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java转机器学习——面试学习总结收藏挑错

2018-12-03 15:50 采编:程序人生 阅读 投稿赚币
1、前言 辗转几年java开发,换了几份作业,没一个稳定的学习、作业进程。中心也相亲几回,都是没啥成果。换作业频频也严重打乱了和姑娘触摸的节奏。糟心作业连着遇到几回,也怪
1、前言
辗转几年java开发,换了几份作业,没一个稳定的学习、作业进程。中心也相亲几回,都是没啥成果。换作业频频也严重打乱了和姑娘触摸的节奏。糟心作业连着遇到几回,也怪自己眼光有问题。2018也找了2次作业,中心有4、5个月没有作业。看了个世界杯,看了个亚运会。也怪自己这段时刻一直是换作业、找作业,节奏太乱了。当然,节奏不乱也或许不会比现在好吧。谁说的准呢?

2、java转机器学习——为啥呢?
(1)java感觉遇到瓶颈。spring,mytatis,设计形式等等,源码看不动了。首要是或许真的觉得没有意思了吧。很可惜,3年多了,没在大厂待过,小互联网也没做到高档java工程师。

(2)悲伤了。小互联网或许小团队阅历——在之前的几篇面试写到过一些,让自己觉得十分不爽。碰上过创业忽悠公司,就为了做了东西,然后卖了解散走人,公司和招聘来的人都是C×O们资本运作的工具。也有公司组成团队就为了试试商场,觉得不可或许做完了不需要这么多人了,立刻裁掉。还有那种恶心的团队,搭档间背面说坏话,领导直接推责任的。哎,苦逼频频换作业,也是醉了,真是荒废啊,这几年。阅历还真是丰富,对自己的职业技能开展诚心没有任何好处。

(3)学到过机器学习相关内容。上学期间触摸过相关的一些理论,发现看一些机器学习内容仍是看的懂。最少知道啥是矩阵乘法,LeetCode也刷了将近80题了,也记住了一些方法。

3、10周自学机器学习进程——迷茫
个人根底布景:

(1)知道矩阵乘法

(2)知道梯度下降、牛顿迭代,不知道原理和完成

(3)会用python,但机器学习的包不会用

(4)知道有个东西叫LR,还有叫神经网络的,具体是啥就不知道了

首要看了2个教程,绝不打广告,实话实说:

(1)Andrew Ng的机器学习课程,coursera的课程和斯坦福公开课。觉得coursera的比较适入门,会讲很根底的东西和一些代码。因为coursera网站打不开课程视频,静静的搜到下载了一套视频。coursera课程是有收费和免费的,还挺廉价的,就不发链接了。Ng教师的课会有种直击心灵的感觉。课程循序渐进,节奏很好,还讲代码根底,项目经验等等。

(2)七月机器学习课程,花了几百块。这个在线学习很合适面试,因为自己错过了集训课程,只好学个根底课了。内容很丰富,结合实际项目,还供给代码。网站还有各种面试题,教师也能答疑解惑。

除了上面的课,还做的事:

(1)学习python机器学习相关包,numpy、pandas、sklearn、pyplot等等

(2)kaggle入门题,泰坦尼克幸存问题,用sklearn等,把排名弄到了8%。首要学习了数据处理、模型练习流程。

4、机器学习面试进程——难
6周学习往后开端试水机器学习商场,也正好是世界杯完毕的日子。因为没有经验,先投了几个试试,锻炼一下,都是小公司把。或许是这个商场仍是挺宽容的,接到的回复有不少,一些电话面试就直接挂了,一些联络发简历后也挂了。面试时机也挺多,可是深感常识深度、项目经验不足。下面说说面试吧,因为简历项目阅历少,被问的触及内容也少。

(1)LR(必问)。这个触及内容许多,自己也是完成过,用在过kaggle项目,可是许多理论仍是说不清楚。面试遇到的问题:最大似然、loss function、推导、合适场景、参数、回归、分类、梯度下降(mini batch、sgd)。

(2)决策树相关。gbdt、xgboost、随机森林等。会问推导、算法流程、bag和boost形式差异、剪枝算法。

(3)模型欠拟合、过拟合、数据清理、特征选择等等,以及用什方法来解决。

(4)机器学习整体处理流程。知道数据、数据清理、特征选择、数据改换、构建模型、模型练习、穿插验证…。

(5)写写代码,只遇到了leetcode简略题(首要没有大厂面试时机,小公司又不考,大点互联网会考)

