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年薪25萬的程式員都選擇轉行了,究竟是什麼行業這麼熱門?



近年來,人工智慧高速發展。無人超市,無人物流,無人加油站,無人駕駛,無人酒店……再加上各種功能健全的機器人!在我們毫無察覺中,人工智慧正在日夜不息地自我迭代進化,衝擊著我們生活的方方面面。


人工智慧的時代,已經來臨。我們從互聯網走向移動互聯網,現在又從移動互聯網走向人工智慧時代。業內有人稱這一次的人工智慧爆發是互聯網 3.0 時代的開啟。


人工智慧火爆全球並快速切入各個領域,比如電商、金融、交通、安防、醫療、教育,國內外各大公司紛紛成立相關AI研究院,火速招兵買馬,可目前市面上人才缺口嚴重不足,供需比例僅為1:10


機器學習作為AI的核心技術,可謂掌握了機器學習,便跨過了AI的準入門門檻。那麼,對於非專業的半路出家的你們該如何入門?如何學習機器學習?如何更好的拿高薪就業?



如何高薪就業?這個話題是大家一直以來很關心的!今天,小編和來大家分享一哈,前幾天看到一篇關於從移動端轉行機器學習高薪就業的一篇專訪話題~


那位同學是本科畢業,學習了機器學習之後,現在拿到了高薪offer,薪資相對於之前翻倍漲。剛開始學習的時候,他曾擔心自己沒有經驗,學完之後找不到工作這些問題!或許你也曾有過或是現在正有這樣的顧慮和擔心呢?但是,最後他的這些擔心和顧慮都消除了,成功轉行並順利拿到高薪offer!


那麼重點來了,他是如何消除疑慮?如何成功轉行並拿下高薪offer?看看他是怎麼回答的。



以下是採訪的5點問題,和大家分享一下


1、恭喜從移動端成功轉行NLP,較培訓之前的上一份工資年薪漲了15萬,請簡單介紹下你自己(教育經歷、工作經歷)


趙同學:hello各位好,我是16年畢業於一所普通的一本學校,專業是軟體工程,畢業後在一家游戲公司做移動客戶端開發,去年十月開始接觸機器學習,但由於沒有工作經驗面試機會都沒有,參加完七月在線機器學習集訓營第四期培訓後順利找到了月薪double的工作,任職nlp工程師。



2、是什麼原因促使你從傳統IT轉行AI


趙同學:目前AI行業大熱,也是未來互聯網的發展趨勢,相比於其它崗位,薪酬也較高。其次,對於移動端開發來說,大部分都是業務代碼與重覆率較高的功能代碼。而對於機器學習來說,無論是演算法的運用還是特征的構建,都充滿了變數,更有挑戰性。



3、當初報名集訓營有哪些顧慮,後來如何消除的,請詳細說說?


趙同學:最擔心的還是怕因為沒有工作經驗集訓完依然找不到工作。集訓營期間對機器學習有了一個更加具體,全面的學習,加上後期的實戰專案,有了更多能寫到簡歷上的點,深圳的線下nlp專案也成了我找工作的敲門磚,非常對口,老師也針對一些面試中會問到的點給我們做了詳細的說明解答。


在簡歷方面,七月的老師也提供了許多優化方案,集訓完很快就收到了面試機會,面試問題也都是老師們經常提到的點。



4、來ML集訓營4上收穫到的最大技能或心得是什麼?


趙同學:首先是對機器學習有了一個更全面的認識,從基礎的python、pandas到後期的演算法,所有知識點都聯繫的很緊密,不像自學期間那麼盲目,對機器學習的演算法原理也瞭解的更加透徹,對於一些複雜的演算法svm 、xgboost 能做到熟練的推匯出來。面對面試中遇到的問題也是游刃有餘。


其次,在線下課也認識了許多優秀的老師與同學,學習氛圍很好,我們也有學習的動力。



5、未來三年的職業規劃是什麼?


