博者本人一路从统计走来，从最初大学的懵懂，到考研的艰辛，再到研究生后的学习规划，再到找工作以及毕业茫然，最后成功收获到了自己想要的offer，一路非常艰辛，有很多学弟学妹都会请教我是如何学习的，在此记录下，并且推荐一些干货，以供学弟学妹们参考。
1. 本科考研
因为我本人从本科开始到研究生就一直是应用统计专业，基本算是见证了这个专业是如何火热起来的，最开始本科填志愿时并不知道什么是统计，这个志愿也是调剂的，大-到大三基本就是玩吧，然后到大三的时候，身边朋友说考研，于是毅然决定开始准备考研，有研究过统计专业的都会知道，统计比较好的学校就是人大、上财、厦大，于是啥都没调研就准备和一个同学一起考厦大，另外的几个分别考上财、湖大和暨南大学，那段时间也是非常努力的学习了，可是时运不济，最终没考上，上财和湖大的同学考上了。当然就觉得不服，于是想准备二战，被妈妈阻止，强行调剂回长沙理工，然后就有了我的研究生生活。
2. 研究生学习
2.1 比赛
不知道那段时间受了什么薰陶，开始想考CPA,暑假到研一开学前竟然都在认真准备CPA考试，竟然还过了一门...后来研一cpa考完好像是10月份还是多久，比较无聊，就想着python比较火(本科的时候都是R、matlab)，开始看《利用python进行数据分析》，开始跟着这本书慢悠悠的学习，qq上也添加了许多关于机器学习的群，某天夜里群里有个人说自己打天池比赛招募队友，然后就开始接触到了天池数据挖掘比赛，因为本科有一丢丢编程基础，数学基础也不错，跟随者我高大上的队友开始了花式玩数据，堆模型，都是现学先用，因为这个比赛持续了快三个月，这三个月我基本每天都是在学习阅读kaggle上的一些kenerl，尝试一些小trick，2500多只队伍一直稳定在前十名，可惜存在过拟合，最后换榜掉在了42名，这场比赛相当于是彻底打开我的数据之路。比赛结束后我就是认真分析总结一些开源代码的思想，总结模型，总结方法。后面又参加了天池IJCAI18，5000多只队伍第60名。
2.2 打好基础
开始补充模型的基础知识，主要就是看周志华《机器学习》和李航的《统计学习方法》，跟着书本仔细推到模型，这点比较重要，知其然方能知其所以然，尝试自己代码复现。然后学习数据结构，学习sql，刷牛客网上的leetcode和sql题，所有书籍我会传到我百度云分享出来。这个时候我基本坚定了自己走 数据或者算法这条路，CPA完全放弃。
2.3 研一暑假实习
自己在上财的同学从研一就开始实习了，考虑到自己研究生学校不是很好，就想着尽快实习或许还能博一下，于是在研一的暑假开始找实习，最后是本着方便在长沙的一家小公司实习，总部是在北京，他们当时是弄个暑假实训营，找来了不同方向的学生一起培训实习，当然大方向都是互联网研发，在这个公司最大的收益就是工程上的一些事没那么一窍不通了，都是和一起实习的小伙伴学的，自己搭建hadoop，弄spark啥的，配合看一些书籍，学的比较快。自己所在的公司也每年会举办一场数据挖掘比赛，我以学生的身份参加了，差不多就是10多名的样子，后面因为是自家公司的比赛，前几名的源码思想都会拿得到，所以便宜不占白不占，立马收割，细细的品，不懂的地方还可以直接问参赛选手(前几名需要现场答辩)，因为平时比赛就是传统机器学习方法构特征堆模型，深度学习阿里妈妈比赛的时候有试过不work，也没有继续往下学，然而我们公司这个数据集似乎更适合深度学习，当时第二名说明文档写的很仔细，实现了两种方法，最后stack夺得第二名，这仿佛又打开了我一扇大门，于是开始学习keras，tensorflow，熟悉一下常用的网络结构，自己搭基本没啥问题了。
2.4 研二春招实习
