之前，主页君在文章中跟大家聊到过如今Machine Learning 机器学习这个技能的重要性。
如今的高薪热门行业：AI、Quant、Data Science等，无不要求Machine Learning技能。
🙋如果有同学想入门或精进机器学习，NYU Machine Learning课程是最优选。说到Data Science项目，NYU很容易被大家忽略。实际上NYU是全美第一个开设Data Science本科和PhD学院的学校，是老牌的DS强校。
而一谈到NYU的DS项目，就不得不提到其王牌课程DS 1003 Machine Learning。很多同学在评价这个项目时都会提到一句“该项目有ML大牛加持”。
这位大牛就是Machine Learning课程的授课教授David Rosenberg，来自Bloomberg CTO Office。这门机器学习被很多人赞为北美最好的机器学习课程。
btw，现在这门课程已经换了Director授课，但David的课程依然是讨论热度最高、学习人数最多的。
- 作业质量非常高，认真完成后对机器学习的理解会更上一个台阶；
- 没空学也没关系，把教授的课件PPT硬背下来，Cover 90%的面试问题
这门课的并非是线上课程，而是教授NYU授课全程录屏，整个学期共12节课。上面主页君提到现在David已经不再授课，课程资源也比较难找。为了帮助大家不错过这门经典的机器学习课程，主页君已把全部教学内容扒下来（包含视频+教材+课件PPT），现在免费分享给大家！越高薪的岗位意味着越卷，精进机器学习技能更能帮助你在面试中脱颖而出。扫码回复【学习+你的学校】领取全部课程，按照自己的需求和时间规划进行学习👇
因为这门课是NYU学生们实际在上的课，所以要找到同学们对课程的好评很容易。有很多同学提到，这门课是自己“研究生阶段上过最好的课”；也有通过线上学习的同学觉得这门机器学习的课程比吴恩达、CS强校UC Berkeley的课更好。究竟好在哪里？首先，这本课完美平衡了理论和实践，课程中很多Case都可以直接用于解决现实中的数据分析、数据科学问题。其实课程是有门槛的，如果你没有微积分、算法等基础很难听懂。但如果你有这些基础，学完这门课就能感受到自己对机器学习的理解上了一个台阶。因为课程是从数学的角度教授机器学习算法，所以哪怕你没有机器学习基础，学完后也能成为高手。其次这门课的内容非常充实，教授不仅会Cover很多经典案例，也会举一些独特有趣的例子。而更让大家收获丰厚的则是这门课的作业。很多同学提到这门课的最后一个作业，即让同学自己动手写一个神经网络的框架，神经网络相关算法是机器学习面试的常考题。自己写一次，当然更能掌握好问题的原理。而且教授为了让所有人都做出这道题，在作业中把测试代码都帮大家写好了，保证你学扎实。
最后就是这门课程学习的灵活性，对于在线上学习的同学来说，如果你没有时间学习这15个小时的课程，也可以直接看教授的授课PPT。这一点特别适合正在准备面试的同学，网上针对机器学习的面试资料很少，有了这个PPT大家也不用再去费心搜集资料，很多同学亲证PPT能Cover大部分面试问题。
以上提到的所有资料主页君已经帮大家收集整理好。既可以配套学习，也可以按需选择，扫码回复【学习+你的学校】，即刻开始进步👇
🏷️教授NYU实际授课录屏，1学期共12节课程，内容丰富。
🏷️含金量超高的授课PPT，可以看做机器学习面试宝典
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