我，一個普普通通的程序員，剛畢業月薪4000
兩年後，收入翻了10倍。
寫這篇文章時，內心十分忐忑，知道很多人不相信，
如果你願意看完我是怎麼一步步逆襲的
我會告訴你我走的“捷徑”。
這兩年期間，經歷了4次跳槽，學習→工作實踐→跳槽，是我登上每一節樓梯的方式。當然，跳槽的前提是你新學的知識+工作經驗，能讓面試官覺得你值得這份工作。
想要漲薪，首先得知道企業想要什麼樣的人，根據企業招聘策略針對性學習，能夠在最短時間內獲得最大化的提升。
我把算法比作內功，代碼比作外功。企業看人，往往更注重內功，因爲這代表你紮實的基礎功，意味着未來修煉的天花板有多高。很多人只糾結於琢磨代碼，而代碼能力一般進企業工作兩個月，很快就能提升，但算法，卻需要長時間的積累。企業不會一點點教你，也不會給你那麼多時間。
這就說明，我們在臺下必須勤修算法功底。
我是怎麼修煉的？
1、看周志華的《機器學習》西瓜書
這本書基本是純理論的算法推導，很乾很枯燥，但是卻能迅速提升我的算法功底。我基本每天都要刷一遍《西瓜書》，沒事就拿出來看，算法理解紮實，對以後代碼實現起來會有更深的領悟。
2、不看周志華的《機器學習》西瓜書
對，不看。周教授的書一開篇就是深奧難懂的理論，如果從第一章開始學，絕對懵逼，後面還得了？
這裏我要你別看，是不看那些沒用的部分。企業不會出卷子考你《西瓜書100問》。工作中，很多算法不常用，甚至幾乎不用，只有個別算法需要理解透徹，所以只學重點，然後反覆使用。
3、重組學習章節
書本邏輯≠學習邏輯。書本是爲了考慮整體的完整性和邏輯性編排，但個人更多的考慮理解的便易性和工作的實用性。類似背單詞，從第一個背起，你永遠背不到最後一個。所以學習的順序很重要。
重組、排列、綜合。將相關算法和相同的使用場景對比學習，不但加深印象，還有利於理解。
4、制定學習計劃
我是一邊工作一邊學習，每天晚上能抽出來的時間很少，所以每天必須給自己規定一個最少的學習量，學不完就不睡覺，休息日的時候就多學點。這樣，學習進度就一直在向前走。
你也可以制定類似這樣的計劃，比如3天理解一個算法，5天看完一個大章節，7天做一個實戰項目。
當完成任務後還能高興的賞自己兩盤吃雞，緩解學習壓力。
當學習條件都具備了，接下來就是堅持。
想要堅持，最重要的就是：營造學習氛圍
我在看視頻啃書的那段時間，週末都會去圖書館，因爲在家學習經常無法集中精力。如果條件不允許？我還有招。
加入一些活躍度，學習熱情較高的社羣。如果這些社羣天天討論學習，你提的學習問題還能隨時被解答，學習效率和積極性會得到極大的滿足。特別是當看到別人晚上12點還在討論問題，想要睡覺的你，不看書都會有滿滿的罪惡感。
學習這一關過了以後，想要找到好工作，還需要通過面試和簡歷來包裝自己。
關於簡歷，除了工作經歷，我做了兩件投機取巧的事
1、累積比賽經驗
參加過AI大賽的經歷是簡歷的加分項，但企業只會看成績好的。我一個新手，怎麼能打到前10呢？
所以我的方法是，打已經結束的比賽，把前幾名的開源代碼自己拿過來調參，借用他們的思路，即便是幹不到他們的成績，也能拿到不錯的名次，這樣就可以寫在簡歷上，自己參加過的比賽，即便是面試官問你一些細節，你也能對答如流
2、包裝自己Github代碼庫
我在網上找到了機器學習算法用Python徒手實現的代碼，直接copy過來，在自己電腦上跑一邊，只要不出問題，就會放到自己的代碼庫裏。
當然個別的重要算法，我自己會敲一遍，以防止面試官讓我現場寫代碼，暴露不足。
