声明本文摘自网络，并做了些修改。写的不错，分享给大家。前言背景：一直有朋友希望我能介绍下自学机器学习、数据挖掘的经历，然而当我认真回首研究生这两年半，发现浪费掉的时间居多，学习的时间太少，积累还不够（虽然校招季收获比较多的数据挖掘相关offer，其实人脉、运气、面试经验等其他因素占了很大比重）。所以在此只能聊聊一些浅显的认识，各位姑妄听之。本文受众[...]

作者有多年行业相关经验，走过很多弯路、趟过很多坑，所以这里将我的一些经验教训和建议分享给大家，让大家少走弯路，这些经验即所谓的“道”。其实这些经验和建议也适合很多互联网行业的其他职位，甚至是非互联网行业的职位。（1）关注业务、关注价值产出推荐算法工程师不能只关注自己做了什么，是否保质保量地完成了任务。对公司老板来说，能够为公司创造商业价值才是最关键[...]

大家都知道互联网技术方向的职业发展一般有三条道路：第一条是一直做技术成为技术专家；第二条是转管理方向；第三条是做到一定程度转行到周边方向，如产品、项目经理等。在国内, 多少对年纪大了的技术人员有一定的偏见，认为年纪大了干不动了，所以大家都愿意往管理方向发展。其实，在国外做技术是非常自信和自豪的事情，听说在 Google 技术人员的地位非常高，只有技[...]

个性化推荐系统，简单来说就是根据每个人的偏好推荐他喜欢的物品。互联网发展到现在，推荐系统已经无处不在，在各行各业都得到普遍都应用。亚马逊号称 40% 的收入是来自个性化推荐系统的，淘宝的个性化推荐系统也带来非常大的收益，新闻媒体的个性化推荐系统典型的是今日头条。除此以外，直播平台给用户推荐喜欢的主播，金融网站给用户推荐需要的理财产品，社交网络给用户[...]

在很多外行人眼中，算法工程师的工作应该是：拿到最近某大神新发的Paper，或者自己钻研理论推公式产出研究成果，通过并行编程实现大规模数据训练，然后打败现有模型，CTR提升200%，收入提高200%。然而实际情况往往并不是这样的。理想中的算法工程师：提出假设->收集数据->训练模型->产出成果。实际中的算法工程师：提出假设->[...]