作為一名從傳統(tǒng)行業(yè)成功轉(zhuǎn)行算法工程師的老人，經(jīng)常會有想轉(zhuǎn)行互聯(lián)網(wǎng)，或者是算法工程師的朋友詢問我轉(zhuǎn)行的經(jīng)驗(yàn)。為了能夠幫助到更多希望轉(zhuǎn)行的朋友，特在此記錄下自己的轉(zhuǎn)行歷程及心得。

1 轉(zhuǎn)行的動機(jī)

轉(zhuǎn)行的動機(jī)基本上可以歸納為四點(diǎn)：

1）現(xiàn)在的工作工資太低，

2）現(xiàn)在的工作前景黯淡，

3）對現(xiàn)在的工作毫無熱情，

4）對意向的行業(yè)特別感興趣。

而對大多數(shù)年輕人來說，工資太低是原罪。畢竟現(xiàn)在的年輕人壓力太大，碩士畢業(yè)都二十好幾了，有女朋友的面臨著結(jié)婚，買車，買房；沒女朋友的還可以瀟灑幾年，但幾年之后同樣要面臨這些問題，當(dāng)然不排除有的同志立志做一輩子的單身狗，^_^。回到正題，大多數(shù)人轉(zhuǎn)行都是因?yàn)楣べY低，我同樣也不例外，但卻也有所不同。開始因工作太低而轉(zhuǎn)行，最終因興趣而成功。

2 轉(zhuǎn)行的歷程

簡單自我介紹，17年7月從某中下游985材料專業(yè)畢業(yè)，畢業(yè)后就職于上海某汽車零部件公司，從事模具開發(fā)的工作，校招簽約是一年13w，然而實(shí)際工作中每個月到手6300左右，轉(zhuǎn)正之后也才7300左右，每個月需要1300（嘉定郊區(qū)）的房租外加早餐和晚餐的費(fèi)用（公司提供免費(fèi)午餐）。享受應(yīng)屆生落戶政策，把戶口落在了上海，本想著一直在上海待下去，然而17年上海的房價又在快速增長，這讓我根本看不到留下來的希望，因此大概在17年9月份的時候就開始考慮轉(zhuǎn)行。

開始打算轉(zhuǎn)行的時候考慮了兩個方向：金融和互聯(lián)網(wǎng)，這兩個方向也是大多數(shù)人的轉(zhuǎn)行歸宿，一開始嘗試的是金融，大概半個月之后發(fā)現(xiàn)自己不合適：一是自己根本沒有任何興趣，都是強(qiáng)迫式的去學(xué)習(xí)；二是自己的學(xué)歷一般，本科雙非，碩士也只是個普通的985。這樣也就放棄了金融這條路，那就只剩下互聯(lián)網(wǎng)了，那好吧，那就只能走這條路了。

對于互聯(lián)網(wǎng)我是很陌生的，連互聯(lián)網(wǎng)有哪些職位都不知道，技術(shù)方面更別說了，除了大學(xué)考過計算機(jī)二級，就沒接觸過編程，真的是連hello world都不會寫的小白，不過既然打算轉(zhuǎn)行了，就不管自己現(xiàn)在是個什么水平了，先擼起袖子干吧，但是該怎么干呢？百度唄，知乎唄。

萬事開頭難，第一步總是最難的。于是乎開始去網(wǎng)上各種找別人轉(zhuǎn)行的經(jīng)驗(yàn)，有成功的，有不成功的；有告訴你上培訓(xùn)班的，有告訴你不要上培訓(xùn)班的，有告訴你python好入門的，有告訴你java才是王道，甚至還有零星地喊著PHP是世界上最好的語言的；有告訴你前端容易些的，有告訴你后端前景好的；有告訴你算法工程師是當(dāng)前最火的，而且工資高；有告訴你算法門檻太高了的，諸如此類……。在這個時代信息獲取更容易了，但也需要你有更清晰的判斷力，不過我就比較簡單，只看工資高的，那好吧，那就算法工程師了，大家不是都說xxx幾個月帶你成為年薪40w的算法工程師嗎？

