船舶專業(yè)本科零基礎(chǔ)：從數(shù)據(jù)分析成功轉(zhuǎn)行推薦算法成功上岸
01
基本情況
02
契機(jī) & 雞湯
我性格有非常非常多弱點(diǎn)，既不能看著船舶行業(yè)的天花板躺平，想行動(dòng)吧又無從下手，自己給自己設(shè)限覺得不行，非常深的無力感。
契機(jī)是以前的一個(gè)同事，年齡比我略大，學(xué)歷差不多，工作專業(yè)又是一樣的，轉(zhuǎn)行CV，跟他打聽到七月在線的，他比我早一年行動(dòng)，頓時(shí)非常心動(dòng)，就報(bào)了。
特別感謝七月在線可以幫助我切換賽道，花錢學(xué)習(xí)是值得的，
一是會(huì)節(jié)省時(shí)間，讓你知道重點(diǎn)，老師都非常專業(yè)。
二是學(xué)習(xí)氛圍，收獲了兩個(gè)熱心nice的好同學(xué)：姜同學(xué)（在集11項(xiàng)目階段時(shí)一起組的隊(duì)做推薦項(xiàng)目，沒想在推7上又成為了同學(xué)，但姜同學(xué)先就業(yè)，這是之前姜同學(xué)寫的面經(jīng)：web測(cè)試轉(zhuǎn)推薦薪資翻3倍多：算法不是天書，算法崗也不是天路）、廖同學(xué)，學(xué)習(xí)上遇到困難時(shí)可以相互鼓勵(lì)，不是一個(gè)人在孤軍奮戰(zhàn)，非常感謝姜同學(xué)給了不少面試建議。
三是看到別人一個(gè)又一個(gè)就業(yè)成功，給自己正向反饋堅(jiān)定下去。
四是肉痛會(huì)加劇堅(jiān)定。
除了學(xué)霸不需要付出太多，大多數(shù)人還是需要腳踏實(shí)地慢慢積累的。學(xué)習(xí)困難大家都會(huì)遇到，尤其之前沒有編程基礎(chǔ)的，不要玻璃心，良好的心態(tài)信念非常重要。越來越覺得性格比能力更決定命運(yùn)，自信行動(dòng)力強(qiáng)的人職業(yè)生涯就是會(huì)順利一些。
我是大學(xué)室友里最后一個(gè)出船舶坑的，以前會(huì)焦慮，但我現(xiàn)在也不焦慮，什么時(shí)候行動(dòng)都不晚，不要想著沉默成本，年齡大了，想想未來還要三十年職業(yè)生涯，前面的十年又怎么樣。不要給自己設(shè)限，慢不要緊，方向?qū)α司托小?/strong>培養(yǎng)自己的鈍感力，學(xué)習(xí)瓶頸時(shí)要給自己正向洗腦，當(dāng)下不會(huì)的東西遲早有一天會(huì)的，要相信自己，努力的人運(yùn)氣不會(huì)太差。
03
學(xué)習(xí)路線
2020年初開始報(bào)名集訓(xùn)營(yíng)十一期，五月開課學(xué)習(xí)經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)模型，年初開課前開始自學(xué)python，預(yù)習(xí)前置課程。
2020.09月報(bào)名推薦就業(yè)班第七期（如果之前沒通過集訓(xùn)營(yíng)掌握一定的機(jī)器學(xué)習(xí)能力，完全沒法審核通過），并于2020.09開始脫產(chǎn)學(xué)習(xí)。
另外，如果你已經(jīng)擁有一定基礎(chǔ)，要挑戰(zhàn)高薪或提升自己，可以看下七月在線【推薦系統(tǒng)高級(jí)小班 第十期】課程。（可跳過直接看第四部分面試題哈）
該課程從開設(shè)第一期課程開始，持續(xù)不斷的提升課程質(zhì)量(包含內(nèi)容質(zhì)量、教學(xué)質(zhì)量、服務(wù)質(zhì)量、結(jié)果質(zhì)量：就業(yè) 轉(zhuǎn)型 提升)，現(xiàn)已迭代至第十期。
年初抖音推薦算法被MIT評(píng)為2021十大突破技術(shù)之一，推薦算法不僅催生抖音背后的新一代巨無霸字節(jié)跳動(dòng)，更廣泛應(yīng)用于各大電商平臺(tái)、視頻平臺(tái)、資訊平臺(tái)，做推薦的薪資因此水漲船高。
(七月在線部分高級(jí)班學(xué)員薪資展示)
本推薦高級(jí)班第十期繼續(xù)沿用七月在線推薦系統(tǒng)高級(jí)班的“BAT大咖小班教學(xué)”模式，以及已有的特色：
內(nèi)容全面系統(tǒng)：包括推薦常用算法、真實(shí)場(chǎng)景推薦、推薦前沿技術(shù)等四大階段的內(nèi)容；
標(biāo)準(zhǔn)化項(xiàng)目流程：涵蓋環(huán)境和數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、特征工程、模型構(gòu)建、模型調(diào)優(yōu)、上線部署等；
多對(duì)一就業(yè)指導(dǎo)：單獨(dú)指導(dǎo)每個(gè)人的就業(yè)，包括且不限于簡(jiǎn)歷指導(dǎo)、面試輔導(dǎo)、就業(yè)內(nèi)推