2019年注定就是不平凡的一年，秋招前的最后一个暑假，互联网方向的都知道这个暑假实习的重要性，因为互联网可能50%+的秋招offer都给了暑假实习转正的人，所以他们每年暑假实习都是招今年要参加秋招的人，卡的也会比日常实习严格很多，身边打比赛的队友都去了大公司实习，我自己也鼓起勇气投一些较大的公司，面经可参考https://blog.csdn.net/qq_40778406/article/details/91344711，基本都是在牛客网上找内推或者找认识的人直接内推到部门leader(这个方式简历通过率是最高的，也是反馈最快的)，从19年3月刚开始我就开始投，一般建议是越早投越好，坑多面试简单，之前同学就是一直觉得在准备准备投，拖到4，5月投，已经没有什么hc了，面试一边都是围绕简历展开，你的简历就是你最好的准备工具，一定要方方面面仔仔细细的，面试完立马总结，最开始面试非常被动，缺乏经验经常被面试官牵着鼻子走，后面面多了就发现基本绕来绕去就是那些问题，可以尝试着引导面试官，他们比较care的就是你在某个项目中遇到的难点，你怎么解决的，为什么你要这样做不那样做，大多时候都是考你一些基础知识，所以你最好养成笔记的习惯，当时我围绕着自己的简历做了一份比较全的知识点剖析，没事就回味一些。想要做算法的话，现场编程也是非常重要的一个环节，我当时也是这一步吃了大亏，leetcode没有很熟，一到写程序空气就突然凝固，然后就gg了，所以我奉劝各位同学从一开始学习就每天两道leetcode，一般最好刷完medium，hard刷一半以上，对于题目要熟悉到最优时间复杂度/空间复杂度一次性bugfree，时间紧的至少也要刷完热门前100题。最后选定公司我主要就是看公司部门，是否有留用名额(面试的时候问面试官)。
3 .暑假实习+秋招
兜兜转转就开始暑假实习了，我的目标很明确，那就是拿到秋招offer，所以一定要够主动，不怕吃苦，多学习。实习的时候我基本能做到早上9点到晚上12点全时段在线秒回，周末亦是如此。当时公司在封闭开发，事情也多，经常晚上10点多还有突然的需求，我都是随身带着电脑跑，及时响应，老大好几次夸我靠谱。周六偶尔加班，不加班也会去公司自主学习，当时带我的老大人也特别好，是抱着培养的心态带我，隔壁组的老大对待实习生就是对待打杂的态度。所以最后结果就是被老大认可，老大极力推荐我留了下来。我本身自己喜欢这个组的业务，氛围也还比较融洽。所以能留下来我就非常开心。秋招也就没什么压力了，回到学校一边准备着论文，也还跑着宣讲会，又吃了一番苦头，反正就是看个人追求把，后面秋招也拿到了还可以的offer，但最后也都还是选择了去实习的那家。
4. 我的现在
俗话说，今天不学习，明天变垃圾。所以说每天都还是要学习的，确定了职业发展方向，就可以全心全意的超它发展了，互联网更新迭代快，所以我基本会保证每周一篇论文的阅读，尽量去复现，代码写的不好，我就多看看别人怎么写的。不想老老实实坐在书桌前用电脑的时候，我就看知乎，关注了许多业界的大佬，既幽默又专业，啃啃他们写的文章，无意之中我又学到了许多，将学习当作兴趣的话，真的是无时无刻都觉得开心。
5. 个人建议
算法真的是太火了，只要是研究生，不管啥专业，基本全民算法了，所以每年竞争极其惨烈，除了产品经理，最难的岗位的应当就是算法了，所以他的门槛也会被拉的比开发高，更看重学校、比赛、论文、实习，每年也是旱的旱死，涝的涝死，所以我建议如果是计算机的学生做两手准备，算法和开发，如果是跨专业的实在做不了开发，也可尝试数据分析和数据挖掘(虽然竞争也很激烈)，但是不要在一棵树上吊死，算法其实没有你想象的那么光鲜，有时候，选择比努力更重要！
注：如果是大佬请随意，反正70%的offer都会在你们身上
6. 书籍分享
机器学习相关：《机器学习》周志华，《统计学习方法》李航，《机器学习实战》
自然语言处理：《统计自然语言处理》、
python相关：《利用python进行数据分析》
推荐系统：《推荐系统实践》，《计算广告》
数据结构：《大话数据结构》
深度学习：《深度学习》花书
C++：《C++ Primer Plus 》
hive：《Hive编程指南》
shell：《shell脚本学习指南》
hadoop，spark：《大数据Spark企业级实战 》，《hadoop实战》、《Spark快速大数据分析》
linux：《鸟哥的Linux私房菜 基础学习篇(第三版)》
leetcode：《剑指offer_名企面试官精讲典型编程题》、《算法图解》
还有一些看过的，都打包了，尽情挑选，多看书！
哈哈，百度云链接附上，喜欢纸质的某宝买：
链接:https://pan.baidu.com/s/1d8ewp-bcZUtE8dAVO8-eVQ 密码:i2js