我是如何成为算法工程师的,超详细的学习路线

2020年10月9日09:05:10 5 838 °C
摘要

算法的学习路线,主要分为 4 个部分:数学基础、编程能力、算法基础、实战。

我是如何成为算法工程师的,超详细的学习路线

点赞再看,养成习惯,微信公众号搜索【JackCui-AI】关注这个爱发技术干货的程序员。本文 GitHub https://github.com/Jack-Cherish/PythonPark 已收录,有一线大厂面试完整考点、资料以及我的系列文章。

一、前言

各位十一过得如何?

假期,我回了趟老家,文章停更了几天。

写文章以来,被问到最多的问题就是「算法的学习路线」。

今天,它来了。

我会带着大家看看,我们需要学些啥,利用这个假期,我甚至还收集整理了配套视频和资料,暖男石锤啊,这期文章有用的话,别忘三连哦!

二、学习路线

主要分为 4 个部分:数学基础、编程能力、算法基础、实战。

我是如何成为算法工程师的,超详细的学习路线

1、数学基础

在机器学习算法中,涉及到最为重要的数学基本知识有两个:线性代数概率论

这两也是大学的必修课了,如果知识早已还给老师,也没关系,哪里不会学补哪里

线性代数研究的是线性空间的性质,数据通常会被表示为欧式空间中的点,而这些点经过一系列变换后会映射到另一个空间,在新的空间中隐藏在数据中的规律才得以显现。

所以线性代数作为研究空间的一门科学,是入门机器学习的最要基础之一

视频:推荐 MIT 的老教授 Gilbert Strang 的线性代数上课视频。

没学过线代的同学会发现这门课程,讲得清晰而且直观,深入线代的精髓,完全不是那种理论堆砌的讲法,而且老教授幽默风趣,很有人格魅力。

英文不好,也不用担心,字幕是中文的

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链接:https://pan.baidu.com/s/1WktC95HL2GF0PKa311L5SQ

教材:推荐《线性代数及其应用》,作者是 David C. Lay 。

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喜欢看书的朋友,这本书一定不能错过。

这本书详细地介绍了线性代数在几何学、计算机图形学、经济学、概率论、信号与系统、微分方程等领域的应用,给人以直观的认识。

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概率论是研究不确定性的一门科学,生活处处是概率。机器学习算法需要对现实情况建模,自然是少不了将概率论作为工具。

这门课入门并不难,大家可以挑一本评分还可以的书开始学习。

这里推荐陈希儒的《概率论与数理统计》,讲得很详细,如同听一个老者回忆自己的概率与统计心得,相信读者也会有所收获。

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如果时间充裕,推荐先学好数学基础。如果时间不够,那就跳过数学基础部分,学算法的时候,哪里不会补哪里。

2、编程能力

编程语言,需要至少掌握两门, Python 和 C++。

工作中,Python 主要用于处理数据算法调研模型训练的工作,而 C++ 则是负责工程落地

算法工程师,需要针对落地场景,对算法的可靠性和实时性等方面进行优化,C++ 工程能力必不可少。

Python 是一门非常友好的编程语言,不但易于入门而且功能强大,在进行机器学习算法开发的过程中会大量使用 Python。

视频:我上学看的第一个视频,就是小甲鱼 Python 课程,风趣幽默,涉及Python 语法基础、网络爬虫、Pygame 飞机大战等内容,内容很丰富。

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实战是最好的老师,学习 Python 的时候,可以找一个自己喜欢的方向,去实战。

边实战,边学习。比如写爬虫、做小游戏、玩各种有趣的算法等。

这里面,爬虫是最简单的,很容易有成就感,让你坚持学习下去,下载小说、下载漫画、下载音乐、下载电影、抢票等等小程序。

这个推荐我的一个 Github star 量 11.4k+、fork 4.5k+的爬虫项目。

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每个实战,都有对应的文章教程,代码开源

项目地址:https://github.com/Jack-Cherish/python-spider

教材:推荐《流畅的Python》,书看完有些难度,但是哪来当个手册用,很方便,哪些语法忘记了,翻阅一番,必能有所收获。

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C++ 是一种面向对象的程序设计语言,无论你是做算法,还是做开发,亦或者是做测开。C++ 都应该掌握,它是一个基础的编程语言。学会了这门编程语言,再学其它,就会更得心应手。