其次，相比上期，除了繼續(xù)維持上期四大企業(yè)級(jí)項(xiàng)目：用戶對(duì)商品的購(gòu)買預(yù)測(cè)、真實(shí)場(chǎng)景下的文本推薦系統(tǒng)、CIKM 2019 EComm AI：用戶行為預(yù)測(cè)、電商平臺(tái)的商品推薦系統(tǒng)，本期最大的升級(jí)在于：
a.項(xiàng)目階段，新增實(shí)訓(xùn)項(xiàng)目:基于多任務(wù)特征學(xué)習(xí)的知識(shí)圖譜增強(qiáng)推薦
b.技術(shù)階段，新增前沿技術(shù): DSSM雙塔召回、特征工程實(shí)戰(zhàn)及工業(yè)界特征評(píng)價(jià)體系、PNN&FNN代碼實(shí)戰(zhàn)、多目標(biāo)實(shí)戰(zhàn)案例——基于多目標(biāo)的短視頻推薦等
且本期集訓(xùn)營(yíng)擁有超豪華講師團(tuán)隊(duì)，講師大多數(shù)為國(guó)內(nèi)外知名互聯(lián)網(wǎng)公司技術(shù)骨干或者頂尖院校的專業(yè)大牛，學(xué)員將在這些頂級(jí)講師的手把手指導(dǎo)下完成學(xué)習(xí)。
完成項(xiàng)目后，針對(duì)學(xué)員入職后工作上遇到的技術(shù)方面問題，進(jìn)行一個(gè)月的跟蹤服務(wù)，為學(xué)員穩(wěn)定就業(yè)保駕護(hù)航。
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04
面試細(xì)節(jié)
提煉面試重點(diǎn)（只適用小單位）：
1. 評(píng)價(jià)指標(biāo)，acc，precision，recall，F(xiàn)1，auc這些指標(biāo)如何計(jì)算以及適用場(chǎng)景要非常熟悉，哪怕別人沒問適用場(chǎng)景，你也可以主動(dòng)說給自己加分。roc-auc這個(gè)指標(biāo)考核點(diǎn)很多，怎么計(jì)算，物理意義，為什么對(duì)正負(fù)樣本不平衡不敏感，值得多花時(shí)間熟悉。
2. lr 損失函數(shù)公式，為什么不用mse？推導(dǎo)參數(shù)梯度。
3. Gbdt和xgb區(qū)別。能理解分類場(chǎng)景下gbdt和xgb是怎么學(xué)習(xí)新樹的，損失函數(shù)，以及葉子節(jié)點(diǎn)怎么取值的。xgb工程實(shí)現(xiàn)方面理解到特征預(yù)排序，特征分裂并行，缺失值自動(dòng)填充就可以了，不用再深究什么分位點(diǎn)，直方圖。能說出這些大部分情況下理論儲(chǔ)備不比面試官少了。xgb怎么調(diào)參。推薦方向非常值得在xgb上多花時(shí)間。
4. bagging和boosting的區(qū)別。
5.面試有問到svm和adaboost，其實(shí)我有學(xué)習(xí)過，但要到能說出來的地步還要再花些精力，我就沒著重準(zhǔn)備了，直接說不太熟悉，只知道adaboost會(huì)給分類錯(cuò)誤的樣本在下一輪訓(xùn)練時(shí)加大權(quán)重。不會(huì)也沒有太減分，因?yàn)闃淠Ｐ偷膯栴}都回答的還可以。
6.有哪些構(gòu)建特征的方法，這個(gè)問題很開放很大，沒有標(biāo)準(zhǔn)答案，我答了項(xiàng)目里的統(tǒng)計(jì)特征，然后樹模型也是天然特征交叉方法，像gbdt+lr，然后數(shù)值特征開方，平方，兩兩相乘交叉。類別型特征處理方式，one-hot encoder，label-encoder，類別取值對(duì)應(yīng)的label均值。
7.項(xiàng)目這塊花多少時(shí)間都是值得的，應(yīng)該是優(yōu)先級(jí)最高的。項(xiàng)目模型可以根據(jù)自己學(xué)習(xí)情況做刪減，但項(xiàng)目邏輯要很清楚，怎么構(gòu)建樣本，怎么構(gòu)建特征，因?yàn)槊嬖嚬偈遣涣私膺@個(gè)項(xiàng)目的，你表述的時(shí)候他可能有時(shí)候沒理解或理解錯(cuò)了，你要糾正他的理解?？梢栽谀X海里復(fù)盤怎么從0開始做這個(gè)項(xiàng)目。項(xiàng)目數(shù)據(jù)量也要記一下，構(gòu)建的訓(xùn)練集多少條，測(cè)試集多少條，采樣前后多少條等，這個(gè)比賽為什么這個(gè)指標(biāo)分?jǐn)?shù)這么低。還有可能問你一個(gè)業(yè)務(wù)場(chǎng)景，問你怎么建模，問我一個(gè)銷量預(yù)測(cè)怎么建模，其實(shí)建模邏輯和我們做的項(xiàng)目差不多，只不過打標(biāo)的不是0，1，而是回歸值。
