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入门避坑指南

自学三年，基本无人带路，转专业的我自然是难上加难，踩过无数坑，走过很多弯路。这里我整理了一下自己踩过的坑，供大家参考。

1. 不要从头开始学数学

如果不是一点数学都不会，你没有必要从零学起。用上个把月，把微积分、线性代数、以及概率统计复习一遍就够了。我自己因为没有学过高数，所以花了半年时间，甚至读了数学分析、泛函分析和测度论这样的教材。现在回想起来，其实学到的大部分知识并没有在后来的算法生涯中用到，虽然算不上沉没成本，但投入产出比绝对不高。

因此，不要过度投入到数学领域，打好基础即可。有个例子说的很好， 如果你想造汽车，你需要有20年的理论功底，以及技术实践。 但如果你只是想开汽车，却很快就能学会。 当个司机，你需要去了解汽油发动机原理吗？ 不需要。 因为你开的车，甚至有可能根本就用不上汽油发动机（电动车）。

2. 代码能力要过关

我在大三一年自修完了计算机系的所有必修课，因为我深知数据科学离不开计算机底层知识。我见过不少只会背推导公式，连JVM虚拟机是什么都不知道的人。除了Python，请至少学习1-2门底层语言，比如C/C++，Java。

此外，如果你的目标是算法工程师，那么数据结构与算法、计算机系统、内存机制、网络编程、大数据框架也要着手学习，因为你是以企业工作为导向的。这方面我有空会把自己读研时找实习的经历整理分享出来。

3. 不要过分深入

深度学习，底层结构很复杂，理论知识读懂即可，书也可以跳着看。除了自己感兴趣的部分，其他不需要深入。

4. 不要重复造轮子

不管是你是做科研还是搞业务算法，在开始入门的时候，认认真真自己实现一遍基础算法的底层代码就足够了，对于更多复杂的算法实现，如非必要（比如打比赛），否则请不要浪费时间，要记住，你只是入门，不需要专精这个领域。

我曾经读过hadoop的ML包源码，以及xgboost的C++源码，对当时还在入门的我来说，是做无用功。轮子还没修好，就照着别人的高铁学习结构，效率不会太高。现如今，对于大多数深度模型调用，代码量基本不过百行。除非你的方向是大规模、高可用深度学习系统的底层开发、架构开发，那么没有必要深入底层代码。

5. 不要报培训班

这一点仁者见仁。但我认为，网络上的公开课足够你学的了，比如Coursera，斯坦福CS231，可汗学院等等，这些现在都有中文字幕。相关资源我整理放在文末了，大家可以取用。要强调的是，有的同学会觉得花了钱，自然就会心疼，就会坚持学下去。这个想法很好，但太天真，有两点

• 国内的教学体系才刚起步，很多985高校都是和计算机、数学系一起上课，老师自己很可能都不是研究AI出身的。所以，请思考一下：校外的培训机构，会有比985还好的教学能力吗？
• 深度学习没有速成一说，虽然深度学习经常被诟病没有基础理论支撑，不需要数学知识，但那是说给大牛听的。你一旦深入某个方向，底层的数学照样少不了。培训班最不会教你的，就是这些。它们只会利用你的兴趣，揠苗助长，然后收割学费