博者本人一路從統計走來，從最初大學的懵懂，到考研的艱辛，再到研究生後的學習規劃，再到找工作以及畢業茫然，最後成功收穫到了自己想要的offer，一路非常艱辛，有很多學弟學妹都會請教我是如何學習的，在此記錄下，並且推薦一些乾貨，以供學弟學妹們參考。
1. 本科考研
因爲我本人從本科開始到研究生就一直是應用統計專業，基本算是見證了這個專業是如何火熱起來的，最開始本科填志願時並不知道什麼是統計，這個志願也是調劑的，大-到大三基本就是玩吧，然後到大三的時候，身邊朋友說考研，於是毅然決定開始準備考研，有研究過統計專業的都會知道，統計比較好的學校就是人大、上財、廈大，於是啥都沒調研就準備和一個同學一起考廈大，另外的幾個分別考上財、湖大和暨南大學，那段時間也是非常努力的學習了，可是時運不濟，最終沒考上，上財和湖大的同學考上了。當然就覺得不服，於是想準備二戰，被媽媽阻止，強行調劑回長沙理工，然後就有了我的研究生生活。
2. 研究生學習
2.1 比賽
不知道那段時間受了什麼薰陶，開始想考CPA,暑假到研一開學前竟然都在認真準備CPA考試，竟然還過了一門...後來研一cpa考完好像是10月份還是多久，比較無聊，就想着python比較火(本科的時候都是R、matlab)，開始看《利用python進行數據分析》，開始跟着這本書慢悠悠的學習，qq上也添加了許多關於機器學習的羣，某天夜裏羣裏有個人說自己打天池比賽招募隊友，然後就開始接觸到了天池數據挖掘比賽，因爲本科有一丟丟編程基礎，數學基礎也不錯，跟隨者我高大上的隊友開始了花式玩數據，堆模型，都是現學先用，因爲這個比賽持續了快三個月，這三個月我基本每天都是在學習閱讀kaggle上的一些kenerl，嘗試一些小trick，2500多隻隊伍一直穩定在前十名，可惜存在過擬合，最後換榜掉在了42名，這場比賽相當於是徹底打開我的數據之路。比賽結束後我就是認真分析總結一些開源代碼的思想，總結模型，總結方法。後面又參加了天池IJCAI18，5000多隻隊伍第60名。
2.2 打好基礎
開始補充模型的基礎知識，主要就是看周志華《機器學習》和李航的《統計學習方法》，跟着書本仔細推到模型，這點比較重要，知其然方能知其所以然，嘗試自己代碼復現。然後學習數據結構，學習sql，刷牛客網上的leetcode和sql題，所有書籍我會傳到我百度雲分享出來。這個時候我基本堅定了自己走 數據或者算法這條路，CPA完全放棄。
2.3 研一暑假實習
自己在上財的同學從研一就開始實習了，考慮到自己研究生學校不是很好，就想着儘快實習或許還能博一下，於是在研一的暑假開始找實習，最後是本着方便在長沙的一家小公司實習，總部是在北京，他們當時是弄個暑假實訓營，找來了不同方向的學生一起培訓實習，當然大方向都是互聯網研發，在這個公司最大的收益就是工程上的一些事沒那麼一竅不通了，都是和一起實習的小夥伴學的，自己搭建hadoop，弄spark啥的，配合看一些書籍，學的比較快。自己所在的公司也每年會舉辦一場數據挖掘比賽，我以學生的身份參加了，差不多就是10多名的樣子，後面因爲是自家公司的比賽，前幾名的源碼思想都會拿得到，所以便宜不佔白不佔，立馬收割，細細的品，不懂的地方還可以直接問參賽選手(前幾名需要現場答辯)，因爲平時比賽就是傳統機器學習方法構特徵堆模型，深度學習阿里媽媽比賽的時候有試過不work，也沒有繼續往下學，然而我們公司這個數據集似乎更適合深度學習，當時第二名說明文檔寫的很仔細，實現了兩種方法，最後stack奪得第二名，這彷彿又打開了我一扇大門，於是開始學習keras，tensorflow，熟悉一下常用的網絡結構，自己搭基本沒啥問題了。
2.4 研二春招實習