既然確定了目標(biāo)，那就開始規(guī)劃學(xué)習(xí)路線吧，然后又去網(wǎng)上各種找資料，算法工程師的語言首推python，然后不少人又說python計算性能差，你還需要學(xué)java，c++；算法方面除了機(jī)器學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)，還有各種線代，概率論，高數(shù)，算法導(dǎo)論等等要學(xué)，那好吧，既然打算學(xué)了，那就開始吧。首先就從python開始吧，然后就去網(wǎng)上開始下視頻，找了好幾份視頻，最后發(fā)現(xiàn)還是某馬的視頻通俗易懂些（此處非廣告），此時已經(jīng)過完國慶了，也就是說從17年國慶之后真正的開始了轉(zhuǎn)行之路。

剛開始自學(xué)的時候真的挺痛苦的，我既沒有報班，也沒有選擇裸辭，好在每天下班都挺早，基本上每天晚上能抽出四個小時的學(xué)習(xí)時間，周末大概每天八小時。就這樣開始了自學(xué)之路，從linux的簡單操作開始，然后是python的簡單語法，一直到這都覺得挺簡單的，看來轉(zhuǎn)行是分分鐘的事情，直到學(xué)到類這一章，開始有點(diǎn)蒙了，這里一個對象，那里一個方法，什么封裝，繼承，多態(tài)，感覺腦子要炸了。沒辦法，那就照著別人的代碼抄吧，抄完之后就一行行的讀，在紙上一個對象一個對象的畫，就這樣勉勉強(qiáng)強(qiáng)的理解一些，在這個時候我的心態(tài)也有了一些變化，轉(zhuǎn)行好像也那么容易，但我是誰，二十幾年前拿過冠軍的人，這點(diǎn)困難算什么，平靜下內(nèi)心后開始繼續(xù)，但此時我腦子里也在想一個問題，轉(zhuǎn)行所需要花費(fèi)的時間。

我是不敢裸辭的，這樣一旦沒成功損失太大，而且那時自己也沒攢到錢，然而邊工作邊自學(xué)不僅效率不高，而且真的很累，所以我需要快速轉(zhuǎn)行成功。算法工程師需要的時間太大，當(dāng)時大概估計了一下，以這種邊工作邊自學(xué)的方式大概需要半年甚至更久，而我給自己的時間是大概四個月，在這時做了一個大膽的決定，先轉(zhuǎn)后臺開發(fā)，再轉(zhuǎn)算法工程師。至于為什么選擇后臺開發(fā)，僅僅是因?yàn)楹退惴üこ處熉?lián)系大一點(diǎn)。那就這樣決定了，然后就開始去看python后臺開發(fā)的招聘需求，總結(jié)下來需要掌握的最基本的技能：python，django，數(shù)據(jù)庫（mysql，redis），計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)（http，tcp/ip），面試還需要掌握數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法。那就一樣一樣的來吧，具體時間如下：11月底學(xué)完python，12月中旬學(xué)完數(shù)據(jù)庫和計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)，12月底看完數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法：python描述這本書。1月底學(xué)完Django，并搭建一個個人博客。2月開始準(zhǔn)備面試題。

總結(jié)一下這部分的學(xué)習(xí)心得：

python：主要以視頻為主，不建議看書學(xué)習(xí)，多寫代碼，寫代碼的時候最好規(guī)范，多用類去封裝自己的代碼。重要點(diǎn)有python中的各種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的特點(diǎn)，裝飾器，生成器等特性，線程，進(jìn)程，協(xié)程，內(nèi)存機(jī)制等。

數(shù)據(jù)庫包括mysql和redis：這兩個用起來很點(diǎn)單，但是理論上的知識點(diǎn)卻挺多的，尤其是mysql，在面試之前建議多刷寫經(jīng)典的面試題，一些不懂的點(diǎn)配合著別人的博客和書來看可以取得很好的效果。redis一般問的都是里面的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，相對簡單些。

計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)：http協(xié)議，tcp/ip協(xié)議，推薦看一些簡單的書，比如圖解HTTP協(xié)議，然后還是刷高頻面試題中的知識點(diǎn)，這是針對面試最優(yōu)效的方法。

數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法：推薦數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法：python描述這本書，主要關(guān)注鏈表，棧和隊(duì)列，二叉樹，hash表這幾塊內(nèi)容，然后再去刷劍指offer，劍指offer的題相對leetcode少很多，難度比較大的可以放棄。

基本上這樣你只要做一個漂亮一點(diǎn)的簡歷，然后要求不要太高，基本上工作就能找到了。

18年3月初，也就是過完年回到上海我就開始投簡歷，這時你不用去考慮公司，只要稍微符合的就投，我總共投了將近100份簡歷，前前后后大概收到了6，7個面試，都是很小的公司，最大的也才150人左右，我只面試了兩家，都給了offer，選擇了最大的那一家，也就是這150人的公司。

