本学渣本来不适合讲这个问题，但是多少还是有一点点自己的想法，斗胆写一下，请各位学神学霸放过。
1）最最重要的：我觉得是一个自驱力，也就是你内心真的想学会某个东西，这种动力是内在的，不管你是想解决一个实际的问题，还是为了提升自己的能力，这种自取力在你学习的过程中是非常重要的。因为学习的过程有时是比较痛苦的（如果感兴趣的话，其实也还好），所以自驱力这个我觉得是最重要的。
2）如果是新接触一门知识，最好的方法我觉得不是直接抱一本书或者下一段视频去看，而是先去了解他，了解这个知识是干什么用的，能解决什么问题。能做到这一步也就能有的放矢，知道自己做的每一步，是在干嘛。如果有个很牛的人能给你知指导，能用通俗易懂的话给你讲明白那就最好了（大牛一般能用一个简单的例子说明白一个问题，我也在这条路上不断摸索着）。
3）接下来就开始学习了，我推荐的方法是根据<<金字塔思维>>这边书的思维方式得到的，即不要一开始就按页数一页一页往下读。而是先看整体结构，比如<<数据挖掘导论>>这本书，拿到后先看目录：然后进行知识的归纳，
第一块：第一章绪论（可以大致了解一下）这是一块目的是对数据分析有一个大致的了解，
第二块：第二章是模型的评估与选择，这个是对最终的模型进行优劣评估的方法（你要知道这一块是干嘛的，再去学习）
第三块：第三章到第九章，都是关于具体的模型算法的。根据有监督or无监督又可以进一步分为（3-8章）和9章，另外还有个半监督学习在第13章
然后我们再来看下一层，3-8章分别是集中比较经典的分类（也有回归）算法 ，包括线性回归（逻辑回归），决策树，神经网络，SVM，朴素贝叶斯，以及集成算法，第九章是聚类算法（无监督算法），第13章是半监督学习方法
第四块：主要是一些数据处理，特征优化的方法，包括第10章，第11章，第12章，第14章等。
类似于下图这样
大概是这样哈，每一章的内容可能有出入具体内容也不全，主要便于大家理解我的意思，即先要从整体出发搞清楚整体的结构主要在讲什么，能干什么，再深入进去进行学习。后来又想到这就是思维导图学习法哈哈，画出来思维导图也是一样的大家理解就好
4）如果是新手，个人建议先找一些视频来进行学习，初学者用视频课程的效果会比看书要好（有个相关研究的结论是这样）。视频课程的话，可以看上一篇https://www.jianshu.com/writer#/notebooks/37959349/notes/54460771。视频学习的网站其实也很多，网易云课堂，51CTO等都不错，另外发现B站也是一个不错的视频学习网站（免广告而且资源丰富，重点推荐一下）。
5）如果已经有一些基础的话，遇到问题建议直接百度的各种大神博客，很多大神可以给你答案
6）对于每一部分的具体学习方法（不管是新课程，还是旧的知识），我推荐费曼学习法，也就是把知识听懂后，用自己的话给别人讲一遍，设想别人会问你什么问题（或者真的找个人问你）。如果有哪里讲不清楚再返回去学习，直到全部能讲清楚为止。最后，最好能用一些生动易懂的例子对相关知识进行说明（我感觉很多生涩难懂的知识学明白了其实都可以想到很好解释的例子）。
