做一个全面的机器学习、自然语言处理工程师。
2017-09-10 12:43
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最近找工作不太顺利,想去的公司都让等消息,笔试也答的都不好,不过较第一次去面试,已经有了很多进步。也越来也意识到,做一个优秀的机器学习、自然语言处理工程师需要的不仅是对专业技能的独到理解,同时也要求编程、数学、逻辑等方面知识的全面。不管以后工作在哪,工作如何,都要明白自身的不足,按照自己的学习计划一步步走下去。
基础篇:SQL(作为一名渣硕在一次面试中被SQL虐的体无完肤,真的!)、java源码、python内部原理、jvm理解、有空可以看看R语言。
基础也是最重要的:数据结构常用算法,达到能吃透《java数据结构与算法》的程度。
中介:SVM、BP、LR、决策树、贝叶斯、CRF要明白原理,会推导。
进阶:加深对中文分词、词性标注、关键词抽取等常见NLP任务的算法理解。要求能手动实现。追随NLP高级应用如情感分析、语义理解、自动问答、文本生成等领域的前沿技术。
应用篇:多泡hadoop,spark官网、论坛,对hive要能熟练应用。hadoop生态的其他工具的应用也要及时补充。
没事多刷LeetCode和牛客网上的编程题。保持手撕代码的手感。
计划很多是因为差的很多,差的越多越不能停下来,加油!
基础篇:SQL(作为一名渣硕在一次面试中被SQL虐的体无完肤,真的!)、java源码、python内部原理、jvm理解、有空可以看看R语言。
基础也是最重要的:数据结构常用算法,达到能吃透《java数据结构与算法》的程度。
中介:SVM、BP、LR、决策树、贝叶斯、CRF要明白原理,会推导。
进阶:加深对中文分词、词性标注、关键词抽取等常见NLP任务的算法理解。要求能手动实现。追随NLP高级应用如情感分析、语义理解、自动问答、文本生成等领域的前沿技术。
应用篇:多泡hadoop,spark官网、论坛,对hive要能熟练应用。hadoop生态的其他工具的应用也要及时补充。
没事多刷LeetCode和牛客网上的编程题。保持手撕代码的手感。
计划很多是因为差的很多,差的越多越不能停下来,加油!
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