現(xiàn)在想想高級(jí)小班的這幾個(gè)項(xiàng)目確實(shí)很好，和真實(shí)工作匹配度很高，
項(xiàng)目三：電商平臺(tái)的商品推薦系統(tǒng)（殷老師講），讓你了解建模構(gòu)建特征過程，做項(xiàng)目復(fù)盤時(shí)才意識(shí)到這個(gè)只能推歷史商品。而且這個(gè)比賽能拿到成績(jī)，對(duì)面試機(jī)會(huì)有幫助。
項(xiàng)目二：用戶行為預(yù)測(cè)（王老師講），讓你了解召回+排序過程，這個(gè)是可以推沒見過的商品的，所以這里構(gòu)建特征時(shí)是沒必要構(gòu)建用戶和商品的交叉特征的，因?yàn)闆]有交互拿不到交叉特征。
項(xiàng)目一：文本推薦系統(tǒng)（章老師講），讓你充實(shí)技術(shù)棧。我技術(shù)棧儲(chǔ)備不夠，所以沒有做項(xiàng)目一。
我感覺能把這三個(gè)項(xiàng)目吃透，實(shí)際工作中是沒有問題的。
8. 深度學(xué)習(xí)儲(chǔ)備。學(xué)習(xí)wide&deep，deepfm性價(jià)比最高。小單位使用的排序模型可能就是xgb，deepFM，也不會(huì)都拿來試一試。din，youtubednn這些模型優(yōu)先級(jí)不用那么高，有一家問了youtubednn結(jié)構(gòu)，這是因?yàn)楹?jiǎn)歷寫了，youtubednn這個(gè)模型學(xué)習(xí)成本還是有點(diǎn)高，性價(jià)比不高。
9. 協(xié)同過濾，item2vec要熟悉。優(yōu)缺點(diǎn)，適用場(chǎng)景，item2vec兩種訓(xùn)練方法，負(fù)采樣。
10.推薦方向更看重技術(shù)棧全不全，學(xué)習(xí)sql，spark比學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)比較前沿的模型性價(jià)比高。
11. 簡(jiǎn)歷上寫了CNN，RNN/LSTM，面試問了RNN和LSTM的區(qū)別，LSTM幾個(gè)門。我吸收了下面這個(gè)答案覺得自己回答應(yīng)該挺加分。我感覺推薦方向面試官在深度學(xué)習(xí)方面并沒有特別深的儲(chǔ)備。
https://www.zhihu.com/question/34878706/answer/665429718。深度學(xué)習(xí)關(guān)于反向傳播雖然面試沒有用到，還是有必要自己手動(dòng)推導(dǎo)不要偷懶，沒有想象中困難，這樣才能對(duì)所有關(guān)于梯度消失爆炸這系列問題理解不虛。像sigmoid做激活時(shí)，dnn里損失函數(shù)對(duì)參數(shù)的梯度是很多個(gè)w連乘很多個(gè)<=0.25的值，rnn里是參數(shù)共享，梯度是各個(gè)時(shí)間步的和，遠(yuǎn)距離梯度是很多個(gè)相同的w連乘很多個(gè)激活函數(shù)導(dǎo)數(shù)，遠(yuǎn)距離梯度消失導(dǎo)致遺忘較遠(yuǎn)的信息，才有長(zhǎng)短時(shí)記憶模型的出現(xiàn)。
代碼能力(也有不考核代碼的)：
有一家考了最大回文字符子串，面試官給了兩次提示才勉強(qiáng)寫了個(gè)有bug的代碼。
還有讓做數(shù)據(jù)分析的題，考核pandas/sql操作，給小數(shù)據(jù)集讓預(yù)測(cè)輸出的，面試方再看你輸出與答案的auc。
一些小建議：
1.多買書，雖然知乎很多回答寫的很好，但書里講的東西還是要系統(tǒng)一些，而且會(huì)有前置知識(shí)，不至于學(xué)習(xí)曲線太陡峭。西瓜書和統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)我選擇性的看了部分，老師講的課件比較嚴(yán)謹(jǐn)全面，課件基本上就夠了。自己完整看完覺得幫助比較大的書籍：《tensorflow 實(shí)戰(zhàn)Google深度學(xué)習(xí)框架》《python深度學(xué)習(xí)》《深度學(xué)習(xí)推薦系統(tǒng)》《spark編程基礎(chǔ)-scala版》，其他也買了好些書沒來得及看。
2.綜合別人的面經(jīng)，自己提煉一個(gè)題庫(kù)，然后用自己的語言整理一套答案。這個(gè)過程要花蠻久，但是很有用。雖然有的問題不會(huì)面到，但能增加面試底氣。
3.老師的課考慮一下學(xué)習(xí)重點(diǎn)的優(yōu)先級(jí)。
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