刷题 DS转MLE

个人背景：DS打算转MLE，本科数学所以对机器学习理解还ok，但是在公司写model基本就是调包侠。算法基础很差，以前没有刷过题，在coursera上自学过算法课，上到一半没有坚持下去。目前报了九章的算法课，上课基本听不懂，只能暴力刷题（先看题，然后看答案，理解后自己写）。

除了刷算法题还打算自己手推手写一些ml算法，其他怎么准备不是很有底，希望有路过大佬能给点建议。

刷题目标：
update 8/4: 原定每天至少1 medium+1 easy，实践了一周感觉比较难做到
update 8/19: Hard题暂时不刷，优先做easy，medium不浪费太多时间

以下更新进度：

7/1 - 8/4:
    1. 九章ladder第1～4章，共34道题 (11 easy, 23 medium) - binary search, two pointers, BFS

8/4 - 8/19:
    1. 九章ladder第五章完成，共8道题 (5 easy, 3 medium, hard跳过) - binanry tree and tree based dfs，
    2. 九章算法入门ladder第五、六章完成，共14道题 (10 easy, 4 medium) - BFS, DFS, BST

8/19 - 8/31:   
    1. 九章算法入门的第七章(6 easy, 2 medium)以及第八章的前四道easy
    2. 算法ladder的第六章(combination based DFS)开始目前来说对我太难了，基本都是hard题，最近也在面试，出于复习的目的，还是决定按照分类刷easy和medium

9/1 - 10/15：    1. 按leetcode tag刷，主要做easy和medium，共刷了85题
    2. 开始陆续面试，准备面经

10/23 update:
    已签offer，还是做data scientist，但是会做很多engineering的工作，最近休息一下，长期目标还是要转mle，所以还是要继续刷题。

贴一本书，其他帖子里面看到的，有空过一下

ElementsofProgrammingInterviews in Python
http://elementsofprogramminginte ... ight_python_new.pdf

更新一下，换了公司以后还是ds，由于是小公司什么活儿都做，从建模到部署模型，并且也需要写很多业务代码去实现模型在production的应用，去年年底公司reorg title已经转成backend sde了

一路下来感觉在小公司还是以解决业务问题为主，机器学习建模是一种解决思路，但是更多的时候公司需要的是简单有效能够解决问题的方法，有时候产品上的改变比做一个强大的模型更有效果，举个例子：我们为了了解用户complaint ticket做了一个nlp 分类模型，后来product manager决定直接把ticket的内容从free text换成提供几个预选的option，让用户直接从几个option里选

以后的目标也是成为一个能解决实际业务问题的engineer，从业务需求出发，做出最优的选择，不一位追求高大上的机器学习

想知道lz后来转了MLE吗

上周两个onsite，回来以后休生养息了几天（已经拿到一据信，感觉面的不错但是还是挂了，后面面经细说吧），今天开始继续刷题。

Leetcode Explore (Easy Collection), tag: Strings

  Reverse String
  Reverse Integer
  First Unique Character in a String
  Valid Anagram
  Valid Palindrome
  String to Integer (atoi)
  Implement strStr()

以上是上周做的， 今天做的有：

  Count and Say
  Longest Common Prefix

Explore (Easy Collection), tag: Strings:
  
  Delete Node in a Linked List
  Remove Nth Node From End of List   这个视频讲的非常好

我的理解是DS的职位比较广泛，包括了ML，Data Analytic 和 Data Analysis 3 个侧重部分。 所以你说从DS 转 MLE 不如说从Data Analyst 转 MLE 准确一点？ my two cents

小元宝 发表于 2018-7-30 00:37
我的理解是DS的职位比较广泛，包括了ML，Data Analytic 和 Data Analysis 3 个侧重部分。 所以你说从DS 转  ...

谢谢！你说的三块我现在都做，主要是公司比较小，做的东西杂，也不太正规，感觉再待下去对个人发展还有技术学习很不好，想跳个大厂或者好一点的startup，加油！

小元宝 发表于 2018-7-30 00:37
我的理解是DS的职位比较广泛，包括了ML，Data Analytic 和 Data Analysis 3 个侧重部分。 所以你说从DS 转  ...

请问Data Analytic和Data Analysis有什么区别？

07/29
今天主要练习BFS
Lintcode, Medium * 5
611. Knight Shortest Path
615. Course Schedule
616. Course Schedule II
120. Word Ladder
605. Sequence Reconstruction

605 感觉是如何保证图有唯一topoligical sort，做bfs时while loop的条件是while(len(q)==1)

BFS这一类题目主要是如何构建图以及算入度(inDegree)

superzbh 发表于 2018-7-30 11:50
07/11
今天主要练习BFS
Lintcode, Medium * 4

刚好我今天也做了这几个题, 楼主效率还是挺高的

gui59106375 发表于 2018-7-30 11:59
刚好我今天也做了这几个题, 楼主效率还是挺高的

谢谢！感觉BFS的套路比较好掌握，但其实也做了一天，希望能坚持下去，加油！

Ryohka 发表于 2018-7-30 10:11
请问Data Analytic和Data Analysis有什么区别？

简单的说Analysis 就是我们说的数据分析吧，比较靠近Business Analysis.
Analytic 就是the principle or logic that drives the analysis，更偏machine learning 一些

小元宝 发表于 2018-7-30 20:41
简单的说Analysis 就是我们说的数据分析吧，比较靠近Business Analysis.
Analytic 就是the principle o ...

原来是这样，谢谢解答

07/31

Leetcode
215. Kth Largest Element in an Array (Medium)

Lintcode
137. Clone Graph (Medium)
41. Maximum Subarray (Easy), 暴力双层循环会超时，看了解法需要用DP