Andrew Ng 在 Coursera 上的机器学习课程非常棒。我现在就在做，他很好地衡量了学生的理解力。他会帮助你，不会跳过很多步骤。显然，他的目标不是让你相信他有多聪明——他更关心清楚地解释一切。强烈推荐！

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这是一个很棒的网站，包含视频教程和在线编辑器，因此您无需费心安装 IDE 和正确的软件包并让它们全部运行，您只需在浏览器中工作即可！他们有来自行业领袖和教授的讲座，每门短期课程都是 4 小时的一个不错的小块，估计包括互动练习。

最好的部分是，因为每门课程只有 4 小时，你可以选择与你相关的课程，例如如果你已经有良好的 python 或 R 背景，直接进入机器学习，并找出如何正确清理和准备数据，或设计新功能。

祝你好运！

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除了 Andrew Ng 的机器学习课程和 Datacamp，我还将添加 10 门课程专业化 - 约翰霍普金斯大学在 Coursera 上提供的数据科学专业化。它涵盖了从数据导入和清理到机器学习算法的应用和展示结果的几乎所有内容。

关于您的项目，第一步是确保您想要做什么，问题陈述或正确的问题是什么。第二步，获取数据。股市数据大多开放使用。第三步，特征选择和工程，本质上是选择或构建特征，这将有助于确定关系和寻找结构/模式。您可以使用许多机器学习算法。时间序列分析主要用于此问题域，但由于它不太复杂，您可以尝试不同的分类技术，如 kNN、朴素贝叶斯、SVM 来确定股票的好坏。

选择一个数据科学工具，您可以在其中实施您的算法。它可以是 R、Python、SAS、MATLAB 等等。

祝一切顺利。