集三过后月薪double


我是集三学员,在学习集三前在一家公司做一些基于规则的算法,期间也在网上自学了一些公开课。自学了一段时间,发现虽然理论知识了解了一些,但是仍然不知道这些知识怎么在实际中落地。偶然直接了解到七月在线,便看了看当时集三的课程配置,觉着内容挺全的,也有一些是网上的公开课没有的内容,便报名学习了。

在为期三个月的学习过程中,老师从python基础到机器学习,基本把算法相关的方方面面给大家过了一遍,我觉得最宝贵的就是能从老师那里学到工业界这些算法是怎么用的,这个是和公开课不一样的地方。最后还组织了一堂模拟面试课,这个对大家也是非常有帮助的,让大家了解到面试中容易被考察的点,以及相关的一些算法方向的行情。

我给大家的建议是在学习过程中要认真完成布置的作业,另外最好确定一个自己将来想发展的方向,比如是CV,还是NLP或者推荐等,确定方向后,在把基础知识掌握好的同时,着重的了解一下自己的那个方向的专业知识,各个方向都有不同的模型和算法,着重了解一个方向后对找工作会比较有帮助,七月也有一些专业方向的课,可以去看一下。

谈到就业,其实我学完集三后面试和换工作并不多,不过学完后跳槽薪水涨的还比较可观,自己比较满意。

面试中我被问到leetcode的题并不多,更多的是关于机器学习算法的,我面试中常被问到的问题包括:
LR的loss推导;
深度学习中的dropout和batchnorm为什么有作用;
Word2vec的负采样是怎么采的;
反向传播是怎么回事;
梯度消失是什么;
LSTM和GRU的模型结构;
线上AUC和线下AUC不一致的时候怎么排查;
解释一下AUC是怎么算的,含义是什么;
特征有哪些处理方式;
一些较新的模型的模型结构,如deepfm, din等;
TF在训练过程中,数据的读取方式有哪些;

在日常工作中我觉着除了对基础算法有基本的了解外,工程能力也应该有一些,比如tensorflow等。这能使我们快速上手实现模型,快速迭代进行实验。

另外平时还要注意多积累一些较新的模型,阅读一些论文,对工作和面试都有较大的帮助。也可以不定时的去参加一下技术沙龙之类的技术分享,这样能看到业界都在怎么做。
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