18年3月8號辭職，3月11號入職新公司，當(dāng)時的薪資是稅前8000，轉(zhuǎn)正后10000。工作地點(diǎn)在市區(qū)，房租1600，但住宿條件較之前差了100條街。吃飯也很貴，日均50-60。轉(zhuǎn)行之后感覺生活更加緊迫了，好在自己對未來比較看好，也就都能接收。

不得不說在工作中學(xué)習(xí)效率真的是很高，在這里很感謝我們的“俊哥”，在工作上給了很多幫助，不僅代碼寫的越來越好，也接觸到了很多以前沒接觸過的東西，比如FQ谷歌，各職位各部門之間的協(xié)作流程，git的工作流程，docker的項(xiàng)目部署，數(shù)據(jù)庫的使用等，這些在之后從事算法工程師時都有用到。說到這是不是有種忘記了初心的感覺，no，并沒有，轉(zhuǎn)行算法是必然的，尤其是在現(xiàn)在做后端開發(fā)工資也不高的情況下，還有一句不能漏了，在這個時候我對寫代碼已經(jīng)是非常有興趣了。

新工作有個很大的優(yōu)點(diǎn)，就是很少加班，而且上班時間靈活，我又住在公司附近，走路十分鐘，這也給我提供了很大的幫助。18年3月底開始決定重新轉(zhuǎn)行算法，如出一撤，打算先從看視頻開始，去網(wǎng)上一找，大家都推薦吳恩達(dá)的機(jī)器學(xué)習(xí)課程，可是聽不懂英文真的是很大的障礙，即使有字幕也學(xué)的很難受，就這樣又去找其他的視頻，不少人在推薦林軒田的機(jī)器學(xué)習(xí)基石。說實(shí)話林軒田的機(jī)器學(xué)習(xí)基石真的挺難的，尤其是對初學(xué)者而言，而且機(jī)器學(xué)習(xí)基石沒有涉及到太多機(jī)器學(xué)習(xí)算法，主要是講一些機(jī)器學(xué)習(xí)的理論，但這也沒辦法，知道是硬骨頭也得去啃，就這樣配合著別人的學(xué)習(xí)筆記磕磕絆絆的花了半個月學(xué)完了，但此時感覺自己還是啥都不懂。然后就開始去買書來看，第一本就是西瓜書，一開始是泛讀，了解有哪些機(jī)器學(xué)習(xí)算法，大概一兩天就看一章，每天大概能騰出三四個小時，而且只讀到了第十一章。此時大概4月中旬，還是基本懵逼的狀態(tài)，沒辦法，就開始買一些簡單的書來看，比如機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)，python機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)，然后就照著書上的代碼去運(yùn)行，并結(jié)合西瓜書還有別人的博客來一個算法一個算法的啃。這整個過程花了一個月左右的時間，也就是到了5月中旬，個人認(rèn)為已經(jīng)算是入門了，但此時并不能說對算法有多熟悉，而且對各種的算法推導(dǎo)并沒有統(tǒng)一，機(jī)緣巧合下有個同事推薦我去看統(tǒng)計學(xué)習(xí)方法這本書，現(xiàn)在也是我目前最喜歡的一本書，面試之前必定翻一遍，周志華老師的西瓜書是大而全，適合入門；而李航老師的書就是小而精，適合進(jìn)階。依然是堅(jiān)持每天推導(dǎo)一個算法，就這樣大概花了半個月的時間，自認(rèn)為對機(jī)器學(xué)習(xí)中的各種算法算是比較熟悉了。

理論掌握的差不多之后就需要實(shí)戰(zhàn)了，去真正的領(lǐng)略算法的實(shí)際用途。kaggle競賽平臺是個不錯的選擇，里面有很多機(jī)器學(xué)習(xí)入門的項(xiàng)目，最經(jīng)典的就是泰坦尼克和房價預(yù)測，正好對應(yīng)著分類問題和回歸問題。這個時候你就可以用各種算法去嘗試，比較結(jié)果，還要去熟悉各種特征處理方法，比如缺失值的處理，離散化等等。總之這個過程你不僅要大概的知道各種算法的優(yōu)缺點(diǎn)，還需要知道各種特征提取，特征選擇，特征組合的方法。此外你可能還會碰到過擬合，欠擬合的問題，那恭喜你，你會獲得更多的經(jīng)驗(yàn)。

