非計(jì)算機(jī)專業(yè)程序員的經(jīng)驗(yàn)分享

適逢程序員佳節(jié)，來(lái)聊聊自己從無(wú)到有成為程序員的歷程以及自己的經(jīng)驗(yàn)吧。

懶人目錄：

簡(jiǎn)單歷程。

入門。

修煉。

小結(jié)。

歷程

高考結(jié)束，確認(rèn)自己大學(xué)最想學(xué)有兩個(gè)，當(dāng)醫(yī)生和學(xué)計(jì)算機(jī)，雖然最后陰差陽(yáng)錯(cuò)地到了數(shù)學(xué)專業(yè)，但考慮到自己的喜好，仍然在考慮往計(jì)算機(jī)上走，最直接的方式就是拿了計(jì)算機(jī)專業(yè)的培養(yǎng)計(jì)劃，加上自己的計(jì)劃開始寫起代碼，大一過(guò)了計(jì)算機(jī)等級(jí)考試二級(jí)（說(shuō)起來(lái)你們可能不信，VB），除了課程要求的c#、c++、matlab和mathematica，還整了點(diǎn)java，加入了一位老師的項(xiàng)目組，開始了第一個(gè)項(xiàng)目。

有意思的是因?yàn)轫?xiàng)目組的需求我還寫過(guò)爬蟲和前端，前端整過(guò)jade/less體系，也玩過(guò)現(xiàn)在可能還在用的react/redux體系，搭配的是antd UI庫(kù)，至于爬蟲就是最經(jīng)典的request或者是urllib，后續(xù)還玩過(guò)類似線程池的操作。

雖然有著對(duì)計(jì)算機(jī)的熱愛（可能這就是一種浪漫吧），但是也不想自己的數(shù)學(xué)白學(xué)了，所以一直在探索計(jì)算機(jī)和數(shù)學(xué)結(jié)合的道路，當(dāng)時(shí)有幾個(gè)備選項(xiàng)，運(yùn)籌、數(shù)值計(jì)算，然而有意思的是，16還是17年，發(fā)現(xiàn)了機(jī)器學(xué)習(xí)的機(jī)會(huì)，于是學(xué)習(xí)了當(dāng)時(shí)最新潮的《統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法》，也翻閱了可能被聊到更多西瓜書，結(jié)合同一位老師的方向，最后選擇了統(tǒng)計(jì)。

后續(xù)就是學(xué)術(shù)和技術(shù)兩條腿走的過(guò)程了，還接觸了NLP這個(gè)東西，結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)本身依賴的場(chǎng)景，把NLP當(dāng)做自己研究生期間的主修技能，當(dāng)然，時(shí)間序列、最優(yōu)化方法也是自己的研究方向，所以自己這塊還不錯(cuò)吧，于是就走上了算法這條路。

在這也借此機(jī)會(huì)感謝我的這位老師，還有幾位帶我入門的學(xué)長(zhǎng)學(xué)姐，還有工作（含實(shí)習(xí)）過(guò)程中的領(lǐng)導(dǎo)、導(dǎo)師和同事。

入門

首先來(lái)聊聊入門，寫代碼入門在包括我在內(nèi)的很多人看來(lái)是一個(gè)非常痛苦的過(guò)程，甚至和第一次接觸數(shù)分（大部分人應(yīng)該是高數(shù)）其實(shí)是類似的，我歸結(jié)的原因是這個(gè)東西和我們習(xí)慣的思維是不一樣的，我們可能很容易就能想到、能理解、很顯然的東西，卻偏偏還要從中挖掘出新的東西來(lái)，例如一些重復(fù)工作我們照著做就行，卻需要抽象為一個(gè)循環(huán)，這肯定是非常困難的。

第一門語(yǔ)言，還是非常建議系統(tǒng)地學(xué)一遍，完整地理解下面幾個(gè)對(duì)新手來(lái)說(shuō)比較陌生的概念，其實(shí)但凡是教程，這些東西真的都會(huì)有提到：

