首先要学好数学，太重要了，要是想深入学理论，数学贯穿始终，高数，线代概率论自不必说，矩阵论，随机过程，拓扑学，凸优化，数理统计，图论等都要有基础。
然后当然是基础理论，算法，信息论，数据结构，最优化，贝叶斯是重中之重，可以说这些学的深度决定了你理论学习的高度。
必须要至少精通一门开发语言啊，现在都在学Python，但是R也不错啊，做大数据当然要学hadoop，这是你理论与应用的桥梁。
接下来就是真正的机器学习，knn，决策树，cnn，dnn等随便一个就能拿来做博士的开题报告，挑个自己感兴趣的就学吧，一年以后你会回来再问的。