除此之外，我還寫了一些在學習過程中的記錄的一些筆記，當然這個筆記也不完全是自己寫的，看現有的筆記能幫助自己理解，在這個基礎上，用自己的方式再寫出來，能夠加深理解和印象。
我也fork了一些開源的好項目，自己動手跑一跑。還有一些是自己聽課程的時候，別人給的項目，但我把項目的代碼又託管到了自己Github上，這樣我的Github上面就有算法實現、學習筆記、項目，這三類內容。這樣的Github可以客觀的展現你的學習經歷和項目經歷。
所以每跳一次槽，我的簡歷都能讓我獲得不少面試機會。
而當你獲得面試機會以後，怎樣展現能力，讓公司認爲你確實牛X，就需要自己在臺下練習如何能夠更好的表達。
我的方法就是背書。周志華的《機器學習》，當你能把算法理解透徹，甚至能背出他的理解和觀點，在面試官面前侃侃而談，我相信，你也和我一樣，離拿到offer不遠了
很多人說，我是從入門到放棄，但這可能不是你的問題，也許是環境。
試想一下，高中學生都在家學習，而不是在學校，面對試卷習題的轟炸，再加上週圍沒有一起奮戰的小夥伴，你敢說能堅持下去？
這就是爲什麼高中是人一生中學習效率最高的時刻。如果有高中的氛圍去學習，你還覺得，我學不會嗎？
周志華《機器學習》西瓜書訓練營
就是這樣的一個平臺。模仿高中的教學設計，制定詳細完整的學習計劃，設計作業反饋，導師指導學習，羣內的學習氛圍很濃，10分鐘洗了個澡，出來就被200多條消息刷屏，關鍵是大家提交作業的積極性還很高。
不僅如此，老師還提供了可以直接跑的打比賽代碼，在訓練營學習期間提供完整的答疑服務，即便學習結束，也能享受1年的1對1答疑服務，完美解決學習中任何疑難問題。
我參加了第二期，學完以後真實感受到又看懂了西瓜書很多之前一直沒懂的理論，還結識了很多領域內一起學習的人，所以良心推薦
訓練營提供什麼？
1、《機器學習》西瓜書重難點章節重組+12大核心算法知識梳理，務實你的算法功底
2、天池AI大賽10強大咖，手把手帶打NLP算法和天池大賽，練就超強實戰能力
3、講師+助教學習答疑，作業講解+點評，深入理解每一個重難點
4、分解學習任務和教學計劃，合理安排每天的學習進度
5、高質量的社羣互動，老師、助教、學員共同探討疑難話題
6、打卡監督，擺脫你的拖延症難題
你能獲得什麼？
1、專屬價值398元知識星球學習名額，5位重量級人工智能大咖坐鎮，一年服務時間，解決你的學習疑難
2、訓練營內部大賽比拼，優秀學員獎勵千元獎金
3、每週五熱門話題討論，400+學員的集體頭腦風暴，資源、乾貨、觀點一起碰撞
4、麻省、清華、北大學員做隊友共同挑戰比賽
5、英偉達、螞蟻金服、圖森未來、阿里、華爲、滴滴、京東夥伴提供工作內推
教學大綱
【第一階段】
1.瞭解機器學習基本概念
2.線性模型
3.入門比賽：“達觀杯”NLP算法大賽
【第二階段】
1.支持向量機
2.貝葉斯分類器
3.入門比賽：“達觀杯”NLP算法大賽（其他算法進階應用）
【第三階段】
1.決策樹
2.集成學習
3.進階比賽：決策樹和集成學習應用於天池o2o優惠券使用預測賽
【第四階段】
1.特徵選擇
2.降維
3.進階比賽：特徵選擇和降維應用於天池o2o優惠券使用預測賽
【第五階段】
1.模型的評估與選擇
2.神經網絡與深度學習
3.進階比賽：模型評估與選擇應用於天池o2o優惠券使用預測賽
【第六階段】
1.概率圖模型
2.聚類
3.強化學習
4.進階比賽：強化學習應用於天池o2o優惠券使用預測賽