各位前辈好。
我预计要入学中字辈硕班，教授是机器学习领域的。个人大学学过程式，
但不是很深入，甚至机器学习这方面完全没碰过。
Udemy上找了两个课程，一个是ptt看到的，一个reddit找到的，但都是有一段时日的
文章，所以上来问一下各位前辈意见。
以下：
Python for Data Science and Machine Learning Bootcamp
by Jerry M.
https://is.gd/ecpqxT
100 Days of Code: The Complete Python Pro Bootcamp for 2022
Dr.Angela
https://www.udemy.com/course/100-days-of-code/
请问各位前辈，这两个推荐哪个先入门？或者有其他的吗～？
先谢谢各位。

这个怎么感觉比较偏：怎么用python写code吧

怎么看都是偏向工具使用教学…

喔喔如果是想加强程式能力可以但我还以为你是想先修ML的相关背景 那还不如台大几个老师的机器学习课程看一看

应该要先从数学概念学起，我记得tensorflow官网有相关的连结，找一下。

台大李教授的线上课程够你看了，网络还有一堆实作可以参考，还有林教授的机器学习基石

台大李老师的机器学习跟线性代数、台大林老师的机器学习、台大陈老师的算法设计和应用、Datacamp、Codecademy，上述这些供您参考

有资料科学版 DataSciencehttps://reurl.cc/Dy7gxjAndrew Ng 的有两个版本，在 Coursera 那个很浅然后作业用Matlab/Octave 想看数学推导还是要看 Stanford CS229线性代数的课程通常会有两种讲法，一种是劈头就开始跟你说Field/Vector Space 这种的，另外一种是从几何角度引出解空间和 Column Space 的，不是数学系出身的话，后者比较容易上手。要嘛看交大周志成的，要嘛看麻省 Gilbert Strang 爷爷。至于机率统计喔，推荐清大郑少为

第二个要学python很推，要学机器学习的话，里面包含的很少，只有最后有一些资料整理的课程

https://www.udemy.com/user/kencen/ 44hourshttps://www.udemy.com/user/tang-yu-di/

Andrew NG在Coursera上的出新版了，可以看一下

还真的xDD 不到一天前的消息…

这可以 想深入去看李老师

udemy的话我这持续有超低优惠,200,要的可以跟我拿...