機器學習，分為初級，中級，高階幾個階段。要看你現在的知識儲備，在哪個水平了。具體來說:

1.計算機與IT的基礎知識。包括Linux，網路等知識。

2.大資料，雲計算的相關知識。包括Hadoop,spark等。

3.計算機程式設計及統計學語言，包括Python,sas,SQL等。

4.業務相關知識。在做特徵工程的時候，對透過機器學習建立模型，需要了解模型背後的標籤規則。

以上都算是基礎的知識。然後，還需要掌握:

5.機器學習及特徵工程的相關知識。包括有監督，無監督，半監督學習，深度學習，聯邦學習等。

6.段位再高的話，就要對數學，微積分等有深入的瞭解才可以，那就到了研究演算法的階段。

其實，總結一下，如果學習，建議先從解決問題的實際場景做起，活學活用，更有價值。

你要是想知道培訓課程學習什麼可以去看看他們的課程大綱，我看了很多家機構，我覺得百戰程式設計師的課程更偏實戰化一些，你可以參考下。