程序员如何提高技术层次

2017-08-10 出版社

你想进什么公司,和你读什么计算机方向,关系不是很大。只要是理工科的学生,面对技术岗位,其实机会是差不多的。

至于你想什么职位,那显然和你的专业/方向关系较大,比如说很多大数据职位,就明确表示要求你 DM / ML / NLP / IR 背景,但是这也只是说这些 学生可能更有优势些,事实上,数学和统计学出身的,很多搞这个非常牛逼的。

所以,不要问选什么导师,选什么方向;也不要问我的实验室很水老板很菜我还能找到好工作吗?你要问的是:我想毕业去互联 网公司,我读研的这几年是应该打酱油呢,还是打地沟油?

想找一个好的互联网技术类、研发类工作,无非就是以下 4 点,你任选一点,做好了,都是有利的,哪 4 点?

  • 语言层面
  • 算法层面
  • 项目层面
  • 专业层面

具体分析如下:

语言层面

你是想搞 C++ 还是 Java ?选定一门语言后,多看一些这方面的书。

C++,不用说了, 《Effective C++》《More Effective C++》《Inside The C++ Object Model》 等等。

Java,最好能看点虚拟机相关的。尤其是 Java 虚拟机的内存管理。以及多线程、线程池、设计模式等。

问题来了:学 C++ 好还是学 Java 好呢?语言争论每天都在发生,真的好无聊。建议按照方向和兴趣来选择,不靠谱的说:

如果是想做大型游戏开发、底层研发、系统研发、驱动研发等等,就选用 C / C++

如果是想做网站开发、网络研发、上层开发、 Android 开发等等,就选用 Java

顺便说一下,有空可以学学 Python

算法层面

学好算法。这个有两条路,最好是并行,那就是看书和做题。

看书的话,主要有《算法导论》、《算法》( Robert Sedgewick 著)、《算法竞赛入门经典》、《挑战程序设计竞赛》

找一本认真看,认真思考。证明过程可以不看,但是算法思想最好能懂,以及实现,最好能在纸张上写出来。复杂度总要知道吧?

研一的时候,我就把算法导论上的很多算法,都自己亲自 coding 了下。

特别复杂的数据结构,比如红黑树、 B 树,没空就别搞了。互联网面试一般都不要求的。

主要是排序、查找、简单 DP 、贪心、图算法和搜索。 根据身边同学的面试经验,二分搜索和快速排序,是面试常备了。看书的时候,如果有 时间,可以思考几个问题:

  • 这个算法的时间空间复杂度,各是多少?如何分析?
  • 工程实现里,都有哪些 trick ?如何加速?
  • 这个算法可能用在哪些方面?有哪些应用?你比如说吧,求交集的算法,就广泛用在倒排索引、新浪微博共同关注、计算 Jaccard 系数等 等上。

除了看书,还有就是很重要的:刷题啦。主要有 pojzoj 等。找一个网站,认真刷一些题目,踏踏实实的,别浮躁。

项目层面

如果实验室比较牛,基本上忙项目就足够累死累活了;不过做了相对给力的项目,对于找工作,还是有很大帮助的。基本上不用怎么愁了。 如果老板这儿没项目呢?

如果实验室比较水,那就尽量去实习。大公司的实习经验很能给简历加分。如果老板不让你出去实习。既然实验室很水,说明自由时间 比较多,那还是可以干很多事。比如说, github 上就有很多开源项目,你可以选择一两个著名的,阅读源码,然后尝试自己也参与进去。

说几个我比较感兴趣的开源项目吧: redisspark

专业层面

你对数据挖掘很精通,你对推荐系统很熟悉。你在 NIPSSIGIR 上发表论文无数;你是百度推荐大赛,阿里巴巴大数据比赛冠军常客。

也就是说,除了尝试发顶会论文,还可以参加各种比赛。本专业本领域里都有什么比赛可以参加呢?搜一下微博或者知乎,或者问下师兄师姐,不就知道了?

专业层面,可以做的东西非常多。比如,你对数据挖掘很感兴趣,那么数据挖掘中的常见模型,我们了解多少?机器学习,我们掌握到什么程度了?举个例子:

  • SVMlogistic regression 这两种 model ,有什么特点?各自的适用场合?
  • feature selection 的常用方法有哪些?为什么 lasso 可以作为 feature selection
  • Adaboosting 为什么不容易 over-fitting ?你能不能从 statistical view 来解释解释?
  • 哦,你和我说,你不是搞学术研究,你反感 Learning Theory ,你说你是一个工程师,那你写了多少代码?

scikit-learn, weka ,以及 spark ,你会用哪个工具?(熟悉一种工具)

你有自己下载一些数据集跑跑实验吗?你有参加一些大数据相关的竞赛吗?(动手实验/参加比赛)

专业层面,能做的,要做的,还有很多。

哦,最好熟悉下 linux 的基本使用。

最后的话

如果能在读研期间做到这里的一点或者几点,到时候甚至不需要翻《编程之美》或者 leetcode 就毫无压力啦。 最后说几点个人感受。

  • 算法牛,项目牛,长得又帅,又精通很多语言,这种人,是不多见的。

也就是说,你想拿一个好 offer ,一般只要有一两点突出,就可以了。

  • 互联网面试,除了个别公司个别面试官,一般都是要考查(考查?考察?这两个词有什么区别?考察是调研、研究、分析的意思)算法的 。你研一的时候准备,看书做题,总比研三的时候抱佛脚来的好吧?

况且,算法的学习,也不仅仅是为了面试吧?可能是受益终身的。或者,吹牛皮装逼作为谈资,也是可以的。

  • 别轻易说我就要去某某公司。到时候,你会发现,选择比你想象的多。

也有可能比你想象的还少,为什么?

就看你有没有做到我上面说的这些了。


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