先簡要給出步驟:
1. 明確清楚全面具體描述問題
2. 分解問題
3. 理清主要重點方面
4. 做出解決計畫
5. 進行關鍵因素反推
6. 歸納建議
7. 清楚表達
比如,我現在想做開發類工作,不是不同的開發,而是推薦演算法的開發。
以這個來描述具體的問題
我想做推薦演算法的開發
我整理了有關推薦演算法開發所需的背景知識,技能技術要求
我明確了那些要求我目前滿足,哪些我還要加強
我明確下份工作不再跳槽去做測試開發,或者是轉普通的開發
推薦演算法的開發,需要的背景知識,技能要求如下。
技術要求
現狀熟練掌握mysql資料庫
這個國慶需要打通
熟悉分布式系統的設計和應用
已打通做過回歸等常用機器學習演算法,清楚優缺點及彌補方法
急需打通
關聯規則挖掘、協同過濾
通過個性化推薦演算法一書+練習打通
熟悉map-reduce/bsp/實時計算
急需打通
最優化演算法、自然語言處理、模式識別技術
需要通過相關書籍學習
大規模文字商品推薦系統實踐經驗
需要實際動手做開源專案形成經驗
深度學習(mxnet、tensorflow等)經驗
需要學習開源專案
擴寬開發知識面的:w.richard stevens著的《tcp/ip詳解三卷》,《unix網路程式設計二卷》,《unix環境高階程式設計:第2版》
這個國慶需要打通
《數理統計學簡史》、《矩陣分析與應用》
這個國慶需要學習
粗粗一看,好傢伙,需要掌握和積累的東西還不少。
花一年時間算快的,畢竟很多東西需要積累和掌握
咋一看挺嚇人,但熟悉國內科技社招**的都知道,土包子實用路線最合適,甭管理論積累多麼薄弱,能上手做事情,有產出就行,剩下的理論慢慢在工作過程中積累和補充就是了。
按優先順序排序如下:
演算法(演算法導論,計算機演算法,資料結構等)
數理基礎(數理統計學簡史,矩陣分析與應用,最優化演算法)
擴寬開發知識面的:w.richard stevens著的《tcp/ip詳解三卷》,《unix網路程式設計二卷》,《unix環境高階程式設計:第2版》
個性化推薦演算法一書以及相應的專案練手
相關開源專案學習
最優化演算法通常是凸優化演算法,原來開部落格寫7月演算法的兄弟已經開了乙個技術培訓公司:
首先是時間上的保障,國慶10天可供呼叫
除了吃飯睡覺,寫技術總結部落格。其他時間都可以用來做這個事情。
具體排期如下:
時間安排
10.2
數理統計學簡史、矩陣分析與應用,最優化演算法
10.3
高階unix程式設計&unix網路程式設計第2卷
10.4
用tcp/ip進行網際互連第1卷原理->unp第一卷socket部分->tcp/ip進行網際互連第3卷高階協議
10.5
計算機演算法
10.6
個性化推薦
10.7
開源專案學習
最關鍵的因素是,時間安排上是否足夠完成一件事情,防止延遲拖沓。
時不我待,盡早開始,有所呈現,結果導向,快速迭代。
不要等待,等待換不來問題的任何改善。just do it!
高效解決問題法 麥肯錫解決問題七步法詳解
善於解決問題的能力通常是縝密而系統化思維的產物,任何乙個有才之士都能獲得這種能力。有序的思維工作方式並不會扼殺靈感及創造力,反而會助長靈感及創造力的產生。下面為大家詳解麥肯錫的解決問題七步法 第一步,清晰地陳述要解決的問題。注意提出的問題要做到 乙個主導性的問題或堅定的假設 具體,不籠統 有內容的 ...
1月31日 解決問題的方法( 麥肯錫七步成詩法 )
第一步 問題描述 1 明確企業要解決的基本問題 2 具體的 有內容的描述問題 3 清楚列示問題涉及的各方面資訊 第二步 問題的分解 1 為何要進行分解 a 分解是提出假設的基礎 提出假設 蒐集資料 分析論證假設 完成諮詢報告 b 理清思路 分解區分 設定優先順序 2 問題分解的原則 a 內容是不是全...
十步法原則解決資料質量問題
資料的一組固有屬性滿足資料消費者要求的程度。1 資料固有屬性 2 高質量資料滿足要求 消費者角度 資料質量管理,是指對資料從計畫 獲取 儲存 共享 維護 應用 消亡生命週期的每個階段裡可能引發的各類資料質量問題,進行識別 度量 監控 預警等一系列管理活動,並通過改善和提高組織的管理水平使得資料質量獲...