非计算机本硕的来谈下,有幸作死选课选了机器学习课,机器学习其实很适合兴趣上的折腾,回归时序、模型选择、bootstrap 、交叉验证、模型调优、聚类,算法上 Monte Carlo 、遗传算法,学 python ,折腾 tensorflow ,书推荐 the elements of statistical learning ,quant/金融分析中机器学习是加分项,但面试从来没详细问过...
我有个大学同学,英国本科材料,剑桥硕士也是材料,但是他读 master philosophy 时抽时间自学了 ai 算法,python 和计算机基础。 现在他掌握了材料领域的科研方法与数学算法,进过剑桥卡文迪许实验室,以及把各种 ai 新模型缝合到一起的能力,并且在重修高数,整天听他说什么运筹学,虚数域之类的玩意,最后被伯克利一个教授收了读双学位计算机+材料博士,他英本的老师很想要他,但是我们的那个老师是搞核聚变磁悬浮外壳的,他看不上。我觉得你可以参考一下(现在看来名校也不是那么高高在上)