本以為經(jīng)歷了上面這些，對機(jī)器學(xué)習(xí)的算法應(yīng)該是掌握的比較好了，然后就去刷面試題，發(fā)現(xiàn)自己很多都不熟悉，也就是之前見過，甚至是理解過，但現(xiàn)在就不記得了，看來自己掌握的還是不夠好，怎么辦？那就復(fù)習(xí)做筆記吧，可是手寫筆記也太麻煩了，那就寫博客吧，大家也可以看到我的第一篇機(jī)器學(xué)習(xí)的博客是6月底，此時也是我對整個機(jī)器學(xué)習(xí)算法的總結(jié)開始，說實(shí)話這個階段起到了質(zhì)的飛躍，一開始對很多概念還很模糊，但你寫完一篇博客后對這個算法就清晰很多了，強(qiáng)烈推薦。

與此同時，在7月初開始接觸深度學(xué)習(xí)，其實(shí)到了這一步你也需要確定方向了，你是選擇推薦，計算機(jī)視覺，自然語言處理還是其他等等。說實(shí)話計算機(jī)視覺很火，因此那時也想朝視覺的方向發(fā)展，可是電腦配置太差，又沒有GPU，當(dāng)時在做Kaggle上的一個圖像分類的項(xiàng)目，每次電腦都卡死，沒辦法，客觀條件不允許我做視覺了，對推薦興趣不是很濃，那就自然語言處理吧，雖然當(dāng)時知乎上各種看淡NLP的未來，覺得這個方向短期沒有突破，然決定了那就共同面對興衰吧。

相對于機(jī)器學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)的內(nèi)容要少很對，無外乎幾種網(wǎng)絡(luò)，CNN，RNN，LSTM，自編碼，受限玻爾茲曼機(jī)，GAN等。特別是當(dāng)你對機(jī)器學(xué)習(xí)很熟悉之后，學(xué)起來就非常快了，但是tensorflow可較sklearn難多了，什么計算圖，什么tensor，尤其是tensor的維度，三維，四維太常見了，但是學(xué)框架總比你自己去實(shí)現(xiàn)CNN，RNN要簡單多了吧，所以深度學(xué)習(xí)很多時候都是在學(xué)tensorflow怎么用？當(dāng)然深度學(xué)習(xí)中也有不少理論需要掌握，比如梯度彌散，激活函數(shù)，反向傳播，優(yōu)化函數(shù)，LSTM和RNN，Attention的原理。而現(xiàn)在可能還會問Transformer，NLP中的預(yù)訓(xùn)練模型。BERT的使用等等。但總的來說深度學(xué)習(xí)學(xué)起來還是簡單些，難點(diǎn)主要在調(diào)參。

回過頭來，說說深度學(xué)習(xí)和自然語言處理，首先推薦大家去找一些優(yōu)質(zhì)博客，理解清楚什么是CNN，RNN，LSTM等，理解它們的結(jié)構(gòu)，輸入和輸出等。了解了基本的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)之后，可以去看吳恩達(dá)的深度學(xué)習(xí)視頻，在網(wǎng)易云課堂中有，包括了深度學(xué)習(xí)理論，計算機(jī)詩覺和自然語言處理。另外深度學(xué)習(xí)這本書也是必不可少的，不用全部看完，畢竟太厚了。自然語言處理一開始沒必要去看那些傳統(tǒng)的書，給你講語法，語義之類的書，主要還是以實(shí)戰(zhàn)為主，了解自然語言處理中有哪些應(yīng)用任務(wù)，比如文本分類，詞性標(biāo)注，機(jī)器翻譯，問答系統(tǒng)等。推薦從文本分類入手，因?yàn)檫@是自然語言中最基礎(chǔ)也是最常見的任務(wù)，我目前也主要是在做一塊，接下來會入坑知識圖譜和問答。

整個深度學(xué)習(xí)大概花了不到一個月的時間，而且此時還在總結(jié)機(jī)器學(xué)習(xí)和刷面試題。所以深度學(xué)習(xí)上花的時間真的不多，當(dāng)然此時對深度學(xué)習(xí)除了理論比較熟悉，幾乎是沒有任何實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)，而且tensorflow只能說能用，當(dāng)很不熟悉。本打算把這些進(jìn)一步扎實(shí)一點(diǎn)，但因?yàn)槠渌颍坏貌辉?月9號辭職離開上海來到深圳找工作。

