2021 程序媛跳槽记：学习计划篇（已收获字节等offer）
今天推薦的這篇文章是一位互聯網程序媛寫的跳槽日記。她本碩畢業于985計算機專業，先后就職于央企和BAT。這一篇就是她跳槽到互聯網的學習筆記，希望能對大家有所幫助，感興趣的讀者也可以關注公眾號，聽聽更多程序媛的故事~
坦白說，我這個人不算聰明，基礎也不咋樣，這次跳槽我一開始是很沒信心的，甚至想把這次嘗試當做試水，如果受打擊太多，就再修煉半年，明年過完年參加金三銀四的跳槽旺季。
好在幸運了拿到了幾個大廠的 offer ，比如美團啊，字節啊，阿里啊等等，所以我覺得像我這樣的菜雞都能做到，那大家也可以。
我把這次跳槽計劃命名為：牛寶寶計劃。
一、戰略方針
有的人適合突擊戰，有的人適合持久戰，我屬于后者。我自認為自己的耐力還可以，所以我一開始就告訴自己：我的基礎薄弱，也沒有大廠經歷，這次跳槽不要急于求成，找到自己的問題抓緊補救。
所以我給自己制定了半年的學習計劃。這個時長肯定跟高考、考研沒法比，不過我覺得在跳槽中也算是不短的時間了，我知道我的同事本來想隨便試試結果就拿到 BAT offer 的，也有準備一個月就跳槽成功的。
但我好在有自知之明，所以不會去盲目比較和要求自己，按照自己的節奏定計劃。
第二點我覺得為什么要拉長戰線，是因為我現在的工作不能保證每天穩定的學習時間，有些時候線上出問題了就得去滅火，隔三差五沒有時間學習也是很正常的。如果這個時候我還要逼自己快速有 offer，可能自己先崩潰了。
二、定目標
我這次的目標是想進互聯網大廠，因為我一直沒有這方面的經歷，所以內心非常渴望。
此處需要注意：
1、不要一開始就直接投大廠，先拿一些小公司練練手。
2、大廠往往意味著有很多部門，各個部門都可能招算法工程師，要先看看這個部門在集團中的地位。
就我個人而言，我給自己的定位是，肯定是進不去大廠的核心部門（比如阿里的淘系，字節的抖音，滴滴的網約車等），所以我要搏一搏的是大廠稍微二類的部門。
3、如果是獵頭聯系你幫忙內推的話，一定要提前了解好要面試部門的技術棧。我面試滴滴那次就老慘了，獵頭給我推了最核心部門，而且技術棧完全不一致，比如基礎的編程語言、我大多項目是線下、而人家有豐富的線上模型。
整場面試下來，傷害性不大，侮辱性極強。真的是感覺在浪費雙方時間，還嚴重打擊了我的戰斗氣勢。
三、學習方向
我本身是算法方向的，所以我在準備面試的時候主要按照三個方面準備：
1、算法知識，包括但不限于機器學習、深度學習、常用框架等
2、LeetCode 刷題
3、項目經歷 + 軟實力
下面逐一詳細介紹。
四、算法知識
1、查招聘信息
招聘的 APP 有不少，我自己使用的有 脈脈、boss 直聘、拉鉤等。
注意此時不是一上來就投簡歷，而是先看看各個公司的 JD，再對比自己的項目經驗里有沒有哪些是能夠挨上邊的（其實這個時候就可以大概知道簡歷該寫哪些東西以及如何完善了）。
比如我隨便在脈脈上搜了一個算法工程師的職位要求：
以上面為例，提到的技術基本都要 match，模型要會，并體現在簡歷中。
工作年限要求這個我倒是覺得不用嚴格遵守，有時候要求 3 年以上，但只有兩年工作經驗，也是可以去試試的，大概率技術棧 match 的話，拿到面試機會問題不大。
2、通過上一步，就能知道現在業界都注重哪些算法模型和框架了，如果你恰好使用過，那真是太開心了，再補充一下理論知識。
復習期間我一共看了三本書：
李航的《統計學習方法》，周志華的西瓜書，Hulu 出版的《百面機器學習》，結合網上的一些資料整理的筆記。
關于每個知識點要會到什么深度呢？舉個例子：比如使用過 Xgboost 框架，那么就要弄懂以下幾個問題：
1）Xgboost 與 GBDT 的區別？
2）Xgboost 與 Lightgbm 的區別？
3）怎么處理缺失值？
4）有哪些缺點
…
（我自己的面試真題之后再單獨寫一篇文章，如果你感興趣的話，請等等我。。。）
其他類似的模型也要多多深入學習。當然了，以我個人經驗來看，是做不到在第一次面試之前就掌握所有問題的，而且每個公司的關注點也不完全一致，還是要在面試過程中積累問題，如果沒答上，面試之后趕緊學會，以備下次提問。
以防小伙伴們太過焦慮，其實面試過程中有問題答不上是很正常的，而且有的面試官就喜歡就一個問題不斷往下深入提問，看你到底懂得有多底層，最后總會有答不上來的時候。
以我個人經驗來看，一場面試中，有一兩個問題沒答上，是不太影響通過面試的，你只要保證大部分內容是你提前準備好的，其他的臨場發揮也不是不行呀。
3、是不是所有 JD 里提到的模型全都要會？
答：大可不必。
你只要學會你工作中用到的相關的模型就行了，面試過程中主動引導面試官的提問方向，基本就不能提問到你完全陌生的領域，當然如果你引導了面試官提問，結果自己沒答上，這種自己給自己挖坑的行為，請在面試結束后扇自己一個大嘴巴。
