高级农民
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. 1point 3acres
哦,我也是前几年转码的,机械工程ME方向,跟coding屁关系都没有。在职边工作边转码,每周死活抽出40小时来学习,我不知道你的学习时间会有多少,可以大概算一下。
假设你从9月开始,到明年6月,你每周会有40小时的学习时间,其实也就是10个月,最多最多40周,也就是1600小时,嗯,请原谅啊,我是理工直男,用数据说话。这还是你没有任何的休息和偷懒。打个折扣吧,40%的OFF, 那1000小时应该是有了。. .и
可以这样安排:
首先明确一点,你最多最多的时间应该是花在刷题上的,这点毫无疑问。-baidu 1point3acres
50小时,最多最多最多了,你可以在最后快要投简历的时候再做这个就好了。随便找个网上的教程,我记得好像是叫做3wshcool之类的,看一下语法,你就知道怎么玩了,可以理解为一个稍微复杂一点的excel的操作,稍微做几个LC的SQL的题目就OK了,找找感觉。我面了几十个公司,只有一个公司问过我SQL,还是国内的公司。
50小时: JAVA: Heads for JAVA, 囫囵吞枣看一遍就好了,不要指望自己一遍就能全部看懂,不现实,也没有必要。它其实也不算一本很精简的OOD的书,也不算一本很好的JAVA的书,个人感觉是比较适合入门,因为它里面其实提到的东西很多,但是没啥讲得特别透彻和深入的。如果你会OOD,你会觉得它写得太多废话,如果你完全不会OOD的话,可以看一下,会有个比较直观的感受,虽然对写代码帮助不大。
50小时:Data Structure for JAVA, 这也是一本书,这本书要细看,当然也不要指望第一遍就全部都会都懂,回头有的是机会让你去翻的。买一本在手里,最少前面那些基本的章节要全部看完。有一些你刷题时候常用到的数据结构肯定是不能漏的,链表,树,堆,等等等等,这个是很基础很基础的,这本书你回头要看无数遍。
50小时:九章的算法基础班。嗯,先声明,这个辅导班没给我回扣。我自己上过,觉得很适合入门,很适合你不知道如何下手的时候做计划用的。你就会知道哪些算法和数据结构你需要搞定。.
50小时:九章的算法强化班。嗯,还是一样,没有给我回扣。我也上过,适合你最少刷完一遍题之后再去上,否则你就会听得云里雾里,没啥收获。
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100小时:上一两门网上的课程,要有capstone的那种。比如说做一个完整的网站,或者是开发一个手机的app,或者是某些跟数据沾边的东西,推荐系统啊之类的,都可以。建议你,不用真的做得多好,但是一定要很清楚该怎么做。道理很简单,因为这样的环境,你真的挺难做出啥来,你可能因为搭建某个环境就要好多时间,不划算,但是最少能说清楚是怎么回事。
100小时:系统设计。九章有个系统设计的辅导班,我不是太推荐,不过你如果不缺钱的话,可以去看一下。这个可以在你准备投简历的时候开始做,不用太早,早做,你也都忘了。
剩下的时间,不要想了,刷题吧。从FB的高频开始,TOP 200,三遍起步。
有一些坑,建议楼主不要去跳:
1. 大数据。嗯,网上有一大堆关于大数据的网课,不建议上,一个都不建议上。尤其是那种打折旗号说三个月带你成为数据科学家的,一个都不用信。嗯,这样做出来的,最多也就是个data analyst, 离Data Scientist差得太远。很多辅导班从统计学开始讲,没啥意思,有这时间,我情愿去听听德云社的段子。
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2. 机器学习, AI, Deep Learning之类的。在实际中,这些岗位都是要正儿八经的PhD才能搞定的,否则,单位为了工程实现的话,只会让一个SDE自学一下就上了。真正的DS或者是ML领域,其实都可以毕业无数个PhD。比如说,单位里要用GDBT来做预测,作为工程师,不需要太理解里面的原理,只要会用,会调参就好了,也不是那么在意里面是在搞什么。
3. 这个是最大的坑,就是无休止的做调研,无休止的去想,去选择自己该做什么,学什么。其实,你能真正把我上面说的那几个做好,就很不容易了。IT行业各种装逼词语太多,你看都看懵了,更不要提去学了,学不过来的。比如说几个最最最最基本的, Hadoop生态圈里面一大坨,Spark,YARN, HIVE; 各种ML的工具,TensorFlow, SkiLearn; 各种Cloud, GCP, AWS, AZure等等等等。这些真的都不用你现在去学,即使你铁了心要学,那也就去看看就好了,不用上手做,看看原理,知道怎么回事,在干什么就行。因为这些东西不是你自学能学好的,这个是要在工作中应用才能真正掌握的,否则效率太低了。
祝好运了! |
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