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来取!2个 offer 大神一份算法笔记~

今年各大厂的秋招名额已经快满了,我看到网上还有很多同学没有拿到满意的offer,还在抱怨什么 “ 今年环境不好啊”、“找工作越来越难了 ” 之类的,就是有很多的负面情绪吧。

其实不光是在找工作的小伙伴,我们在职的员工又谈何容易呢?就拿我自己来说,这两个月一直在被各种历史遗留问题折磨,每天吐槽的话也是 “含妈量极高”。

但尽管如此,我依然保持着乐观的心态,如果我们无法改变外界的环境,那就只能改变自己 —— 也许是更加努力地朝着目标前进、也许是重新选择目标。但无论如何,心态要稳,不要躺平了就好。

最近一直有很多小伙伴经常在后台私信我 关于开发者学习路线~可能还是因为没有拿到offer而感到迷茫吧!

而我虽然是科班生,但深知如果仅跟着学校课程零零散散地学习知识、没有一个明确方向的话,真的很容易走弯路,浪费大把的时间。

编程相关的岗位有很多种,除了常见的前端、后端开发外, 便是大数据与 算法岗了 。

在我大三那会儿,各个大厂对大数据算法岗已经给出了不可想像的待遇,所以当时我也没忍住诱惑,到网上到处搜资料、自学了几个月的 大数据和算法的内容 。

刚开始很多知识点都是很懵的,再加上资料杂,所以导致走了很多弯路,所以在这里给大家分享学习一下路线和完整资料。

我的建议: 距离秋招结束还有 3 - 4 个月左右,学 任何技术都不是一蹴而就,一定要坚持学习、持续学习。 工作日的话每天起码 3 - 4个小时,周六日每天 5 - 8小时以上来学习 ,才能达到企业预期水平 。

专注学习后完全可以胜任大数据、机器学习、算法岗位 ,能使用 Hadoop、Spark、Kafka、Zookeeper、Flink 等技术实现推荐系统建模、算法选择、算法应用的整个实战项目 。结合推荐系统技术栈、实现推荐系统的搭建、用户画像的设计和特征中心的搭建。

如果你决心要在这个领域深耕,那么算法底层方面的知识坚决不可跨越的,欲速则不达。

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有视频、代码、PPT等,帮助大家打好基础 。

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跟着这个学习路线重新去梳理一下你的计划,相信你对算法能力会有质的提升。

以下是算法详细内容介绍可供参考学习~

该内容出品人: 毕业于985博士--徐风,他曾获得 1100 支参赛团 Kaggle 竞赛一等奖,目前就职于BAT之一,大数据推荐算法专家,在BAT曾主导和参与30+商业项目。

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欢迎感兴趣的小伙伴可以看看这份资源,能有一位这样的学术届与工业届双开花的大佬教程陪伴,完成从学校到职场的过渡。