HI大家好
今天给大家带来一个分享
工程师怎样转算法
这里的工程师指的是什么？
包括我们的前端开发
后端开发
Java开发
业务开发
大数据分析
甚至一些非计算机出身的
比如说学医的学商的等等
这种问题
经常会在知乎或者是微信群看到
大家都有这个疑问
就是自己不是算法
怎样转成一个算法
对于这个问题我有发言权
因为我自己转了两次
我自己最开始
是一个业务系统的Java的开发
做的就是一些增删改查的一些事情
后来我发现大数据这个领域有意思
于是自己学了Hive/Spark转了大数据的开发
再后来我又发现
大家都在搞人工智能搞算法
于是我不断学习和努力
现在也转成了一个推荐系统的算法的开发
接下来我就给大家分享三条我的经验和感受
第一条要想转算法
最佳的方法就是内部转
大家想一下
如果你跳槽转算法的话
它至少有两个要求
第一要求你之前有丰富的算法的实战经验
这个我们肯定没有
因为我们现在就要转算法
怎么可能有实战经验！
第二个如果你实战经验不足的话
他就会要求你学校非常好
或者说要求你精深的算法发过论文
能够把一个复杂算法通过手推来实现
这个要求对于我们工程出身的人来说
更是不可能的事情
也就是说如果你想实现跳槽转算法的话
真的是太难了
但是内部转的话可能性非常的大
我可以说任何业务
包含一些非互联网的业务它都需要算法
很多情况下
往往是你用了算法
跟不用算法有很大的区别
但是觉得好不好是另外一回事
比如说你的业务
如果涉及到购买的话
那么怎么提升购买转化率
这就是算法能够解决的事情
如果你发现当前的业务系统需要算法
或者说你自己可以发现并提出这个需求
都可以在当前的工作岗位上积累算法的经验
实现无痛的转型
这是我第一个建议内部转
第二个建议
如果你想转算法
一定得提前开始布局和学习
这里我分享两句话
很多时候
往往不是你需要某个技能比如说算法
给你机会你再去学
而往往是你提前学会了这个东西
而你们的业务需要技能的时候
周围的人中只有你一个人会
那么就你上
比如说我自己
我最开始对机器学习产生了兴趣
但是我们团队是不需要这种能力的
可以说前期一点用都没有
但是后来我们的业务发展需要的这种技术
而团队里面只有我一个人会
于是我就上了
结果推荐算法
也变成了我自己当前最主要做的事情
这是我的第二个建议
一定得提前布局和学习
这样你才有转的可能
第三个怎样学习算法
这里我送给大家三句话
首先不要先去学习高数或者线性代数这种数学
因为学着学着太枯燥
你就放弃了
第二句话
即使你只看机器学习实战的书
初期你可以忽略了它的公式推导
因为这个公式推导真的太麻烦
你理解不了你还是会放弃
你要做的其实应该先成为一个调参侠
什么意思就是你的学习路线
你既然要转算法
那么你应该
直接从一个机器学习框架入手
比如说spark sklearn tensorflow
或者说keras pytorch等等
你自己选一个你感兴趣的框架
精通他的工程实现
不要管这个算法怎么实现的
你能调用这是第一步
成为一个调参侠
这个时候你的首要目标是能够落地出结果
而不是懂这个算法本身
甚至直到现在
对于我自己的业务
以及我知道对于很多业务来说
你成为一个调参侠
足够了你积累的就是实战的项目经验
以后再做深挖精通没有问题
有它为基础就变得更加容易！
其实对你的领导来说
他只需要你这个算法落地的结果
它可不管什么算法的细节
这更加说明要转算法
你的第一步一定是成为一个调参侠
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