0 基础转行机器学习

[CopenhagenCat]

不知道为什么发帖老是显示“发布这个内容需要你已经注册满 360 天”

只能做成图片了

https://i.imgur.com/MILKmkM.jpg

也不知道能不能显示。。。

[1KN6sAqR0a57no6s]

给懒得开梯子看图片的人划个重点: 上游 985

[xzc19970719]

简历项目咋写。。。

[Antidictator]

图片很不友好，很大，我开全局还加载半天，可能是我自己的问题。

[enaxm]

挺有帮助

附一个之前看到的 make sense 的
https://www.jianshu.com/p/2f80924c2dda

[WordTian]

就图片里的第一条数学知识已经过滤掉了程序员里九成

[tottea]

@WordTian 可怕 有这么夸张吗 9 成太多了吧
感觉看一遍考研数学的基础班课程都已经足够应付机器学习 /深度学习中的数学知识了吧

[CopenhagenCat]

@xzc19970719 简历就只写了文中的三个小项目，然后就是陈述了会哪些算法以及自学了哪些课程

[exciting]

请注意 上游 985 这才是重点

[WordTian]

@tottea 有的，不要以楼主的水平考虑整个程序员群体，有楼主这样的基础和自学能力的毕竟还是少数。
而且有些人即使有相应的基础，但是几年不用也都还给老师了。除此之外，工作后没时间学 /没毅力学的也大有人在

[contmonad]

@enaxm

“ 2017 年底，我在设计院从事桥梁设计工作，对职业发展有了新的想法，决定从土木工程转行到人工智能领域。经过 3 个月的准备，成功拿到 AI 算法研发 offer，在 2018 年 5 月入职上海一家 AI 独角兽。”

我在大数据、AI、区块链领域见过很多骗子，但是敢这样吹的还是第一次见到

[watzds]

我 5 年前专心学过一年机器学习，后来没学了…

[kajweb]

很好，谢谢分享。

[lostberryzz]

先看看 stanford 的 lecture notes 吧，在谈下一步

[WhoMercy]

依我愚见，数据分析与 ml 还是有不小区别的

[kuhung]

上游 985，数学满绩。这是重点，要考🧐

[enaxm]

@contmonad。。。这老铁入职依图了啊，他之前的知乎回答基本都是土木领域，而且拿了编辑推荐。
看全一点啊，人家有编程经验的，看他之前的回答没转行之前 IT 工程能力也是很强的。

[liruifengv]

[可能唯一的优势就是数学基础还可以，高考数学近满分，大学所有数学课程全部满绩点]
这一点就是我辈所不能企及的了

[chinazz]

机器学习工作前提：985 计算机 paper

[contmonad]

@enaxm 不知道他发的哪篇文章让你觉得“ IT 工程能力也是很强的”？我翻了一下他的简书没有看到任何干货，不少文章通篇都在扯那些虚头巴脑的概念，如果再去掉剩下几篇 HelloWorld 级别的教程，基本上符合成功学骗子的典型特征。我本科也学的土木，负责任的说，这位写的结构分析，AutoCAD，Revit，BIM，Matlab，也统统是入门水准（一个 AutoCAD RE 命令也能发一篇 post，真是看呆我了）。

回到正题，对于零基础的人，三个月业余时间掌握机器学习完全没有可能，即使是脱产自学三个月，能把 SVM 这种中等难度模型搞清楚已经相当不容易。更不用说想入职机器学习工程师，还要学习 L-BFGS 这类大规模数据上的优化算法。一般割韭菜的人只会稍许夸张（比如：一年成长为全栈工程师），至于说三个月业余自学掌握机器学习的，在我看来他的目标受众应该是处于智商分布曲线左侧的那部分人群。

[kljsandjb]

这个东西，先不说你自身实力如何，至少学历还是很看的，，至少做过研究吧