我個人的情況是，工作項目中使用邏輯回歸和樹模型比較多。所以我的學習路徑就可以歸納為：
線性回歸 --> 邏輯回歸 --> 決策樹 --> 集成模型 --> GBDT --> Xgboost --> Lightgbm --> 深度學習
像一些概率圖模型，馬爾科夫等等就完全沒有問過我（幸好沒問，問了我也不會啊）。
當然了，如果你精力充沛，準備的越充足越好啦，其實我也是看過 KNN 模型， Kmeans 等聚類模型滴。
五、LeetCode 刷題
我上一篇文章分享了我的刷題筆記，如果你沒看過，雙手奉上鏈接哦：
2021 程序媛跳槽記：必刷LeetCode算法題（附解題報告）
重復的內容我就不墨跡啦，這里主要想說一下對我個人比較有用的刷題方法論。
我不知道你們是不是和我一樣，就是剛刷完一道題，第二天再做都不能一遍 AC，鬧心死。
后來我為啥跟自己和解了呢，因為我想到當年考研的時候，我其實英語成績還可以，差不多 80 分左右吧，可我背單詞也不能做到背一遍就記住了呀，哪怕是我擅長的科目我還得千錘百煉呢，更何況是我一看到題目就發怵的 LeetCode。。。
所以我就借鑒了我背單詞的方法：利用艾賓浩斯遺忘曲線，如下圖。
大概意思就是給這個記憶程度進行了數值計算，得出事件發生多久之后你還能記住多少的結論。
我根據自己的學習時間，給上圖進行了微調來制定我的刷題和復習計劃：
每隔 12 小時、24 小時、2 天、4 天、一周、兩周、一個月、兩個月來復習一遍做過的題目。
比如我習慣晚上刷一道新題，假設是 6.1 號，然后我會在第二天 （6.2 號）早上復習一遍，第二天晚上 （6.2 號）再復習一遍，6.3 號、6.5 號、6.8 號、6.15 號、6.30 號、7.30 號左右再復習一遍同一道題來加深印象。
現在 Chrome 不是有標簽分組的功能了嘛，我就按照日期來個大致分組，粗略地知道每周大概刷了什么專題的題目，復習的時候也知道該復習前面哪一周的了。我的 Chrome 長這樣：
每個數字代表日期，比如 3.6 就是 3月6號以及這之后幾天的題目。
再說一說我遇到的坑：
1）每次刷同一道題錯的地方都不一樣
恭喜你，每次都暴露了不同問題，哪里有問題哪里就是解法出現了偏差，可能是算法，可能是對編程語言的性質不夠了解，總之是個好事。
2）心態不穩
每次我都會大喊一聲：為啥還是不對啊啊啊
好在我喊完之后還能繼續做題，如果實在崩潰的時候就歇一歇，沒啥大不了的，面試也不一定考這道題。
但請相信我，堅持到后邊，真的是越刷越快。
六、項目經歷 + 軟實力
項目經歷這個事兒就得因人而異了，畢竟每個人的項目經歷都不一樣。
我就不太會把做得很普通的事情說得高大上，一開始我的親朋好友看了我的簡歷都開始勸我：要不別找算法了，換個方向吧。。。
還沒開始呢就有人勸退我了，打擊程度可想而知。
偏偏我又是個好強的性子，非要親自試一試。
恰好我看到了我們今年校招生的簡歷，他的簡歷就包裝的很好，其實算法都差不多，我就模仿他的簡歷來改（太丟人了，做簡歷的水平竟然不如應屆生，跳槽路上真是隨時都可能自我否定）。
改簡歷真是一個沒有盡頭的事情，千萬不要以為做一遍就萬事大吉了，甚至隨著面試過程，要不斷進行微調，所以一開始的預期就別搞錯。
我個人覺得這方面考察的重點是：
1、對自己做過的事情有清晰的理解和復盤
2、溝通成本低：較短時間內介紹出項目的難點是什么，你自己的價值體現在哪里？
3、還有對未來的思考：如果現在再讓你優化，你能從哪些方面入手？
大多數程序員表達能力都欠佳，比如我，這個就得自己沒事兒多練練，找人幫忙 mock interview 也行，自己沒事兒就自言自語叨咕叨咕也行，盡量抓住重點和面試官的吸引力，如果看出來面試官都開始心不在焉不想聽了，就抓緊調整自己的表述策略吧。
、溝通成本低：較短時間內介紹出項目的難點是什么，你自己的價值體現在哪里？
3、還有對未來的思考：如果現在再讓你優化，你能從哪些方面入手？
大多數程序員表達能力都欠佳，比如我，這個就得自己沒事兒多練練，找人幫忙 mock interview 也行，自己沒事兒就自言自語叨咕叨咕也行，盡量抓住重點和面試官的吸引力，如果看出來面試官都開始心不在焉不想聽了，就抓緊調整自己的表述策略吧。
想分享的太多，持續更新中 。。。
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總結
以上是生活随笔為你收集整理的2021 程序媛跳槽记：学习计划篇（已收获字节等offer）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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