - Primeiramente, você precisa ter um decente background de Ciência da Computação/Matemática. ML é um tópico avançado, então a maioria dos livros didáticos assumem que você tem esse background. Por segundo, Machine Learning é um tema muito geral com várias sub especialidades que exigem habilidades únicas. Você pode querer procurar o currículo de um programa de MS em Machine Learning para ver o curso, o currículo e livro didático. |
| 58 | + - Estatística, propabilidade, computação distribuída e estatística. |
| 59 | + |
| 60 | +Eu me encontro em tempos difíceis. |
| 61 | + |
| 62 | +AFAIK, [Há dois lados para Machine Learning](http://machinelearningmastery.com/programmers-can-get-into-machine-learning/): |
| 63 | +- Prática de Machine Learning: Isto é sobre bancos de dados de consultas, limpeza de dados, escrevendo scripts para transformar dados e colagem de algoritmo e bibliotecas juntos e escrever código personalizado para espremer respostas confiáveis de dados para satisfazer as perguntas difíceis e mal definidas. É a porcaria da realidade. |
| 64 | +- Teoria de Machine Learning: Isto é sobre matemática e abstração e cenários idealizados e limites e beleza e informando o que é possível. É muito mais puro e mais limpo e removido da confusão da realidade. |
| 65 | + |
| 66 | +Eu acho que a melhor maneira para metodologia centrada na prática é algo como ['prática - aprendizagem - prática'](http://machinelearningmastery.com/machine-learning-for-programmers/#comment-358985), que significa onde estudantes primeiro vêm com alguns projetos existentes com problemas e soluções (prática) para se familiarizar com os métodos tradicionais na área e talvez também com sua metodologia.Depois de praticar com algumas experiências elementares, podem ir para os livros e estudar a teoria subjacente, que serve para guiar a sua futura prática avançada e reforçará a sua caixa de ferramentas de solução de problemas práticos. Estudar a teoria também melhora ainda mais sua compreensão sobre as experiências elementares e irá ajudá-los a adquirir experiências avançadas mais rapidamente. |
| 67 | + |
| 68 | +É um plano longo. Isso vai demorar anos para mim. Se você já está familiarizado com bastante disso já, você levará muito menos tempo. |
| 69 | + |
| 70 | +## Como usar |
| 71 | +Tudo abaixo é uma estrutura de tópicos, e você deve enfrentar os itens em ordem de cima para baixo. |
| 72 | + |
| 73 | +Eu estou usando o especial Markdown do Github, incluindo a lista de tarefas para verificar o progresso. |
| 74 | + |
| 75 | +- [x] Crie um novo branch, então você poderá verificar itens como esse, apenas coloque um x entre os colchetes. |
| 76 | + |
| 77 | +[More about Github-flavored markdown](https://guides.github.com/features/mastering-markdown/#GitHub-flavored-markdown) |
| 78 | + |
| 79 | +## Siga-me |
| 80 | +Eu sou um engenheiro de Software vietnamita que é realmente apaixonado e quer trabalhar nos EUA. |
| 81 | + |
| 82 | +Quanto eu trabalhei durante este plano? Aproximadamente 4 horas/noite após um dia longo no trabalho. |
| 83 | + |
| 84 | +Eu estou na jornada. |
| 85 | + |
| 86 | +| | |
| 87 | +|:---:| |
| 88 | +| USA as heck | |
| 89 | + |
| 90 | +## Não sinta que não é inteligente o bastante |
| 91 | +Fico desencorajado por livros e cursos que me dizem que o quanto antes eu puder, cálculo multivariável, inferencial e álgebra linear são pré-requisitos. Ainda não sei como começar... |
