两年,从月入4K到40K,从来不是努力工作,而是不断跳槽
我,一个普普通通的程序员,刚毕业月薪4000
两年后,收入翻了10倍。
写这篇文章时,内心十分忐忑,知道很多人不相信,
如果你愿意看完我是怎么一步步逆袭的
我会告诉你我走的“捷径”。
这两年期间,经历了4次跳槽,学习→工作实践→跳槽,是我登上每一节楼梯的方式。当然,跳槽的前提是你新学的知识+工作经验,能让面试官觉得你值得这份工作。
想要涨薪,首先得知道企业想要什么样的人,根据企业招聘策略针对性学习,能够在最短时间内获得最大化的提升。
我把算法比作内功,代码比作外功。企业看人,往往更注重内功,因为这代表你扎实的基础功,意味着未来修炼的天花板有多高。很多人只纠结于琢磨代码,而代码能力一般进企业工作两个月,很快就能提升,但算法,却需要长时间的积累。企业不会一点点教你,也不会给你那么多时间。
这就说明,我们在台下必须勤修算法功底。
我是怎么修炼的?
这本书基本是纯理论的算法推导,很干很枯燥,但是却能迅速提升我的算法功底。我基本每天都要刷一遍《西瓜书》,没事就拿出来看,算法理解扎实,对以后代码实现起来会有更深的领悟。
对,不看。周教授的书一开篇就是深奥难懂的理论,如果从第一章开始学,绝对懵逼,后面还得了?
这里我要你别看,是不看那些没用的部分。企业不会出卷子考你《西瓜书100问》。工作中,很多算法不常用,甚至几乎不用,只有个别算法需要理解透彻,所以只学重点,然后反复使用。
书本逻辑≠学习逻辑。书本是为了考虑整体的完整性和逻辑性编排,但个人更多的考虑理解的便易性和工作的实用性。类似背单词,从第一个背起,你永远背不到最后一个。所以学习的顺序很重要。
重组、排列、综合。将相关算法和相同的使用场景对比学习,不但加深印象,还有利于理解。
我是一边工作一边学习,每天晚上能抽出来的时间很少,所以每天必须给自己规定一个最少的学习量,学不完就不睡觉,休息日的时候就多学点。这样,学习进度就一直在向前走。
你也可以制定类似这样的计划,比如3天理解一个算法,5天看完一个大章节,7天做一个实战项目。
当完成任务后还能高兴的赏自己两盘吃鸡,缓解学习压力。
当学习条件都具备了,接下来就是坚持。
想要坚持,最重要的就是:营造学习氛围
我在看视频啃书的那段时间,周末都会去图书馆,因为在家学习经常无法集中精力。如果条件不允许?我还有招。
加入一些活跃度,学习热情较高的社群。如果这些社群天天讨论学习,你提的学习问题还能随时被解答,学习效率和积极性会得到极大的满足。特别是当看到别人晚上12点还在讨论问题,想要睡觉的你,不看书都会有满满的罪恶感。
学习这一关过了以后,想要找到好工作,还需要通过面试和简历来包装自己。
关于简历,除了工作经历,我做了两件投机取巧的事
参加过AI大赛的经历是简历的加分项,但企业只会看成绩好的。我一个新手,怎么能打到前10呢?
所以我的方法是,打已经结束的比赛,把前几名的开源代码自己拿过来调参,借用他们的思路,即便是干不到他们的成绩,也能拿到不错的名次,这样就可以写在简历上,自己参加过的比赛,即便是面试官问你一些细节,你也能对答如流
我在网上找到了机器学习算法用Python徒手实现的代码,直接copy过来,在自己电脑上跑一边,只要不出问题,就会放到自己的代码库里。
当然个别的重要算法,我自己会敲一遍,以防止面试官让我现场写代码,暴露不足。
除此之外,我还写了一些在学习过程中的记录的一些笔记,当然这个笔记也不完全是自己写的,看现有的笔记能帮助自己理解,在这个基础上,用自己的方式再写出来,能够加深理解和印象。
我也fork了一些开源的好项目,自己动手跑一跑。还有一些是自己听课程的时候,别人给的项目,但我把项目的代码又托管到了自己Github上,这样我的Github上面就有算法实现、学习笔记、项目,这三类内容。这样的Github可以客观的展现你的学习经历和项目经历。
所以每跳一次槽,我的简历都能让我获得不少面试机会。
而当你获得面试机会以后,怎样展现能力,让公司认为你确实牛X,就需要自己在台下练习如何能够更好的表达。
我的方法就是背书。周志华的《机器学习》,当你能把算法理解透彻,甚至能背出他的理解和观点,在面试官面前侃侃而谈,我相信,你也和我一样,离拿到offer不远了
很多人说,我是从入门到放弃,但这可能不是你的问题,也许是环境。
试想一下,高中学生都在家学习,而不是在学校,面对试卷习题的轰炸,再加上周围没有一起奋战的小伙伴,你敢说能坚持下去?
