年薪48万的程序员,他究竟做对了什么?

2018 年 12 月 28 日 机器学习算法与Python学习

(文末重磅彩蛋,不容错过)



这是一篇专访文章,我们采访了一位程序员,他之前做的移动开发,后转型AI,年薪翻了一倍,高达48W。在AI技术被资本热捧的如今,有太多程序员在谋求迈入AI领域,这位程序员可谓一个缩影。


他是16年本科毕业,通过集训营,掌握了机器学习,找到满意工作,拿到了令人艳羡的高薪offer。但在刚学机器学习的时候,他曾认为机器学习是那种计算机硕士或者博士,才能学会的高深技术。曾一度担心自己学不会,并且也没相关经验,就算学完之后恐怕也很难找到满意工作。


或许面对AI变革的到来,大多数人都抱着观望心态,有着这样的顾虑和担心,希望这篇专访在这方面,对你有所启发。


1、是什么原因促使你从传统IT转行AI


赵同学:首先,AI行业很热,也是互联网的发展趋势,相比于传统IT,职业寿命较长,薪酬也高。其次,对于移动端开发来说,大部分都是业务代码与重复率较高的功能代码。而对于机器学习来说,无论是算法的运用还是特征的构建,都充满了变数,更有挑战性。


2、当初报名集训营有哪些顾虑,后来如何消除的,请详细说说?


赵同学:最担心的还是怕难度太大学不会。不过开始学之后,发现只要入门,也没有想象得那么难。老师讲的也很好,同学里面也有很多高手,每天和他们一起做项目,交流学习,对于弱鸡的我来说,帮助很大!


其次是怕因为没有工作经验,学完集训完依然找不到工作。不过在集训营期间,我对机器学习有了非常具体,全面的认识,加上后期的实战项目,具备更多能写到简历上的点,深圳的线下nlp项目也成了我找工作的敲门砖,非常对口,老师也针对一些面试中会问到的点给我们做了详细的说明解答。


在简历方面,集训营的老师也提供了许多优化方案,集训完很快就收到了面试机会,面试问题也都是老师们经常提到的点。


3、来ML集训营收获到的最大技能或心得是什么?


赵同学:首先是对机器学习有了一个更全面的认识,从基础的python、pandas到后期的算法,所有知识点都联系的很紧密,不像自学期间那么盲目,对机器学习的算法原理也了解的更加透彻,对于一些复杂的算法svm 、xgboost 能做到熟练的推导出来。面对面试中遇到的问题也是游刃有余。


其次,在线下课也认识了许多优秀的老师与同学,学习氛围很好,我们也有学习的动力。


4、未来三年的职业规划是什么?


赵同学:首先肯定是先对目前的工作要有一个更深入的了解,包括项目的架构,算法原理,之后会继续学习nlp方面的知识,把一些难点学精学深,在多轮会话、知识图谱方面能有更深入的了解。其次,在其他领域也要去不停的学习,紧跟当前的热门,希望在未来能有更好的机遇。




以上便是这位同学的专访,看完后你有什么想法呢?


其实,机器学习与传统IT行业最大的不同在于,机器学习除了对代码有一定要求之外,还对相关理论要求非常高。


因此,一些在校生或刚毕业的学生,学习机器学习相对较容易,因为学生时代所积累的理论底子还在,他们所欠缺的是代码训练和项目经验。而对于想转行的程序员来说,他们代码扎实,项目经验丰富,需要补的则是机器学习理论方面的内容。


作为国内领先的AI学习平台,七月在线已为20w万学员提供AI学习服务。在与这么多学员接触的过程中,我们清楚地了解,传统IT领域的程序员在转型期所特有的焦虑心态,以及他们的学习诉求。


上文的赵同学就是七月在线【机器学习集训营】的一位学员,如果你和赵同学一样,也在谋求迈入AI领域,那么,【机器学习集训营】你不妨了解一下。


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“机器学习是近20多年兴起的一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让 可以自动“ 学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律,并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与统计推断学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。很多 推论问题属于 无程序可循难度,所以部分的机器学习研究是开发容易处理的近似算法。” ——中文维基百科

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