| 92 | + |
| 93 | +- [What if I'm Not Good at Mathematics](http://machinelearningmastery.com/what-if-im-not-good-at-mathematics/) |
| 94 | +- [5 Techniques To Understand Machine Learning Algorithms Without the Background in Mathematics](http://machinelearningmastery.com/techniques-to-understand-machine-learning-algorithms-without-the-background-in-mathematics/) |
| 95 | +- [How do I learn machine learning?](https://www.quora.com/Machine-Learning/How-do-I-learn-machine-learning-1) |
| 96 | + |
| 97 | +## Sobre Video Resources |
| 98 | + |
| 99 | +Alguns vídeos estão disponíveis apenas registrando-se em uma classe Coursera ou EdX. É de graça, mas às vezes as classes já não estão em sessão, então você tem que esperar uns meses, se não, não terá acesso. |
| 100 | +Eu vou estar adicionando mais vídeos de fontes públicas e substituindo os vídeos do curso on-line ao longo do tempo. Eu gosto de usar palestras de universidade. |
| 101 | + |
| 102 | +## Conhecimento prévio |
| 103 | + |
| 104 | +Esta seção curta foram pré-requisitos/informações interessantes que eu queria aprender antes de começar o plano diário. |
| 105 | + |
| 106 | +- [ ] [What is the difference between Data Analytics, Data Analysis, Data Mining, Data Science, Machine Learning, and Big Data?](https://www.quora.com/What-is-the-difference-between-Data-Analytics-Data-Analysis-Data-Mining-Data-Science-Machine-Learning-and-Big-Data-1) |
| 107 | +- [ ] [Learning How to Learn](https://www.coursera.org/learn/learning-how-to-learn) |
| 108 | +- [ ] [Don't Break The Chain](http://lifehacker.com/281626/jerry-seinfelds-productivity-secret) |
| 109 | +- [ ] [How to learn on your own](https://metacademy.org/roadmaps/rgrosse/learn_on_your_own) |
| 110 | + |
| 111 | +## O Plano Diário |
| 112 | + |
| 113 | +Cada assunto não requer um dia inteiro para ser capaz de compreendê-lo totalmente, e você pode fazer vários desses em um dia. |
| 114 | + |
| 115 | +Cada dia eu pego um assunto da lista abaixo, leia de capa a capa, tome nota, faça os exercícios e escreva uma implementação em Python ou R. |
| 116 | + |
| 117 | +# Motivação |
| 118 | +- [ ] [Dream](https://www.youtube.com/watch?v=g-jwWYX7Jlo) |
| 119 | + |
| 120 | +## Visão geral do Machine learning |
| 121 | +- [ ] [A Visual Introduction to Machine Learning](http://www.r2d3.us/visual-intro-to-machine-learning-part-1/) |
| 122 | +- [ ] [A Gentle Guide to Machine Learning](https://blog.monkeylearn.com/a-gentle-guide-to-machine-learning/) |
| 123 | +- [ ] [Machine Learning basics for a newbie](https://www.analyticsvidhya.com/blog/2015/06/machine-learning-basics/) |
| 124 | + |
| 125 | +## Maestria do Machine learning |
| 126 | +- [ ] [The Machine Learning Mastery Method](http://machinelearningmastery.com/machine-learning-mastery-method/) |
| 127 | +- [ ] [Machine Learning for Programmers](http://machinelearningmastery.com/machine-learning-for-programmers/) |
| 128 | +- [ ] [Applied Machine Learning with Machine Learning Mastery](http://machinelearningmastery.com/start-here/) |
| 129 | +- [ ] [Python Machine Learning Mini-Course](http://machinelearningmastery.com/python-machine-learning-mini-course/) |
| 130 | +- [ ] [Machine Learning Algorithms Mini-Course](http://machinelearningmastery.com/machine-learning-algorithms-mini-course/) |
| 131 | + |