2019年註定就是不平凡的一年，秋招前的最後一個暑假，互聯網方向的都知道這個暑假實習的重要性，因爲互聯網可能50%+的秋招offer都給了暑假實習轉正的人，所以他們每年暑假實習都是招今年要參加秋招的人，卡的也會比日常實習嚴格很多，身邊打比賽的隊友都去了大公司實習，我自己也鼓起勇氣投一些較大的公司，面經可參考https://blog.csdn.net/qq_40778406/article/details/91344711，基本都是在牛客網上找內推或者找認識的人直接內推到部門leader(這個方式簡歷通過率是最高的，也是反饋最快的)，從19年3月剛開始我就開始投，一般建議是越早投越好，坑多面試簡單，之前同學就是一直覺得在準備準備投，拖到4，5月投，已經沒有什麼hc了，面試一邊都是圍繞簡歷展開，你的簡歷就是你最好的準備工具，一定要方方面面仔仔細細的，面試完立馬總結，最開始面試非常被動，缺乏經驗經常被面試官牽着鼻子走，後面面多了就發現基本繞來繞去就是那些問題，可以嘗試着引導面試官，他們比較care的就是你在某個項目中遇到的難點，你怎麼解決的，爲什麼你要這樣做不那樣做，大多時候都是考你一些基礎知識，所以你最好養成筆記的習慣，當時我圍繞着自己的簡歷做了一份比較全的知識點剖析，沒事就回味一些。想要做算法的話，現場編程也是非常重要的一個環節，我當時也是這一步吃了大虧，leetcode沒有很熟，一到寫程序空氣就突然凝固，然後就gg了，所以我奉勸各位同學從一開始學習就每天兩道leetcode，一般最好刷完medium，hard刷一半以上，對於題目要熟悉到最優時間複雜度/空間複雜度一次性bugfree，時間緊的至少也要刷完熱門前100題。最後選定公司我主要就是看公司部門，是否有留用名額(面試的時候問面試官)。
3 .暑假實習+秋招
兜兜轉轉就開始暑假實習了，我的目標很明確，那就是拿到秋招offer，所以一定要夠主動，不怕喫苦，多學習。實習的時候我基本能做到早上9點到晚上12點全時段在線秒回，週末亦是如此。當時公司在封閉開發，事情也多，經常晚上10點多還有突然的需求，我都是隨身帶着電腦跑，及時響應，老大好幾次誇我靠譜。週六偶爾加班，不加班也會去公司自主學習，當時帶我的老大人也特別好，是抱着培養的心態帶我，隔壁組的老大對待實習生就是對待打雜的態度。所以最後結果就是被老大認可，老大極力推薦我留了下來。我本身自己喜歡這個組的業務，氛圍也還比較融洽。所以能留下來我就非常開心。秋招也就沒什麼壓力了，回到學校一邊準備着論文，也還跑着宣講會，又吃了一番苦頭，反正就是看個人追求把，後面秋招也拿到了還可以的offer，但最後也都還是選擇了去實習的那家。
4. 我的現在
俗話說，今天不學習，明天變垃圾。所以說每天都還是要學習的，確定了職業發展方向，就可以全心全意的超它發展了，互聯網更新迭代快，所以我基本會保證每週一篇論文的閱讀，儘量去復現，代碼寫的不好，我就多看看別人怎麼寫的。不想老老實實坐在書桌前用電腦的時候，我就看知乎，關注了許多業界的大佬，既幽默又專業，啃啃他們寫的文章，無意之中我又學到了許多，將學習當作興趣的話，真的是無時無刻都覺得開心。
5. 個人建議
算法真的是太火了，只要是研究生，不管啥專業，基本全民算法了，所以每年競爭極其慘烈，除了產品經理，最難的崗位的應當就是算法了，所以他的門檻也會被拉的比開發高，更看重學校、比賽、論文、實習，每年也是旱的旱死，澇的澇死，所以我建議如果是計算機的學生做兩手準備，算法和開發，如果是跨專業的實在做不了開發，也可嘗試數據分析和數據挖掘(雖然競爭也很激烈)，但是不要在一棵樹上吊死，算法其實沒有你想象的那麼光鮮，有時候，選擇比努力更重要！
注：如果是大佬請隨意，反正70%的offer都會在你們身上
6. 書籍分享
機器學習相關：《機器學習》周志華，《統計學習方法》李航，《機器學習實戰》
自然語言處理：《統計自然語言處理》、
python相關：《利用python進行數據分析》
推薦系統：《推薦系統實踐》，《計算廣告》
數據結構：《大話數據結構》
深度學習：《深度學習》花書
C++：《C++ Primer Plus 》
hive：《Hive編程指南》
shell：《shell腳本學習指南》
hadoop，spark：《大數據Spark企業級實戰 》，《hadoop實戰》、《Spark快速大數據分析》
linux：《鳥哥的Linux私房菜 基礎學習篇(第三版)》
leetcode：《劍指offer_名企面試官精講典型編程題》、《算法圖解》
還有一些看過的，都打包了，盡情挑選，多看書！
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