趙同學:首先肯定是先對目前的工作要有一個更深入的瞭解,包括專案的架構,演算法原理,之後會繼續學習nlp方面的知識,把一些難點學精學深,在多輪會話、知識圖譜方面能有更深入的瞭解。其次,在其他領域也要去不停的學習,緊跟當前的熱門,希望在未來能有更好的機遇。


分享完這位同學的面經,你們有什麼想法呢?其實,轉行並沒有你們想象的那麼難,只要你一旦下定決心,付出努力,沒有什麼是你做不到的!挑戰高薪,你也可以!



現國內領先的人工智慧教育平臺七月在線推出了【機器學習集訓營第六期】,正在火熱報名中,該課已經舉辦了五期,每一期都涌現出了很多優秀offer,紛紛從Java、Android、iOS等傳統IT行業成功轉行轉型轉崗AI拿到年薪三四十萬,部分甚至超過四十萬拿到五十萬或更高。


努力三個月,挑戰年薪四十萬,甚至更高薪資。


本第六期,在前五期的基礎上,除了繼續維持“入學測評、直播答疑、佈置作業、階段考試、畢業考核、一對一批改、線上線下結合、CPU&GPU;雙雲平臺、組織比賽、聯合認證、面試輔導、就業推薦”十二位一體的教學樣式,本期再次改進,新增一對一的就業跟蹤輔導推薦且豐富線下實戰專案。線下在北京、上海、深圳、廣州、杭州、沈陽、濟南、鄭州、成都、武漢、西安、長沙,十二城同步開營


此外,本期依然沿用前五期線上線下相結合的授課方式,加強專案實訓的同時引入線下BAT專家面對面、手把手的教學方式;突出BAT級工業專案實戰輔導 + 一對一面試求職輔導,並提供一年GPU雲實驗平臺免費使用,精講面試考點。讓每一位學員不用再為遇到問題沒人解答,缺乏實戰經驗以及簡歷上沒有專案經驗,面試屢屢遭拒而發愁。


本期集訓營總計十個實戰專案,八大階段,涵蓋教你零基礎快速上手編程、資料分析、資料可視化、玩轉大資料、機器學習原理、機器學習實戰、深度學習從原理到實戰,以及BAT工業級大專案實戰




課程大綱



第一階段:零基礎快速上手編程

在線直播:1-基本python型別、判斷與迴圈流程等

在線實訓:2-python基本練習題

在線直播:3-檔案/資料讀寫、面向物件、第三方庫等

在線實訓:4-多種資料讀寫與面向物件練習

線下實戰:5-python基本練習題 與 google python實戰題


第二階段:資料分析全攻略

在線直播:1-pandas花式資料統計與分析技能

在線實訓:2-pandas綜合練習

在線直播:3-用pandas完成機器學習資料預處理與特征工程

在線實訓:4-pandas完成Kaggle機器學習預處理

線下實戰:5-美國大選、共享單車資料分析


第三階段:可視化提升資料逼格技能get

在線直播:1-好用的python可視化利器matplotlib

在線實訓:2-matplotlib完成Titanic和自行車租賃資料可視化

在線直播:3-自帶各種資料擬合分析的可視化利器seaborn

在線實訓:4-seaborn完成Titanic和自行車租賃資料可視化

線下實戰:5-美國大選、共享單車可視化技能鞏固與實戰


第四階段:玩轉大資料

在線直播:1-hadoop與map-reduce

在線實訓:2-手寫map-reduce完成詞頻統計,製作詞雲

在線直播:3-Spark與大資料處理

在線實訓:4-Spark大資料日誌分析

線下實戰:5-大資料分析處理案例


第五階段:機器學習原理

在線視頻:1-線性回歸、logistic回歸、梯度下降

在線視頻:2-決策樹、隨機森林、GBDT

在線視頻:3-SVM與資料分類

在線視頻:4-特征工程:資料清洗、異常點處理、特征抽取、選擇與組合

在線直播:5-logistic回歸 Softmax SVM 與 朴素貝葉斯的精髓速講

在線實訓:6-演算法核心要點鞏固(上)