视频:这部分推荐慕课网的免费教程,很好的入门视频,老师讲得绘声绘色、形象生动、通熟易懂。

一共分为 7 章,每章视频的时间是 2-3 个小时,半个月可以轻松刷完,学习顺序是:

  • C++远征之起航篇
  • C++远征之离港篇
  • C++远征之封装篇(上)
  • C++远征之封装篇(下)
  • C++远征之继承篇
  • C++远征之多态篇
  • C++远征之模板篇

视频观看地址(提取码:jack):

链接:https://pan.baidu.com/s/19-DHvrNf1T9UJYv08am77w

教材:推荐被誉为“圣经”的《C++ Primer》,经典巨著,非常棒的书。

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链接:https://pan.baidu.com/s/1uyW6kg6J0KwA8JYUj7AFFA

编程语言基础学完了,接下来就是数据结构与算法。

数据结构与算法是程序员的内功,每一个工程师的必修课。

数据结构的学法,我推荐是直接看书,一边学习一边刷题,同时进行,这样学的速度快。

就如同书名一样,这是一本像小说一样有趣的算法入门书,非常易懂,强烈推荐。

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链接:https://pan.baidu.com/s/1jQYbWiHM6Z8VaP62alkBoA

可以与这本书一同学习的,就是《剑指Offer》,里面讲解了 66 道+ 常见数据结构题,解析思路,简单易懂。

下载地址(提取码:jack):

链接:https://pan.baidu.com/s/1rNBSsx_-NL2xHH-acWePGA

两门书一起看,轻松入门数据结构与算法。

不过《剑指Offer》讲解的代码都是 C/C++,没有 Python 版本,想看 Python 版本的,可以看我整理的教程,C++ 和 Python 都有实现和讲解,题目已按照类型划分好。

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项目地址:https://github.com/Jack-Cherish/LeetCode

两本书都看完,题也刷完了,那就算是入门了。

想进阶,进一步学习,直接上 LeetCode。

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力扣可以从 HOT 100 或 精选算法 200 题刷起,题目相对于《剑指Offer》要增加一些难度,但每道题目都有对应的解题思路和答案。

坚持刷完 200 道,大多的面试轻松搞定,完全够用。

当然要面试谷歌级别的大佬,Hard 题是不能放过的。

刷题地址:https://leetcode-cn.com/

Tip:刷一遍题,回头看还会忘,不要怀疑自己,要反复刷,反复练习。

3、算法基础

恭喜大家,在做了前面这么多基础工作之后,终于可以开始入门机器学习算法了。

机器学习

视频:推荐吴恩达老师的机器学习视频,吴恩达是整个领域的巨头之一,学术地位很高。同时,他出的视频也对新手非常友好,入门的不二之选。

下载地址(提取码:jack ):

链接:https://pan.baidu.com/s/1OglLhzB5gWHrK_pkAWF2Sg

教材:还是那句话,光看不练是不行的。《机器学习实战》,理论结合实战,适合新手。

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链接:https://pan.baidu.com/s/1lEz8POdx9V5Xu-RVMlBttA

《机器学习实战》使用 Python2 实现,有些细节讲的不够细致,对此我进行了完善,使用 Python3 复现了一遍,并结合 sklearn 以及更多的好玩例子,进行讲解。

全网阅读量 500w+:

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对应的 Github 开源代码 Star 3.3k+,fork 3.1k+。

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在线阅读地址:

https://cuijiahua.com/blog/ml/

我也将这个系列打包成了本地 pdf,喜欢离线看,也可以直接下载。

下载地址(提取码:jack):

链接:https://pan.baidu.com/s/11OI0NZ_Fv-ZJBpT8pmjlRw

深度学习

深度学习是现在的算法工程师绕不开的一个子领域,是机器学习的子集。

视频:还是推荐吴恩达老师的深度学习视频,也是对新手非常友好。

下载地址(提取码:jack ):

链接:https://pan.baidu.com/s/1TShDS2_jioxMRhFv2253aQ

教材:说实话,深度学习,我并没有看过书,都是视频+ Github 开源项目学习的,不过被誉为深度学习领域圣经的“花书”,可以备一本。

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下载地址(提取码:jack):