數(shù)據(jù)類型（Python可能沒有那么明顯，但是其實(shí)報(bào)錯(cuò)看多了大家都很容易理解了）

分支（條件）和循環(huán)。計(jì)算機(jī)能夠理解的最核心邏輯。

面向?qū)ο螅惻c對(duì)象，甚至到繼承。

完整地學(xué)完這些，其實(shí)你會(huì)對(duì)整個(gè)計(jì)算機(jī)語(yǔ)言體系有非常完整的認(rèn)識(shí)。那么學(xué)習(xí)過(guò)程中，還有幾個(gè)建議吧。

報(bào)錯(cuò)不可怕，不堅(jiān)持自己邊查邊改才可怕，久病成醫(yī)，是程序員技術(shù)進(jìn)步的重要體現(xiàn)，從報(bào)錯(cuò)中學(xué)習(xí)和定位解決問(wèn)題的能力必須提升，這也應(yīng)該是你和非程序員對(duì)比最鮮明的地方。

自己多動(dòng)手，只有動(dòng)手了才知道哪些地方是真的是沒有理解。

多看文檔多查資料，一份材料沒看懂就多看幾份，看看別人的經(jīng)驗(yàn)。

自認(rèn)為學(xué)會(huì)以后，可以開始復(fù)現(xiàn)別人的東西，哪怕一個(gè)小項(xiàng)目也好，論文也行。

知其然知其所以然。在做項(xiàng)目過(guò)程中效率優(yōu)先所以可以先知道怎么做然后在看背后的原理，但是在事后還是要總結(jié)這么做背后的原理，后續(xù)相似的問(wèn)題自己就能快速解決。

多做筆記，尤其是一些比較難解的問(wèn)題，記錄下來(lái)，日后就不容易犯了。

另一方面，有關(guān)算法方面的入門，雖然技術(shù)迭代更新地很快，當(dāng)時(shí)word2vector都是一個(gè)非常新潮的東西，現(xiàn)在bert都爛大街了，但是時(shí)至今日，我仍然建議大家從簡(jiǎn)單的開始學(xué)起來(lái)，機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)（仍然推薦統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法）和基本的深度學(xué)習(xí)幾塊積木（Dense、CNN、RNN等等），nlp領(lǐng)域則基本的word2vector、fasttext之類的還是都要了解，推薦系統(tǒng)則還是要了解協(xié)同過(guò)濾等一系列的操作，現(xiàn)在絕大部分的工業(yè)界場(chǎng)景還輪不到這些學(xué)術(shù)界的飛機(jī)大炮派上用場(chǎng)，最基本的其實(shí)就足夠了，或者說(shuō)大部分場(chǎng)景其實(shí)并不能充分發(fā)揮學(xué)術(shù)界飛機(jī)大炮的優(yōu)勢(shì)，例如如果這個(gè)分類問(wèn)題可能并不需要注意力機(jī)制，則加了注意力其實(shí)意義不大。

其實(shí)熟練了以后，后續(xù)的學(xué)習(xí)推進(jìn)起來(lái)并不會(huì)很難，畢竟自己有了一定程度的學(xué)習(xí)能力，這點(diǎn)能力將會(huì)在自己的職業(yè)發(fā)展起到非常重要的作用。

修煉

自己如愿以償?shù)刈呱献约河?jì)算機(jī)和數(shù)學(xué)結(jié)合的道路——算法工程師。之前其實(shí)聊過(guò)自己一年的工作經(jīng)驗(yàn)：ML&DEV[8] | 算法在崗一年的經(jīng)驗(yàn)總結(jié)。這里著重聊聊自己怎么提升，這也是自己嘗試突破幾次瓶頸的收獲吧。

算法線技術(shù)修煉

算法方面的修煉，我的理解往往在于兩點(diǎn)——深度和廣度。

深度，我理解是支撐一個(gè)人更好地完成任務(wù)的前提條件。在于對(duì)一些小領(lǐng)域甚至特定任務(wù)的理解，一方面了解基線方法，能在接到任務(wù)后快速調(diào)集需要的資源就能快速有個(gè)基線，然后能快速調(diào)整達(dá)到所需目標(biāo)；另一方面要知道前沿的技術(shù)方案，無(wú)論是論文還是業(yè)界分享的方案（這也是我現(xiàn)在把文章類型分成了），一定要堅(jiān)持看。

