一月总结

//2014年3月5日

今天是开通blog一个月的纪念日，正好写一写总结。

这个30天我做出了一个重大的决定，就是开始把机器学习，数据挖掘作为职业规划。

事实上，我一直想找一个能与数学，算法相关的职业，一开始我以为我会成为一个dsp，fpga工程师（EE专业），但我被告知这个需要考研，我一直奇怪为什么招聘部门就不能直接通过笔试面试来评价一个人的水平，而非要通过他的学历呢。学长建议我走嵌入式的路，的确，顺应我们学校的传统，我的单片机玩的还不错，stm32和ucosii已经掌握，接下来就是ARM和Linux了，可是我又直觉地反感这个职业。我一直告诉自己，我的优势在于数学，在于理论水平（我比较好学），如果从事完全靠努力，靠经验的职业，我是拼不过别人的！

我能做什么的？我不是计算机院的，我甚至不会MFC，我只会些数学，只会些算法罢了，而我又不太可能找到诸如算法工程师的工作。

我最后选择了走机器学习，数据挖掘。我发现我做出决定的时候并没怎么犹豫，要知道，这个规划只不过起源于我一个月前看的《ML》视频啊！我不知道自己是不是有点不理性，我试着剖析自己，也许我努力学习只是出于天性，工作未来被有意无意忽略，更何况我潜意识里认为相信自己的能力，努力一定能混得不错。

一开始就知道这方面比较火，做决定后也仔细搜索了这方面的信息。发现这几年各大公司也渐渐开始校招这方面的实习生。另外也有一些专门搞这方面的创业型公司。这方面的总体趋势应该还是上扬的，毕竟有一个大数据概念在撑底。

下面贴出网上的招聘要求：

创新工场：

工作职责：
1.负责基于hadoop平台上的数据挖掘、自然语言分析的算法设计
2.实现和优化新老的数据挖掘算法
3.在架构师的指导下，实现数据挖掘平台的设计和搭建
4.实现数据挖掘API

要求：
1. 有hadoop相关经验 
2. 精通数据挖掘，文本语义分析NLP算法 
3. 有大数据相关经验,处理过超过亿条的数据 
4. 精通python或者c 
5. 有mongodb，redis，ngix， load balance经验者优先 
6. 熟练英文读、写 
7. 计算机相关专业硕士

百度：

岗位职责：
海量信息的分类、聚类和关联规则的挖掘
用户行为分析研究(如检索请求处理分析、用户爱好和关注度分析、风险行为分析等)
网页特定内容提取和分析
参与百度出价排名、在线广告等策略研究

任职要求：
精通C/C 语言编程，精通数据结构和算法设计
熟练掌握机器学习/数据挖掘的基础理论和方法，了解常用的分类器（LR/SVM/ME/Bayes等）
能够从海量数据中发现有价值的规律，有利用机器学习算法处理大规模数据经验的优先考虑
良好的分析问题和解决问题的能力，对解决具有挑战性问题充满激情
计算机/数学相关专业本科及以上学历
能够保证一周4天，持续至少一年的时间

是要加油了，下一个30天，目标：概率统计进阶，《机器学习实战》！

有时候想想，时代是一个漩涡，是一个动力系统，把那些聪明才智的人送到吸引子里头。吸引子是什么？操作系统，搜索引擎，社交网络以及未来的大数据，云计算，deep learning！

那就是一个个浪潮之巅！