| 132 | +## Machine learning é divertido |
| 133 | +- [ ] [Machine Learning is Fun!](https://medium.com/@ageitgey/machine-learning-is-fun-80ea3ec3c471#.37ue6caww) |
| 134 | +- [ ] [Part 2: Using Machine Learning to generate Super Mario Maker levels](https://medium.com/@ageitgey/machine-learning-is-fun-part-2-a26a10b68df3#.kh7qgvp1b) |
| 135 | +- [ ] [Part 3: Deep Learning and Convolutional Neural Networks](https://medium.com/@ageitgey/machine-learning-is-fun-part-3-deep-learning-and-convolutional-neural-networks-f40359318721#.44rhxy637) |
| 136 | +- [ ] [Part 4: Modern Face Recognition with Deep Learning](https://medium.com/@ageitgey/machine-learning-is-fun-part-4-modern-face-recognition-with-deep-learning-c3cffc121d78#.3rwmq0ddc) |
| 137 | +- [ ] [Part 5: Language Translation with Deep Learning and the Magic of Sequences](https://medium.com/@ageitgey/machine-learning-is-fun-part-5-language-translation-with-deep-learning-and-the-magic-of-sequences-2ace0acca0aa#.wyfthap4c) |
| 138 | + |
| 139 | +## Machine learning: um guia profundo, não técnico |
| 140 | +- [ ] [Overview, goals, learning types, and algorithms](http://www.innoarchitech.com/machine-learning-an-in-depth-non-technical-guide/) |
| 141 | +- [ ] [Data selection, preparation, and modeling](http://www.innoarchitech.com/machine-learning-an-in-depth-non-technical-guide-part-2/) |
| 142 | +- [ ] [Model evaluation, validation, complexity, and improvement](http://www.innoarchitech.com/machine-learning-an-in-depth-non-technical-guide-part-3/) |
| 143 | +- [ ] [Model performance and error analysis](http://www.innoarchitech.com/machine-learning-an-in-depth-non-technical-guide-part-4/) |
| 144 | +- [ ] [Unsupervised learning, related fields, and machine learning in practice](http://www.innoarchitech.com/machine-learning-an-in-depth-non-technical-guide-part-5/) |
| 145 | + |
| 146 | +## Relatos e experiências |
| 147 | +- [ ] [Machine Learning in a Week](https://medium.com/learning-new-stuff/machine-learning-in-a-week-a0da25d59850#.tk6ft2kcg) |
| 148 | +- [ ] [Machine Learning in a Year](https://medium.com/learning-new-stuff/machine-learning-in-a-year-cdb0b0ebd29c#.hhcb9fxk1) |
| 149 | +- [ ] [Learning Path : Your mentor to become a machine learning expert](https://www.analyticsvidhya.com/learning-path-learn-machine-learning/) |
| 150 | +- [ ] [You Too Can Become a Machine Learning Rock Star! No PhD](https://backchannel.com/you-too-can-become-a-machine-learning-rock-star-no-phd-necessary-107a1624d96b#.g9p16ldp7) |
| 151 | +- [ ] How to become a Data Scientist in 6 months: A hacker’s approach to career planning |
| 152 | + - [Video](https://www.youtube.com/watch?v=rIofV14c0tc) |
| 153 | + - [Slide](http://www.slideshare.net/TetianaIvanova2/how-to-become-a-data-scientist-in-6-months) |
| 154 | +- [ ] [5 Skills You Need to Become a Machine Learning Engineer](http://blog.udacity.com/2016/04/5-skills-you-need-to-become-a-machine-learning-engineer.html) |
| 155 | +- [ ] [Are you a self-taught machine learning engineer? If yes, how did you do it & how long did it take you?](https://www.quora.com/Are-you-a-self-taught-machine-learning-engineer-If-yes-how-did-you-do-it-how-long-did-it-take-you) |
| 156 | +- [ ] [How can one become a good machine learning engineer?](https://www.quora.com/How-can-one-become-a-good-machine-learning-engineer) |
| 157 | + |
| 158 | +## Livros para iniciantes |