(6)讲讲简历上写的项目。我的只写了一个kaggle那个泰坦尼克问题(现在想想真是敢写啊,干到前5%也行,自己都没到)。还写了毕业论文和一些java工程,凑了一页多。

5、面试感受和offer
感觉就是难啊,时机多,从学习群发现转专业的真多。上学就学机器学习相关的优势大。年龄或许也是问题吧。

拿到了3个offer,一个差点offer,都是新组成的算法团队。

(1)互联网金融,很小的公司。几十个开发人员,只要一个算法——就是面试的我。面试官是技能总监,彻底不懂算法。聊得很开心,我也提示他了,他们需要一个有经验的人,我或许不太合适。还面了2次,第二次仍是周六,在一个咖啡馆。本以为是合伙人聊聊事务,谁知道是真的机器学习面试。还问了源码完成、赛马问题。聊了好久,当场给了offer。听说面试人是哪个大厂的,每周去这个公司几回。总之最终我也没弄明白联系。不过有了之前的作业阅历,这次问的比较多。那儿总监团队说算法面试官是朋友联系,算法面试官说自己是合作伙伴,人力又说不打算短期招聘算法了。我也是被这种搞怕了,虽然薪酬对没经验的我还算高,但仍是没去。

(2)感觉是传统软件公司,给各种企业做软件效劳的,团队听说几百个开发。面试官也是不太懂算法。还说为了匹配薪酬,依照高档java头衔入职,做算法作业。也是没几个人的算法团队(很或许我就是第一个),还得统筹开发,感觉有点怕,透露着各种奇怪的感觉。没啥本质算法内容面试。这个感觉面得很空无,所以没去。

(3)入职的公司,也是小算法团队,刚组成,职位数据挖掘。面试很开心,有书面考试,答得欠好。技能面根本环绕分类、数据处理流程来问。触及一些NLP的内容,不太会,也就没问太多。2天完成2面,技能、人力和leader。差不多3、4周给了offer。虽然薪酬不高,可是感觉很好,一个国企,技能团队还没到100人,算法组当时面也是只要1,2个人,不过能给比较足够的学习和尝试时刻。

(4)同学内推互联网公司,没发offer,面得很开心,还吃了他们的食堂(味道还行)。面的很全面,机器学习、leetcode那种写代码、还有数学题。二面的领导问了gbdt具体流程,还挺具体。我把gbdt论文里面的算法伪代码写出来了。还问了EM,这个诚心不会。最终定的职位是java开发,担任算法模型和事务程序之间模块。最终,听说被人力pass了,理由是之前作业换的频频,这次找作业也没明确目标,职业规划不明确。

6、总结
转个作业专业真的很难,没有运筹帷幄,全职学习去转…,这个诚心说啥呢?哎!感觉应该在之前的作业中去学习,这样换个专业还算平滑,不会有各种压力。也或许是自己一直没想好,作业也变动频频,一时冲动吧。创业团队倒闭、裁人打乱了学习节奏。现已这样了,啥也说欠好。3个月,最终拿到offer仍是自己在学了6周时分面试的公司。只能感叹面试人承受能力了。作业中用的方法现在不太需要深究理论,还在根底搭建进程,有足够学习时刻。发现写写数据处理的python,比做java时分有意思。当然这种有意思也或许和团队空气有联系吧。现在又开端感觉机器学习、深度学习开展略快,自己有点跟不上节奏了。理论根底还没学完,作业中内容还得学习,新的技能也得关注着。现在有点地基不牢、时刻不够用的感觉。
综上:没有好的职业规划,换作业真的太风险,中心的空档期是很大问题。经济压力,转业失败,新的作业就会比之前更好吗?所有都是在看运气的感觉,这次或许真是自己走运了!现在倒是觉得,作业中好好学习,对面试公司或部分能有时机深入了解,就一定要先问问,靠谱的仍是内推(条件是内推人别不久就离任了)——能带来许多面试中无法了解到的内容。
路途崎岖的几年作业,悲伤了2017和2018,不知道2019会怎么呢?
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