0 基础转行机器学习经验

因每个人学习能力和学习习惯不同，以下只是个人经验，仅供参考，欢迎交流，杠精绕道

简易版：（序号与下面啰嗦版对应）

1. 学数学，线性代数、概率论及数理统计、微积分

   资料来源：微信读书app、谷歌

2. 学python

   资料来源：疯狂的Python：零基础小白入门，零基础入门学习Python，python官方文档(可以下载成pdf随时可查)，《python数据分析基础教程：numpy学习指南第2版》（此书可系统学习matplotlib和numpy），pandas学习使用的官方文档（下载成pdf）+谷歌

3. 学机器学习

   资料来源：吴恩达机器学习、《算法图解》、《统计学习方法》、《python机器学习基础教程》、《机器学习实战》、《机器学习实战：基于Scikit-Learn和TensorFlow》

4. 学数据分析

   资料来源：《Python数据挖掘入门与实践》、《利用Python进行数据分析》、《Python数据分析与挖掘实战》

   其中，部分3的内容和4是穿插着学的

5. 网上项目实战

   科赛kesci

6. 找工作

   boss直聘、拉勾网

7. 入职

   深圳，某创业公司，数据挖掘工程师

8. 相关课外科普书籍

   《白话大数据与机器学习》、《白话深度学习与TensorFlow》、《人工智能》、《终极算法：机器学习和人工智能如何重塑世界》、《改变未来的九大算法》《奇点临近》、《黑客与画家》、《我在牛津读计算机科学》、《八卦微积分》等

啰嗦版：

1. 还没辞职之前，上班之余利用手机过了一遍数学相关知识：线性代数、概率论及数理统计，微积分没有系统去看，只是在网上找了一些相关公式，比如求偏导之类的

2. 去年11月辞职开始学习python，现在都还记得第一次print(‘Hello, World!’)的激动感(大佬们别嘲笑我)，心想这语言真是舒服，简单易懂。网易云课堂评分最高的那几个免费python课程，我这里是把其中两个课程反复看了两遍，因为没有编程经验，想打好基础。至于numpy、pandas、matplotlib则是跟着书过了一遍。学习过程中碰到很多小问题，主要用谷歌和stackoverflow（花点钱买个梯子真的很有用），学完python基础语言之后，直接开始学机器学习，没有学爬虫、web等等

3. 踩坑开始：机器学习，网上很多人推荐机器学习西瓜书入门，开始看之后，发现教科书式的讲解晦涩难懂，有时候卡在几个公式上面就是一天。。。真的是被按在地上狠狠地摩擦了很久。。。过程中一直怀疑人生。。。看了一周多，遂放弃这本书，个人非常不推荐用来0基础入门（后来学了一段时间机器学习之后再回来看这书时感觉确实写得还不错）。

   推荐方式：先去网上看一些关于机器学习概论的视频，或者看一些科普书籍，从整体上系统地了解它，再去看入门书籍，遇到不懂的算法问题，先自己思考，实在不行就跳过，后面再回头来看，或许会柳暗花明又一村。我个人是拿着笔在纸上试着去推导那些算法公式，加深印象，被虐的十分痛苦，真的。。。

   • 一个人配置编程环境也踩了很多坑，说多了都是泪

4. 学数据分析这个过程是跟第3步穿插着进行的，开始是跟着书敲代码，但是这种方式始终印象不深，又去kesci上面找了3个小项目自己独立做，过程很慢但是收获很多

5. 同上

6. 找工作过程是真的心虚，半路出家底蕴不够，项目也没什么能拿出手的。花了大量时间在网上查看各个职位的要求与自己的适配程度，在boss投了4家，不适合1家，剩余没回应，拉勾投了5家，不合适1家，收到面试2家，1家没通过，1家给了offer

   面试过程：第一家，表现不好，第一次参加转行面试，非常紧张。。。故扑街了。。。

   第二家，表现好了很多，算法问题基本都能打上来（没有问得很深），然后又聊了很多关于职业发展和价值观的问题，整个过程持续了1小时40+分钟，我感觉能hold住这么久的原因大概就是因为我看了很多课外书籍。。。隔了一个周末收到了offer

   从投简历到收到offer一共历时8天，3月中旬入职

7. 一个我很喜欢的城市

8. 关于课外书籍，我是在整个自学过程中都在看的，没有太多原理，更多的是在宏观上认识整个行业，这是我作为转行者急需的一样东西，确实有好处，在面试过程中，能有自己的想法和见解，跟面试官聊的不亦乐乎。当然有些面试官肯定不会问这些，但是如果碰到了就很有优势，看运气吧。是加分项不是必须项，看个人自己时间安排

   • 补充：所有课外书籍全是在微信读书上面看的，部分收费部分免费。喜欢纸质书的朋友可能不太适合这种阅读方式。我以前也喜欢纸质，觉得电子版少了韵味，不过后来慢慢习惯之后真的很方便，见仁见智吧

个人背景：16年毕业，某上游985本科，机械工程，前份工作是做机械结构设计和制程工艺（某大厂），无任何编程经验，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

总结：

• 整个过程中，我觉得最大的困难在于没有人交流，每次遇到问题只能上网搜索，stackoverflow成了解决问题的主阵地，这种学习方式效率很低
• 踩坑的好处就是能够对每个坑点比较了解，为后续的提升积累经验，坏处就是学的太慢了
• 转行选择数据分析是因为这个方向门槛相对来说稍微低点，后面会继续走深度学习和算法这条路，要学的东西还很多
• 以上我所列出来的资料可能因每个人学习能力和习惯不一样，不可能适合每个人，市面上资料很多，选择合适自己的就好，不喜欢书的内容和风格就换，多尝试一下就好（我自己也踩了一些其它书籍的坑，没有逐一列出）
• 一个人自学确实需要坚持和毅力

最后祝想要转行的朋友以及正在转行的朋友顺利拿到offer

最近在看七堇年的《尘曲》，用其中一句话结尾：

凡心所向，素履所往，生如逆旅，一苇以航。

转载于:https://juejin.im/post/5cb5faabe51d456e7618a6b5