廣度，廣度是支撐一個(gè)人能完成更多任務(wù)的條件。無(wú)論是出于晉升，還是出于自己的能力，都要求自己具備完成更多事情的能力，故步自封或者只求深度會(huì)讓自己未來(lái)的選擇變得很窄。至于提升的方式，還是多看論文和文章，且要不要設(shè)限，不要覺得與自己無(wú)關(guān)所以就不看，可以步步為營(yíng)地走出舒適區(qū)，例如會(huì)文本分類了，可以試試NER問(wèn)題，還有相似度問(wèn)題，慢慢拓寬自己的知識(shí)疆土。

總結(jié)起來(lái)就是兩點(diǎn)：

認(rèn)真學(xué)習(xí)，各項(xiàng)前沿的東西都要接觸，同時(shí)要扎實(shí)好基礎(chǔ)。

工作后要注意總結(jié)和補(bǔ)充，要把因?yàn)楣ぷ骶o急而忽略的知識(shí)及時(shí)補(bǔ)充總結(jié)起來(lái)。

不設(shè)限，定制好學(xué)習(xí)策略，不斷探索未知，這是一個(gè)做技術(shù)的人該做的修煉。

技術(shù)線的修煉

算法工程師首先是一個(gè)工程師然后才是算法，所以技術(shù)是算法的立命之本，有各種厲害的算法不會(huì)落地，就和有腦子沒手一樣，不能產(chǎn)出了。那么技術(shù)線的修煉有哪些：

首先算法設(shè)計(jì)的技術(shù)都要了解。常用的python肯定要懂，sklearn、tensorflow、numpy之類的要熟練，尤其是tensorflow，迭代更新很快，對(duì)初學(xué)者其實(shí)我并不會(huì)要求tf2要會(huì)，但是如果已經(jīng)入門了，開始工作了，我還是希望能盡快學(xué)會(huì)keras這套新生態(tài)，如果是不會(huì)1，那tf.nn、tf.layers這套也要嘗試了解。

工程和服務(wù)相關(guān)，python要自己會(huì)包裝一個(gè)簡(jiǎn)單的服務(wù)，理解服務(wù)的是基本原理和運(yùn)作方式，這是理解整個(gè)架構(gòu)的基礎(chǔ)，當(dāng)然，在項(xiàng)目的推進(jìn)過(guò)程，要逐步把java和c++學(xué)起來(lái)。

希望大家還是能了解數(shù)據(jù)領(lǐng)域的操作了。巧婦難為無(wú)米之炊，對(duì)算法而言米就是數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)怎么來(lái)，希望大家要了解，數(shù)據(jù)工程方面的技術(shù)希望大家能盡可能懂，技術(shù)點(diǎn)上就是hadoop、spark、hive之類的，架構(gòu)上就是了解數(shù)據(jù)的流轉(zhuǎn)過(guò)程，在線數(shù)據(jù)怎么到算法模塊，離線自己需要的特征能不能落到自己的特征表。

數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)可以說(shuō)是技術(shù)的能量，缺了事情就推進(jìn)地很慢。

總結(jié)

說(shuō)實(shí)話，上面說(shuō)的很多，其實(shí)上面我能想到這么多，個(gè)人認(rèn)為最重要的一個(gè)點(diǎn)就是——主動(dòng)。主動(dòng)溝通獲得學(xué)習(xí)進(jìn)步的機(jī)會(huì)，主動(dòng)總結(jié)找到自己的問(wèn)題所在，主動(dòng)學(xué)習(xí)自己的不足，主動(dòng)為自己的學(xué)習(xí)和進(jìn)步進(jìn)行規(guī)劃。很多時(shí)候，主動(dòng)能為自己獲取更多主動(dòng)權(quán)，而不要把主導(dǎo)權(quán)交給別人，其實(shí)不主動(dòng)拿主動(dòng)權(quán)就是再把這個(gè)東西交給別人了。換個(gè)角度反思下，自己是不是在嗷嗷待哺等導(dǎo)師給你方向給你論文，自己是不是在等著有人告訴你該學(xué)什么，自己是不是在等著老大給你活干。

就聊到這吧，大家共勉。

責(zé)任編輯：xj

原文標(biāo)題：【經(jīng)驗(yàn)】聊自己非計(jì)算機(jī)專業(yè)做程序員的經(jīng)驗(yàn)

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