回归CSDN

回归CSDN，发现对CSDN很不熟悉了，半天都没找到自己的博客主页。
说回重点。
主要对自己的职业生涯做一个总结和展望。
1.回顾
研究生期间，算是编程入门。C#+ASP.NET MVC，独立面对客户，独立面对系统。但确实当时太不接地气，也许现在矫枉过正了？最后遗弃了它，感到很遗憾。当然现在绝对不会再步这个后尘。
实习第一年，入门互联网。刚开始实习真的是一个很「弱小」的状态（不得不说被某人影响很大啊）。不过当时是早起晚归的在好好学习和入门来着，真心很认真，也拼。还抱着减肥的任务。同时毕业的论文也有一定的压力。
然后就是不那么靠谱的毕业期。现在回想起来，当时不找工作的理由，确实有自己论文没搞定的因素。可能更多是自己的拖延和不自信。当时并不懂一些道理。
入职第一年，堪称顺风顺水的第一年。但是现在回想，命运是真的会很公平的，让你得到一定会让你失去。
以一个入职第一年的新人，能够推动和owner项目，我也想为自己在这方面点赞。
然而，缺失了最重要的基础积累。那真的是一个应该沉下来积累基础的时候。
入职第一年底，有阴影也有惊喜。
从那个时候起，就开始陷入基础的陷阱中了。
入职第二年，一年的项目。本来是可以踏下心来做基础的一年。然而也碰到了生活中的不断忙碌和烦扰。于是只能在工作中多加磨练，但是自己的反省和成长可能还可以更多。而其中还碰到了杂活多的情况，自己又因为找不到前路，迷失在了那些事情之中。这其实是生命中重大变革的一年，感谢出现的那个人。
下半年做了重构项目，尽管也有迷惑，但是还是很庆幸做了这个项目，尤其是如果能够顺利上线，还是很有成就感的。
但是这个项目对于我来说，该掌握的不能仅止于此。
可能是基础gap大，但是入门之后做的事情又很业务（是的，是业务），导致自身的问题一直处于一个能看到但是改进不大的状态。
入职第二年底，准备升级。又是对自己的一个磨练和成长。非常真心是。促使我思考和改变。
入职第三年初。有些事情尘埃落定，其他的还未开始。终于投出去了简历，经历了第一次面试。
2.面试感慨和展望
1）基础
a.基础知识 b.基础数据结构和算法 c.已有的基础策略 d.shell/python/awk
a和b,d可以通过收集和联系面试题目加以初步解决。毕竟看书也散。
c可以通过多做和总结一些基础的demo来解决。
d也可以多写一些规范的脚本来解决
2）topic深入了解
a.编码识别与语言识别
b.渲染的细节
c.抓取策略与架构
3）个人规划与思考
http://blog.csdn.net/u010246947/article/details/60466688
突然看到的一篇文章，但是觉得说得深得我心。
目前明显是2（尽管用了机器学习），将来一定要逼迫自己成为4（因为3是不可能的了，离优势太远）.

4、偏策略类：

这部分人分为两种，一种主要依靠传统数据结构算法，另外一种更偏机器学习

场景1：某互联网公司员工，通过一些数据结构算法或一种数据结构算法，再通过一系列的java/python/c++编程开发，形成了一套可以比较准确高效的，处理/分析/分类某种数据的流式工具/服务。

数据结构算法扎实编码能力强，同时有够用的架构知识辅助其使用各种工具，完成其所希望运行实现的程序逻辑。

很多具体细分行业早期的数据分析，就是来自于这些人。

场景2：某互联网公司员工，通过某一种或多种机器学习算法，通过在java/python/c++/R的编程实现，在hadoop/Spark/storm/Docker或某种其他分布式平台上不断运行着分析/分类/聚类/回归，逐步获取到一大坨数据的所希望得到的相关特征、标签。

高数/概率/线代的数学功底好，进而熟悉机器学习原理的理论基础，与此同时有够用的数据结构算法和编码实现能力来编程实现他的机器学习策略。同时有够用的架构知识辅助其使用各种工具，完成其所希望运行实现的程序逻辑

无需解释了。

结论：

可以讲，这两部分人虽然使用技术不同，但实际上并不存在本质的差异。或者从另一个角度说，这两类人的技能的有效合体，不仅是最可以避免”34岁裁员危机”的一类，更是技术人员中，最容易在信息化浪潮中把握机会、实现较大幅度成功的一类人，简言之不论就业还是创业，同时具备很高的稳定性和回报。

第一类人可以讲是真正的程序编程者，学习、实现能力强，合格的第一类人转向第二类人是完全具备条件的。第二类人也许在数据结构算法、编程实现方面不敌第一类人，但是他们掌握的是数据挖掘的核心思想，补强所需的编程实现能力也完全具备条件。而这两类人的有效结合，是异常值钱的。未来10年内都会有高薪就业安全保证。

从行业上看，数据挖掘本身作为一个新领域，早期用于文本判别、语音识别、线上日志分析画像等互联网技术领域，但现在逐步介入越来越多的其他行业，典型如金融行业，其前景看好已经无需解释。

从技术上看，数据结构算法功底和数学基础，恐怕是很大比例的目前软件从业人员的硬伤，很多人短时间甚至根本无法弥补，培训机构难以真正培训。虽然也有一些机器学习开发套件，但一方面无法实用另一方面不真正理解含义根本不具备仅调参就实现目的的可能性。也就是说这两道技术门槛，形成了对很多人的实际上根本无法逾越的壁垒。另外，作为一个理论性很强实践性也很强的行当，积累的工作经验，更加难以培训或绕道获取，比起偏架构类的工作经验，大有过之而无不及。

思路已经确定下来，就是这个方向。但是自己很欠缺也是事实。接下来的一年就是这个关键的一年。
首先把工作中已有能吸收的都掌握了，然后是在项目中把这个核心能力构建起来。无论如何也得这么搞，即使已经被搞烂了。最后就是夯实基础，多面试几次。