| 159 | +- [ ] [Data Smart: Using Data Science to Transform Information into Insight 1st Edition](https://www.amazon.com/Data-Smart-Science-Transform-Information/dp/111866146X) |
| 160 | +- [ ] [Data Science for Business: What you need to know about data mining and data analytic-thinking](https://www.amazon.com/Data-Science-Business-Data-Analytic-Thinking/dp/1449361323/) |
| 161 | +- [ ] [Predictive Analytics: The Power to Predict Who Will Click, Buy, Lie, or Die](https://www.amazon.com/Predictive-Analytics-Power-Predict-Click/dp/1118356853) |
| 162 | + |
| 163 | +## Livros para prática |
| 164 | +- [ ] [Machine Learning for Hackers](https://www.amazon.com/Machine-Learning-Hackers-Drew-Conway/dp/1449303714) |
| 165 | + - [GitHub repository](https://github.com/johnmyleswhite/ML_for_Hackers) |
| 166 | +- [ ] [Python Machine Learning](https://www.amazon.com/Python-Machine-Learning-Sebastian-Raschka-ebook/dp/B00YSILNL0) |
| 167 | + - [GitHub repository](https://github.com/rasbt/python-machine-learning-book) |
| 168 | +- [ ] [Programming Collective Intelligence: Building Smart Web 2.0 Applications](https://www.amazon.com/Programming-Collective-Intelligence-Building-Applications-ebook/dp/B00F8QDZWG) |
| 169 | +- [ ] [Machine Learning: An Algorithmic Perspective, Second Edition](https://www.amazon.com/Machine-Learning-Algorithmic-Perspective-Recognition/dp/1466583282) |
| 170 | + - [GitHub repository](https://github.com/alexsosn/MarslandMLAlgo) |
| 171 | + - [Resource repository](http://seat.massey.ac.nz/personal/s.r.marsland/MLbook.html) |
| 172 | +- [ ] [Introduction to Machine Learning with Python: A Guide for Data Scientists](http://shop.oreilly.com/product/0636920030515.do) |
| 173 | + - [GitHub repository](https://github.com/amueller/introduction_to_ml_with_python) |
| 174 | +- [ ] [Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques, Third Edition](https://www.amazon.com/Data-Mining-Practical-Techniques-Management/dp/0123748569) |
| 175 | + - Teaching material |
| 176 | + - [Slides for Chapters 1-5 (zip)](http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/Slides3rdEd_Ch1-5.zip) |
| 177 | + - [Slides for Chapters 6-8 (zip)](http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/Slides3rdEd_Ch6-8.zip) |
| 178 | +- [ ] [Machine Learning in Action](https://www.amazon.com/Machine-Learning-Action-Peter-Harrington/dp/1617290181/) |
| 179 | + - [GitHub repository](https://github.com/pbharrin/machinelearninginaction) |
| 180 | +- [ ] [An Introduction to Statistical Learning](http://www-bcf.usc.edu/~gareth/ISL/) |
| 181 | + |
| 182 | +## Competições de conhecimento Kaggle |
| 183 | +- [ ] [Kaggle Competitions: How and where to begin?](https://www.analyticsvidhya.com/blog/2015/06/start-journey-kaggle/) |
| 184 | +- [ ] [How a Beginner Used Small Projects To Get Started in Machine Learning and Compete on Kaggle](http://machinelearningmastery.com/how-a-beginner-used-small-projects-to-get-started-in-machine-learning-and-compete-on-kaggle) |
| 185 | +- [ ] [Master Kaggle By Competing Consistently](http://machinelearningmastery.com/master-kaggle-by-competing-consistently/) |
| 186 | + |
| 187 | + |
| 188 | +## Video Series |
| 189 | +- [ ] [Machine Learning for Hackers](https://www.youtube.com/playlist?list=PL2-dafEMk2A4ut2pyv0fSIXqOzXtBGkLj) |
