機械学習初心者です。勉強法について教えてください。

テーマ、知りたいこと

6月頃より機械学習の勉強を始めました。
機械学習の勉強方法について教えてください。

参考書を購入し、サンプルの通り進めていきまずは簡単な分類と回帰の方法を学びました。正直難しいです。

学習を始めた経緯として、商品の販売予想額を出したいという目的があります。
重回帰モデルであろうという認識はしています。
まだ学習していない「時系列分析」をミックスさせればいいのか不明な段階です。
それが出来たら、会社のデータを使って様々なデータ分析をしたいと思っています。

他のプログラミングと異なり、データの内容に合わせてトライ＆エラーしながら分析をしていき、分類では高い正解率、回帰であれば平均絶対誤差または高い決定係数を見て販売予想額を算出するんだろうなと認識しました。
→この認識は合っていますか？

データの内容に合わせて様々な前処理や訓練データ・検証データ・テストデータに分割したり、参考書の通りにまずは学習を進めているところです。

勉強方法について教えてください。

①. まずは「機械学習」の参考書通りにすべて手を動かしてみるべきですか？
使用している参考書は「スッキリわかる機械学習入門」という本です。
ちょっと本が古く誤植があったり、アップデートがあったりなどして別途調査が必要になったりしています。
分析の流れやライブラリやメソッドがなんとなく分かってきましたが、書籍の中の練習問題ではまだ前に戻ってみないと解けません。

②. 目的である実データのCSVを使って分析するのは後のほうが良いでしょうか？（参考書の内容すべて終えたほうがいいですか？）

③. 経験者から直接教わったほうがいいですか？知り合いがいません。

④. どこかネットで学べる機械学習のスクールはありますか？

※私は文系で数学は苦手です。統計学の初歩も学習しています。
頭が悪いのは自覚しています。
最低でも毎日２～３時間学習しないとすぐに忘れてしまいます。

他に勉強すべきことがありましたら教えてください。

練習問題

背景、状況

テーマや知りたいことについて、なぜ聞きたいかの背景やどういった状況かを書いてください。
詳しく記入することで、良い回答が得られやすくなります。