騰訊實習生在線編程題有感
做在線編程筆試題有感
昨日晚上幫助實驗室師姐在牛客網上做騰訊暑期實習生筆試編程題，原以爲那些題目在網上搜索一下就能找到源代碼，然後直接抄寫上去就可以了，沒想到5個編程題一個題的答案都沒有找到，應該是出題者在出題的時候就已經查找過網上沒有類似的題目纔出的這些題目，而且這些題目和生活結合緊密，真的很難以找到原題和答案，這給了我很大的壓力。
以後的工作方向
昨天早上在知乎上收聽了一場關於打Kaggle的live,數據科學以後絕對是個熱門潮流，在Kaggle上可以去學習到機器學習與數據相結合的大數據分析案例，這應該是我以後工作的主要方向。我想從幾個方面來說明爲什麼以後一定要從事數據科學相關的工作。
1. 大學室友選擇去香港留學碩士，攻讀數據科學方向，他能去香港留學說明他是一個比較優秀的人，他既然做出了這種選擇，說明這個數據科學一定有什麼優勢。
2. 根據數據表明，數據科學家在市場上仍有較大的缺口，信息時代，數據爆照，如何從這些爆炸的數據中利用機器學習、AI等最新技術將其中的信息提取出來變得越來越有意義，一個好的數據分析師薪酬待遇很高。
3. 潮流使然，最新得技術都是在數據的基礎上而來的，沒有大量的數據這些技術也不會得到發展，所以說數據科學是即信息革命後的又一場潮流，算法工程師其實說仔細些就是數據分析算法工程師。
4. 隨大流，越來越多的人開始意識到這個職位的重要與缺口，開始學習相關的知識。
論算法和數據結構的重要性
數據結構與算法是計算機科學的基礎，儘管編程語言種類繁多，但是其中的數據結構與算法是全部一致的，程序=數據結構+算法，以後如果要從事軟件工程相關的職位，這個是必須掌握的基礎。
從工作說來，不管是國內還是國外（live有感）是要是互聯網型公司，首先筆試，面試的基礎就是算法與數據結構。
編程語言的選擇
一般來說，在找工作的時候不會限制特定的編程語言，大部分會說只要會一種語言即可，這是爲什麼了，因爲語言入門非常好學，但是整個的編程規範和語言背後的算法和數據結構纔是一個軟件工程師需要重點掌握和關注的。
所以對於我來說，不要糾結限定特定的編程語言，應該各取所長。
- 在學習實現數據結構和算法的時候使用C/C++，這樣能更加貫徹理解整個算法的原理。
- 在安卓端APP開發的時候使用JAVA，沒辦法安卓後臺邏輯只支持JAVA語言。
- 在機器學習，數據分析時使用Python，機器學習和相關競賽必用語言。
感想：一門編程語言，學會它的語法和基礎都不難，難得是精通，所以這些都可以把他得基礎學好，根據需要再去學精。
學習計劃
三個月的計劃（3月10號-6月10號）
- 基礎的算法與數據結構學習，在leetcode上刷200題，及時寫博客總結。
- java基礎與Android的進一步學習，跟着項目走，試着完成整個工程。
分清重點：算法與數據結構的學習，這是以後工作好壞的基礎。