机器学习，分为初级，中级，高级几个阶段。要看你现在的知识储备，在哪个水平了。具体来说:
1.计算机与IT的基础知识。包括Linux，网络等知识。
2.大数据，云计算的相关知识。包括Hadoop,spark等。
3.计算机编程及统计学语言，包括Python,sas,SQL等。
4.业务相关知识。在做特征工程的时候，对通过机器学习建立模型，需要了解模型背后的标签规则。
以上都算是基础的知识。然后，还需要掌握:
5.机器学习及特征工程的相关知识。包括有监督，无监督，半监督学习，深度学习，联邦学习等。
6.段位再高的话，就要对数学，微积分等有深入的了解才可以，那就到了研究算法的阶段。
其实，总结一下，如果学习，建议先从解决问题的实际场景做起，活学活用，更有价值。