在線直播:7-決策樹 隨機森林 boosting 模型融合的精髓速講

在線實訓:8-演算法核心要點鞏固(下)

線下實戰:9-機器學習演算法面試要點大考察


第六階段:機器學習實戰

在線直播:機器學習流程、基本分類與回歸模型

1-ML綜述及sklearn庫簡介 

2-ML演算法一覽(各類演算法及簡單應用) 

3-資料預處理及驗證

4-回歸案例

在線實訓:Kaggle機器學習比賽中的特征工程處理實戰


在線直播:機器學習中的特征工程與模型調優,sklearn用法

1-特征工程(獨熱向量編碼,分段與離散化,多項式特征)

2-特征處理、特征構造、 特征選擇

3-模型評估與引數調優

4-流程化處理:PIPELINE 

在線實訓:sklean接口熟悉與機器學習建模指導


線下實戰:sklearn建模與使用

1-手把手帶你get scikit-learn機器學習建模重要點

2-get迅速上手建模的技能

3-學習如何進行模型調優,一步步優化自己的模型

4-包括數個Kaggle與天池案例


在線直播:XGBoost與LightGBM精講

1-建模調參(資料清洗、特征處理、特征選擇、模型的調參、評估)

2-模型狀態(過/欠擬合、狀態驗證、過/欠擬合的調整、模型調優)

3-模型融合(集體智慧:投票器/Bagging/隨機森林/Boosting)

4-XGBoost簡介及三類引數詳解,和代碼實現

在線實訓:sklearn刷Kaggle比賽題


在線直播:自然語言處理相關問題與建模

1-Kaggle便利店銷售預測案例

2-比賽開發流程:資料準備、資料特征處理、XGBoost設參、訓練與分析

3-NLP案例1:分類與打標簽的應用:資訊,金融

4-NLP案例2:中文情感分析

在線實訓:XGBoost與LightGBM使用


在線直播:金融風控比賽實戰

1-微額借貸風控案例:資料分析、特征處理、特征選擇、模型設計

2-風控演算法案例:資料清洗、特征選擇、類別不平衡解決、模型設計

3-模型融合及專案代碼

在線實訓:資料科學比賽練習賽


線下實戰:集成演算法與場景建模

1-集成模型在多個比賽和工業場景的應用

2-熟練XGBoost和LightGBM的使用

3-使用樹形Boosting模型達到最佳擬合效果


第七階段:深度學習原理到實戰

在線視頻:1-神經網絡初步:全連接與反向傳播

在線視頻:2-捲積神經網絡與計算機視覺

在線視頻:3-迴圈神經網絡與自然語言處理

在線視頻:4-深度學習實踐:Caffe與Tensorflow專案實戰

在線直播:5-深度神經網絡、google wide&&deep;模型、騰訊通用CTR神經網絡框架與實現

在線直播:6-捲積神經網絡、caffe實戰圖像分類、Tensorflow實戰圖像風格變換實現

在線直播:7-迴圈神經網絡、Tensorflow實戰情感分析與文本生成實現

線下實戰:8-Caffe&&Tensorflow;實戰


第八階段:實際綜合專案與就業指導

線下實戰:1-自然語言處理專案

(文本資料抓取+spark/pandas資料分析+可視化+特征抽取+Sklearn/Spark機器學習建模+深度學習建模)


線下實戰:2-分類與推薦系統實戰

(音樂資料抓取+spark/pandas分析+可視化+協同過濾+隱語意模型+特征抽取分類建模)


線下實戰:3-圖像專案

(圖像分類+圖像檢索)


線下實戰:4-機器學習面試輔導

(面試註意點+常見面試考點精講+簡歷指導+專案展示)



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以上兩課程,將更好助力你學習機器學習集訓營課程中需要的知識~



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