链接:https://pan.baidu.com/s/1drDJUf9OqSfxoicsk8J2gg

深度学习框架

深度学习框架有很多,Tensorflow、Pytorch、Paddle、MXNet、Caffe等。

我在工作过程中,用的最多的是 Pytorch,其次是 Tensorflow。

新手上手,推荐先学 Pytorch,可以直接看 Yunjey Choi 大佬的 Github 教程,简单入门:

项目地址:

https://github.com/yunjey/pytorch-tutorial

Pytorch 深度学习框架学习,也可以看我写的 Pytorch 深度学习实战系列教程,有垃圾分类、图像分割等结合实战的小项目。

Github 开源代码 Star 400+,fork 250+。

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项目地址:

https://github.com/Jack-Cherish/Deep-Learning

我也将这个系列打包成了本地 pdf,喜欢离线看,也可以直接下载。

下载地址(提取码:jack):

链接:https://pan.baidu.com/s/1PXkcKJa-ZJ0fWeqVduCoZA

4、实战

实战实战,文章反复提到了这么多次,仅仅这些还是远远不够的。

因为更多时候,你是跟着视频 or 文章的思路去实战,这缺少了独立思考的过程。

学了这么多,你并没有独立完成过一个项目,数据怎么处理,怎么分析问题,用什么算法解决问题,也没有独立思考过。

算法工程师的岗位竞争也比较激烈的,为了在茫茫人海中脱颖而出,我们需要以团队个人的形式,独立完成一些项目,只有这样,你才能更具竞争力。

对于学生党,做项目,最简单直接的方法就是参加竞赛

推荐两个参加竞赛的地方,一个是国外的 Kaggle,另一个是国内的阿里云天池

两个竞赛的奖金也都很丰富,根据自己的喜好,参赛即可。

Kaggle:https://www.kaggle.com/

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阿里天池:https://tianchi.aliyun.com/competition/gameList/activeList

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既能打比赛,又能赢奖金,何乐而不为呢?

三、资料打包

本文提到的资料,我都打包了,可以直接全部打包带走。

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下载地址(提取码:jack):

链接:https://pan.baidu.com/s/12tbVrUF056pY7aCyMpgl1w

PS:有能力支持正版的,资料觉得不错,可以去购买支持一波正版。

四、絮叨

这篇文章整理的也是我的学习路线。

要说需要学多久,那就看个人的学习动力了。

如果你想去一家不错的公司,但是目前硬实力不过关,我觉得还是有必要去努力一下的,技术能力的高低决定你能走多远,平台的高低,决定你能飞多高。

如果可以通过自己的努力,进入自己心仪的公司,一定不要松懈怠慢,职场成长和学习新技术一样,不进则退。

你往往会发现,身边实力越强的人越努力,最高级的自律就是享受孤独

创作不易本期硬核,各位的三连就是 Jack Cui 创作的最大动力,我们下次见!

文章持续更新,可以微信公众号搜索【JackCui-AI】第一时间阅读,本文 GitHub https://github.com/Jack-Cherish/PythonPark 已经收录,有大厂面试完整考点,欢迎Star。

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Jack Cui

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目前评论:5   其中:访客  4   博主  1

    • avatar qubeijun 来自天朝的朋友 谷歌浏览器 Windows 10 辽宁省沈阳市 联通GSM/WCDMA/LTE共用出口 1

      棒棒的

      • avatar 心灵博客 来自天朝的朋友 谷歌浏览器 Mac OS X 10_15_5 广东省广州市 联通 2

        这不是一般的难度,我是无望了

        • avatar miki 来自天朝的朋友 谷歌浏览器 Mac OS X 10_15_6 广东省深圳市 深圳大学 2

          解压密码老是提示我错误哎

            • avatar Jack Cui Admin 来自天朝的朋友 谷歌浏览器 Mac OS X 10_14_4 北京市 百度网讯科技联通节点

              @miki 不会呀,不少人都下载了,什么错误提示啊。

              • avatar tan 来自天朝的朋友 谷歌浏览器 Windows 10 浙江省杭州市 华数宽带 0

                @miki 没错啊