这就是为什么高中是人一生中学习效率最高的时刻。如果有高中的氛围去学习,你还觉得,我学不会吗?
就是这样的一个平台。模仿高中的教学设计,制定详细完整的学习计划,设计作业反馈,导师指导学习,群内的学习氛围很浓,10分钟洗了个澡,出来就被200多条消息刷屏,关键是大家提交作业的积极性还很高。
不仅如此,老师还提供了可以直接跑的打比赛代码,在训练营学习期间提供完整的答疑服务,即便学习结束,也能享受1年的1对1答疑服务,完美解决学习中任何疑难问题。
我参加了第二期,学完以后真实感受到又看懂了西瓜书很多之前一直没懂的理论,还结识了很多领域内一起学习的人,所以良心推荐
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【第一阶段】
1.了解机器学习基本概念
2.线性模型
3.入门比赛:“达观杯”NLP算法大赛
【第二阶段】
1.支持向量机
2.贝叶斯分类器
3.入门比赛:“达观杯”NLP算法大赛(其他算法进阶应用)
【第三阶段】
1.决策树
2.集成学习
3.进阶比赛:决策树和集成学习应用于天池o2o优惠券使用预测赛
【第四阶段】
1.特征选择
2.降维
3.进阶比赛:特征选择和降维应用于天池o2o优惠券使用预测赛
【第五阶段】
1.模型的评估与选择
2.神经网络与深度学习
3.进阶比赛:模型评估与选择应用于天池o2o优惠券使用预测赛
【第六阶段】
1.概率图模型
2.聚类
3.强化学习
4.进阶比赛:强化学习应用于天池o2o优惠券使用预测赛
导师:Joey
兰州大学计算机专业博士
牵头与谷歌本部合作深度学习科研项目
科研方向:计算机视觉、强化学习、自然语言处理
中国移动集团IT架构师
导师:Jian
天池AI医疗大赛10强选手
同济大学模式识别方向硕士
参与深度学习国家项目
多模式答疑
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学习周期:2018.11.28-2019.2.28
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备注:报名成功后,请及时添加班主任微信,如有任何问题,也请添加班主任微信咨询。
为了鼓励学生,我们也拿出了10%的报名费作为打卡奖励,完成打卡赢回报名费
我们相信部分学员能拿到的奖金会远大于他的报名费
事实证明,1、2期结束后,完成学习的每人拿到了100多元的奖学金
我们是一个初创的团队,我们简单的认为,现阶段大家并不缺资料,而缺好的学习服务和学习环境。
看到国外很多公开的优质学习资源,但对大部分人来说,能学下来还是有点难,照顾英语不好的学生,我们全程答疑,照顾在校学生,我们定价很低,所以创办训练营,说白了,就是每人凑一顿饭钱,让老师和我们为大家服务。
我知道,我们现在只有5000多人参加,影响力还非常有限,能覆盖的范围也非常的小,我们也从来不会强求你去帮我们转发朋友圈,但是如果你愿意,希望你能多推荐给朋友,一起加入我们,好的学生也能申请当我们的助教,去帮助更多的人。
我们创造了这样的氛围,集合大家的力量,让大家学习最好的知识
Q:课程哪里找?
A:我们的全部教学内容都在训练营内部上传,直播讲解会在网易云课堂公开
Q:你们收费低廉,会不会缩水?
A:我们的服务不会缩水,但你必须认真参与,除此以外,认真学习或是参加我们组织的类似比赛的活动,还会给你发精美实物礼品
Q:可以退费吗?
A:这个…真不行,第三方平台暂时不支持。但是如果你参加了觉得不好,我们愿意拿出诚意做等价甚至更高价的兑换。也希望你能客观的理解。
Q:我基础不行,数学都忘记了,能跟得上吗?
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