在求職算法的時候感覺市場一片大好，相對當(dāng)時3月份求職后臺開發(fā)的艱難，這次真的好了很多，不但收到不少面試，而且其中還不乏一些大廠。可能當(dāng)時這個行業(yè)還是缺人，再加上已經(jīng)有了五個月的開發(fā)經(jīng)驗(yàn)，相較那些無任何互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)驗(yàn)轉(zhuǎn)行算法的朋友來說還是有些優(yōu)勢的，而且求職時我的博客也給加了不少分（至少能證明你是有認(rèn)真學(xué)習(xí)的，而不是幾天培訓(xùn)班，跑幾個項(xiàng)目就來找工作的人）。

在這里還有一點(diǎn)，我面試基本是100%拿offer，這次總共面了7家，收到了6個offer，拒絕的那一個還是因?yàn)槲业钠诖退峁┑膷徫徊环跃蜎]有后續(xù)了。這里有一點(diǎn)點(diǎn)小經(jīng)驗(yàn)分享給大家：

1）基礎(chǔ)：只要你的簡歷不作假，面試官就不會期待你有多少項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)，他更在乎的是你的基礎(chǔ)，所以理論基礎(chǔ)一定要打好。

2）信心：很多轉(zhuǎn)行的朋友可能都會懷疑自己是不是能做好這份工作，較科班人士是不是差的很多，我只能說科班也有很多普通人的，你只是較那些大神差很多而已。所以信心要足。

3）態(tài)度：當(dāng)面試官問你為什么轉(zhuǎn)行的時候，你不用避諱因?yàn)殄X多，可以說絕大部分人的動機(jī)都是因?yàn)殄X，但這個過程中你是不是真的感興趣，面試官還是很在乎的，所以我一般都會說因?yàn)殄X多才決定轉(zhuǎn)行，但因?yàn)榕d趣才堅(jiān)持到現(xiàn)在。

3 一些建議

雖然現(xiàn)在進(jìn)入了互聯(lián)網(wǎng)寒冬期，轉(zhuǎn)行越來越難了，但還是給那些想轉(zhuǎn)行的朋友一些建議：

1）你需要能擠出大量的時間來學(xué)習(xí)，學(xué)習(xí)需要連貫性，不然效率會非常低下，低下到你懷疑自己的能力，甚至放棄。

2）你需要能靜的下心來學(xué)習(xí)，不要受過多的干擾，包括身邊的朋友，網(wǎng)上的言論，尤其是那些告訴你轉(zhuǎn)行有多難，那些勸退的人，要退縮也是你因?yàn)樽陨淼脑蛑鲃油丝s，而不是被別人給嚇退縮了。

3）放下你的過去，很多人都覺得轉(zhuǎn)行浪費(fèi)了自己所學(xué)的專業(yè)，尤其是對于碩士和博士，我并不認(rèn)為這是浪費(fèi)，在學(xué)校最大的收獲絕對不是一點(diǎn)點(diǎn)專業(yè)知識，而且打算轉(zhuǎn)行的人一般也是專業(yè)沒學(xué)好又對自己的專業(yè)沒興趣的人。

4）認(rèn)清現(xiàn)實(shí)，雖然現(xiàn)實(shí)很殘酷，但你必須去面對，對轉(zhuǎn)行算法有三不建議：一，絕大部分本科生不建議；二，從小到大數(shù)學(xué)差的不建議；三，普通學(xué)校的碩士不建議。雖然說的有點(diǎn)直白，在中國對學(xué)歷的歧視是很赤裸裸的，算法工程師確實(shí)大多都要求碩士，對于非CS，數(shù)學(xué)等專業(yè)的還會要求是好大學(xué)的碩士，如果達(dá)不到你的發(fā)展可能會受限，當(dāng)然這里面肯定會有個例，很多普通大學(xué)也有很多大牛。另外數(shù)學(xué)差學(xué)算法還是挺痛苦的，之前說到的線代，高數(shù)，概率論等都是需要的，在這里我沒有重頭學(xué)是因?yàn)槲掖蟛糠侄加浀茫呐逻@些書我好幾年沒翻過。

最后，祝各位想轉(zhuǎn)行的朋友在19年都能成功！