小白转行算法,90%的人还没开始就错在了这1步

职场上难免犯错,但这个错误你可以避免。

如果我问,成为1个合格的算法工程师哪些能力最重要?你可能会说是算法、模型还有数学…

与此同时你也犯下了这个错误,就是忽略了“工程”这个能力!

实际上,这也是目前多数人提前准备半年,依旧拿不到好offer的原因。他们一开始做的学习计划就有问题,没有把工程能力的掌握考虑在内。

整个学习周期把精力都用在了算法、数学上,更有甚者整天研究怎么手推公式,最后才找几个项目练习如何应用,以为这样就足够搞定笔试、面试。

而理想和现实总是有差距的,尤其是在今年,像腾讯、头条这种大厂最紧缺的算法岗,基本的要求都包括工程能力,因为企业招人进来是要落地项目创造业绩的。

拉勾上4家公司算法岗招聘需求

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通过上图可以看到,大厂招聘除了要求掌握“机器学习、深度学习算法”,也要求具有“分布式系统架构和海量数据处理”方面的技术。

算法能力固然重要,但公司最需要的是既懂算法又懂工程的人。用面试官的话来说,就是具备策略与工程综合能力

而91.4%的人因为最初不知道这一点,没有及时掌握好工程能力,导致辛苦半年依旧无法拿到心仪的offer。

但我有一位读者王猛,在一开始就避开了这个坑,从Java岗成功转行到算法工程师,虽然31万年薪并不是非常多,但对于刚毕业1年的人来说已经很不错了。

01
为什么一个刚毕业的学生,能意识到多数人忽略的关键点?

王猛刚毕业时在北京做开发,当时月薪只有6k,工作内容也没什么深度,一度非常迷茫。其实他最初什么也不懂,能有这么大的进步,全凭有人指点。

他哥哥有位朋友叫鹏涛,在北京做算法,发展很好,后来他就跟着鹏涛学习。

因为鹏涛这些年一直在BAT,对大厂需要的技能非常了解。所以给王猛做的学习计划不仅有算法策略方面的知识也有工程系统方面的内容,而且准备了经典的工业级项目让他实践。

王猛辞了工作,集中训练了2个多月,后来面试了10来家公司,拿到了几个不错的offer,最后选了一个推荐算法工程师的工作,年薪31.2万。

看到王猛收入这么高,他有几个同学也非要跟着学,鹏涛就把学习计划详细的整理了出来,有时间就指点一下他们,这几个人后来就业也都不错。

也正是因为这些人的快速进步,让鹏涛看到了这件事的意义,所以他决定帮助更多人实现进步。

02
职级P8,年薪200万,
鹏涛的经验为什么值得你学习?

说到了这里,我来介绍一下鹏涛。

鹏涛目前在BAT其中一家任职,职级对等阿里P8,是一位个性化推荐与机器学习资深工程师。几年前就是人工智能方向的硕士,在机器学习方向有3年学术经验,6年大型商业项目经验。

这几年一直负责公司核心业务的推荐系统,涉及自然语言处理用户精准画像个性化精准推荐物品召回等具体任务,经验非常丰富,但是他能做到现在这个位置,也是靠自己的努力,积极向上争取来的!

那么如何学习大模型呢?

现在社会上大模型越来越普及了,已经有很多人都想往这里面扎,但是却找不到适合的方法去学习。

作为一名资深码农,初入大模型时也吃了很多亏,踩了无数坑。现在我想把我的经验和知识分享给你们,帮助你们学习AI大模型,能够解决你们学习中的困难。

我已将重要的AI大模型资料包括市面上 AI大模型各大白皮书、AGI大模型系统学习路线、AI大模型视频教程、实战学习,等录播视频免费分享 出来,需要的小伙伴可以扫取。

