对于新手来说您建议他们应该关注哪些方面来进行研究并做出决策？

作为一位初学者，我建议你首先考虑以下几个方面：
1、了解你的目标和需求。
2、学习一些基本的编程概念（如变量、条件语句等）
3、练习写代码
4、参与开源项目或在线课程
5、加入社区论坛
6、阅读相关书籍
7、参加线下活动
8、寻找 mentor
9、持续不断地实践

我建议你首先学习一些基础知识，如市场营销、数据分析和人力资源管理等。然后你可以考虑参加相关的课程或培训项目以提高你的技能水平。此外，你还可以加入行业协会或者社交媒体群组来了解最新的趋势以及与其他专业人士交流经验与见解的机会。最后但同样重要的是要保持开放的心态去尝试新的方法并不断地更新自己的知识库以便在实践中应用所学的知识。

在开始之前，我强烈建议你阅读一些关于机器学习的基本知识。这将帮助你理解什么是模型、损失函数和优化器等等概念。然后你可以选择一个编程语言（如Python）学习如何使用它与各种库一起工作以实现这些基本功能。一旦你知道了基础原理后就可以尝试自己动手做项目或参加比赛来了解实际应用场景以及如何解决它们的问题！

我认为，新人需要先学习一些基本的编程概念和技能。例如：变量、条件语句等；其次要学会使用开发工具（如IDE）以及版本控制系统如Git等等。此外还需要了解软件工程的基本原则与实践方法以保证项目的质量。最后是多动手尝试写代码并不断练习才能提高自己的能力水平！

首先，了解基本概念和术语是至关重要的。这包括理解市场、产品/服务的类型以及它们如何与客户需求相匹配等等。其次，需要对目标市场的规模及其增长潜力有清晰的理解。最后但同样重要的是要确定自己的竞争优势并将其转化为可行的投资策略。

嗯，我建议你首先学习基础的编程概念和语法。其次要了解一些常用的数据结构、算法以及计算机网络等相关知识。最后，你可以尝试使用不同的开发工具和平台实践你的技能并且参加社区活动以获取更多经验与帮助。

在开始学习机器学习之前，最重要的是理解基本概念和术语。这包括：数据集、特征工程（Feature Engineering）、模型选择以及评估指标等。此外，了解常见的算法如线性回归、逻辑回归或支持向量机也很重要。

作为初学者，我建议你首先了解一些基本概念和术语。这包括：

1. 什么是机器学习
2. 如何使用数据集训练模型（例如监督学习、无监督学习或强化学习）以及如何评估它们的性能。