大家好我是崔庆才，我又来了。
平时会有很多人问我，如果学习了爬虫，下面一步可以往什么方向发展呢？我个人建议是可以往数据分析或机器学习的方向扩展和学习，我个人是选择了后者，平时会做一些深度学习、自然语言处理相关的算法。
有同学会问这个需要什么基础呢？以我个人经验看，其中有一个基础就是统计学，要做好数据分析或机器学习，必须要有扎实的统计学算法基础。那么这个从哪里入门比较好呢？大家可以看到在很多学习数据分析、机器学习方向的推荐书籍中，李航老师的《统计学习方法》几乎是每个人的必备读物了。对，就是那本蓝皮书！就像学机器学习的「西瓜书」一样，李航老师的蓝皮书也几乎是人手一本的节奏。另外面试的时候，很多面试题的核心算法都在这本书里面有讲到。
我之前也买过这本书，这本书非常全面地总结了统计学习中的各种算法，里面都是统计学习中的核心和精华理论。但说实话，这本书学习起来的难度还是比较大的，尤其是一些公式的推导，我当时学习的时候也是很多概念也是琢磨了很久才弄明白。
不过好消息是，这边正好有一个团队把这本书里面所有的算法公式推导过程录制成了视频课程，对各种算法详细地进行了讲解，有了这些推导视频，我们就不用再为看不懂算法而发愁了。另外课程里面还有代码复现，讲了如何用代码把这些算法实现出来。整体来说，这个课基本把《统计学习方法》这本书从理论和实践都详细讲通了，我个人觉得还是很不错的，大家如果感兴趣可以了解一下。
下面是对课程的介绍。
（文末可在线听人美声甜的数学系博士小姐姐带你读李航《统计学习方法》）
在信息过载的时代，不懂数据分析，你就会成为新时代的“文盲”
许多年前人们惊呼信息时代来了，其实体会不到什么太多的不同。然而，许多年过去，每个人身边每时每刻的数据容量、数据流动速率和数据种类都在急剧增加；很多个人或者企业是否充分利用手中的数据发挥它的价值，决定了他决策的质量的差异性。
数据分析不仅成了必备的能力，也成为了互联网时代人才的缺口。
而成为一个合格的数据分析师，不仅仅要具备必备的 Python 和统计学基础，你也应当了解一些机器学习。
数据分析的发展方向一般有 BI 商业方向，行业分析业务方向，和机器学习数据挖掘方向。了解常用的监督和非监督模型，如朴素贝叶斯，决策树，聚类等可以让自己更加深刻得理解数据分析。
统计学习方法由三要素构成，即方法=模型+策略+算法，你需要掌握：
报名时间：2019 年 10 月 16 日—2019 年 10 月 28 日
一次购买，支持无限次回放！永久有效！
支持手机/电脑倍速播放！学习体验更流畅~
看到同学们这么认真的在做学习笔记，也是满满的成就感
我们的模式在往期训练营里备受好评！
而我们，还在不断的更新迭代
学完有效果吗？事实证明，统计学是所有人工智能算法课的基础，也是最重要的一环
开启你的升级打怪之旅
一年畅学 18 大主题训练营，从小白入门到进阶大神的最佳学习路径
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Q、课程资料在哪里看？
A、所有的课程资料均会在深度之眼公众号内上传。
Q、报名后可以退款吗？
A、本服务为虚拟内容产品，一经购买，概不退款，敬请谅解。
Q、可以开具发票吗？
A、可以开具普通电子发票，请联系微信班主任填写需要的信息即可。
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