一、AGI大模型系统学习路线

很多人学习大模型的时候没有方向,东学一点西学一点,像只无头苍蝇乱撞,我下面分享的这个学习路线希望能够帮助到你们学习AI大模型。

在这里插入图片描述

二、AI大模型视频教程

在这里插入图片描述

三、AI大模型各大学习书籍

在这里插入图片描述

四、AI大模型各大场景实战案例

在这里插入图片描述

五、结束语

学习AI大模型是当前科技发展的趋势,它不仅能够为我们提供更多的机会和挑战,还能够让我们更好地理解和应用人工智能技术。通过学习AI大模型,我们可以深入了解深度学习、神经网络等核心概念,并将其应用于自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域。同时,掌握AI大模型还能够为我们的职业发展增添竞争力,成为未来技术领域的领导者。

再者,学习AI大模型也能为我们自己创造更多的价值,提供更多的岗位以及副业创收,让自己的生活更上一层楼。

因此,学习AI大模型是一项有前景且值得投入的时间和精力的重要选择。

03-30
<think>好的,用户的问题是关于IT小白入门,需要生成相关的回答和问题。首先,我需要确定用户可能的意图。用户提到“小白”和“入门”,因此他们可能想了解如何开始学习IT基础知识,或者寻找适合初学者的资源。 接下来,我需要调用网络搜索工具,查找与IT入门相关的内容。可能的搜索词包括“IT入门指南”、“零基础学IT”、“IT基础知识”等。搜索结果可能会涵盖学习路径、推荐书籍、在线课程、实践方法等。 现在要整合这些信息,确保回答结构清晰,分点列出,不使用骤词汇。需要涵盖学习方法、核心知识领域、工具使用、实践项目、社区资源等方面。同时要注意避免第一称,引用内容要自然融入,不堆在末尾。 例如,学习方法部分可以提到系统化学习和实践结合;核心知识包括计算机基础、编程语言、网络和数据库;工具方面推荐虚拟机、GitHub和IDE;实践项目可以建议做小项目或参与开源;社区资源如Stack Overflow和GitHub。 然后检查格式要求:每个方法或骤间换行,代码和公式用正确格式。这里可能涉及代码示例,比如Python的print语句,需要正确标注语言类型并用三个反引号包裹。 最后生成相关问题,要基于回答内容,可能涉及学习路径、快速上手编程、选择编程语言、在线资源推荐、数学要求以及转行建议等。确保问题符合用户可能的后续疑问,并且数量至少三个。 现在需要确保所有要求都满足:有第一称,分点清晰,引用分散,正确使用代码和公式格式,相关问题部分正确排版。最后检查是否有遗漏或格式误,确保回答实用且符合用户需求。</think>针对IT零基础入门者,建议从以下五个维度构建知识体系: **学习方法与路径** - 建立系统性学习框架,优先掌握计算机组成原理、操作系统基本原理和网络通信模型(如OSI七层模型) - 推荐Codecademy、FreeCodeCamp等交互式学习平台,配合《计算机科学导论》《网络是怎样连接的》等入门书籍 - 实践环节占比不低于50%,通过虚拟机搭建实验环境(推荐VirtualBox+Linux系统) **核心知识领域** 1. **编程基础** - Python语法入门示例: ```python def factorial(n): return 1 if n == 0 else n * factorial(n-1) print(factorial(5)) # 输出120 ``` - 掌握基本数据结构(数组/链表)和时间复杂度概念 2. **网络基础** - 理解TCP/IP协议栈与HTTP协议 - 使用Wireshark进行网络抓包分析 3. **数据库基础** - SQL基础语法: ```sql SELECT employee_id, COUNT(order_id) FROM orders GROUP BY employee_id HAVING COUNT(order_id) > 50; ``` **工具链配置** - 版本控制:Git基础操作(clone/add/commit/push) - 开发环境:VSCode配置Python/Javascript开发环境 - 云服务:AWS/Azure免费层账户注册与基础服务使用 **项目实践建议** - 初级:构建个博客系统(HTML/CSS+后端语言) - 中级:开发RESTful API接口(Flask/Django框架) - 进阶:实现简易搜索引擎(倒排索引算法) **学习资源矩阵** | 类型 | 推荐内容 | 难度系数 | |------------|------------------------------|----------| | 在线课程 | CS50(哈佛公开课) | ★★★☆☆ | | 技术文档 | MDN Web Docs | ★★☆☆☆ | | 开源项目 | first-contributions项目 | ★☆☆☆☆ |
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