| 190 | +- [ ] [Fresh Machine Learning](https://www.youtube.com/playlist?list=PL2-dafEMk2A6Kc7pV6gHH-apBFxwFjKeY) |
| 191 | +- [ ] [Machine Learning Recipes with Josh Gordon](https://www.youtube.com/playlist?list=PLOU2XLYxmsIIuiBfYad6rFYQU_jL2ryal) |
| 192 | +- [ ] [Everything You Need to know about Machine Learning in 30 Minutes or Less](https://vimeo.com/43547079) |
| 193 | + |
| 194 | +## MOOC |
| 195 | +- [ ] [Udacity's Intro to Machine Learning](https://www.udacity.com/course/intro-to-machine-learning--ud120) |
| 196 | + - [Udacity Intro to Machine Learning Review](http://hamelg.blogspot.com/2014/12/udacity-intro-to-machine-learning-review.html) |
| 197 | +- [ ] [Udacity's Supervised, Unsupervised & Reinforcement](https://www.udacity.com/course/machine-learning--ud262) |
| 198 | +- [ ] [Machine Learning Foundations: A Case Study Approach](https://www.coursera.org/learn/ml-foundations) |
| 199 | +- [ ] [Coursera's Machine Learning](https://www.coursera.org/learn/machine-learning) |
| 200 | + - [Video only](https://www.youtube.com/playlist?list=PLZ9qNFMHZ-A4rycgrgOYma6zxF4BZGGPW) |
| 201 | + - [Coursera Machine Learning review](https://rayli.net/blog/data/coursera-machine-learning-review/) |
| 202 | + - [Coursera: Machine Learning Roadmap](https://metacademy.org/roadmaps/cjrd/coursera_ml_supplement) |
| 203 | + |
| 204 | +## Pesquisas |
| 205 | +- [ ] [Machine Learning for Developers](https://xyclade.github.io/MachineLearning/) |
| 206 | +- [ ] [Machine Learning Advice for Developers](https://dev.to/thealexlavin/machine-learning-advice-for-developers) |
| 207 | +- [ ] [Machine Learning For Complete Beginners](http://pythonforengineers.com/machine-learning-for-complete-beginners/) |
| 208 | +- [ ] [Machine Learning Self-study Resources](https://ragle.sanukcode.net/articles/machine-learning-self-study-resources/) |
| 209 | +- [ ] [Level-Up Your Machine Learning](https://metacademy.org/roadmaps/cjrd/level-up-your-ml) |
| 210 | +- [ ] [Enough Machine Learning to Make Hacker News Readable Again](https://speakerdeck.com/pycon2014/enough-machine-learning-to-make-hacker-news-readable-again-by-ned-jackson-lovely) |
| 211 | + |
| 212 | +## Torne-se um contribuidor Open Sourse |
| 213 | +- [ ] [tensorflow/magenta: Magenta: Music and Art Generation with Machine Intelligence](https://github.com/tensorflow/magenta) |
| 214 | +- [ ] [tensorflow/tensorflow: Computation using data flow graphs for scalable machine learning](https://github.com/tensorflow/tensorflow) |
| 215 | +- [ ] [cmusatyalab/openface: Face recognition with deep neural networks.](https://github.com/cmusatyalab/openface) |
| 216 | +- [ ] [tensorflow/models/syntaxnet: Neural Models of Syntax.](https://github.com/tensorflow/models/tree/master/syntaxnet) |
| 217 | + |
| 218 | +## Comunidades |
| 219 | +- ### Quora |
| 220 | + - [Machine Learning](https://www.quora.com/topic/Machine-Learning) |
| 221 | + - [Statistics](https://www.quora.com/topic/Statistics-academic-discipline) |
| 222 | + - [Data Mining](https://www.quora.com/topic/Data-Mining) |
| 223 | + |
| 224 | +- ### Reddit |
| 225 | + - [Machine Learning](https://www.reddit.com/r/machinelearning) |
| 226 | + |
| 227 | +- ### [Data Tau](http://www.datatau.com/) |
| 228 | + |
| 229 | +## My admired companies |
| 230 | +- [ ] [ELSA - Your virtual pronunciation coach](https://www.elsanow.io/home) |
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