运动完,忙里偷闲,写写我的部落格。这次写一点转行的经历,一是梳理一下自己的思绪,二是有朋友问起。写下来会更清楚正式一些。
为什么要转行?可能每个人都有自己独特的答案。对于我来说,直接原因是读物理的研究生的时候导师一直催我转博,为了应付导师,我就嘴上说了要转行,所以木有办法,只有硬着头皮真转了;根本原因是我发现自己喜欢的物理,只适合三种人去搞研究(有钱人、聪明人、。。。。额,好吧,两种人)。之所以转了 CS/AI,一是有点兴趣,二是机缘巧合。现在回想,感觉转行的最大好处竟然是,我随时随地打开一个装了 linux 系统的有网络连接的 thinkpad 就可以做任何事,这种感觉非常爽。遥想当年搞物理的时候,不仅要操心如何安排实验可以赶上预约实验设备,设备使用过程中会不会爆炸/故障,还得操心隔壁大哥有没有乱扔有毒试剂或者把电络铁搁在衣服上。。不说了,向依然坚守在科研第一线的朋友们致敬!
有可能你没有像我这样喜欢折腾,不过也可以看一下,权当消遣了(我不会写很多代码或者公式的,只是啰嗦些废话)。私以为,学习新的东西,尤其是还很有用的东西是很令人激动的。
个人见解,对于像我这种没有编程经验的人来说(本科学的 hello world 就不用算了),python 是最容易上手,也是比较有用的语言。而且我只会 python (嗯,我也写过 R,不过是简历-level的),所以就只讲 python 了。
我不会办 python 小班的,一是水平太烂,不敢误人子弟,二是得看你们愿意给多少钱。Instead,不如分享一下我学过的课。Cousera 是一个很棒的线上课程网站,为了佐证我的观点,只消说它的创办人之一是 Andrew Ng,当今 AI 领域数一数二的风流人物就可以了。当时我上的两门课分别是莱斯大学的 An Introduction to Interactive Programming in Python(第一部分地址https://www.coursera.org/learn/interactive-python-1)和密歇根大学的 Applied Data Science with Python (https://www.coursera.org/specializations/data-science-python)。正如课程名字建议的一样,前者是入门的课程,后者是应用的课程;前者会从零开始介绍 python,授课老师逗比且风趣,授课内容好玩且不难,建议一步步学习实践;后者是一系列的专项技术课程,跳着看就可以了,可以当临字帖用。
看网课的时候,我觉得比较有用的经验是先快速地过一遍所有的视频,心中明白了一个大概,再仔细地从头看。
我觉得上面这两段就是满满的干货了。
正所谓工欲善其事必先利其器,为了有一个良好的编程体验,下次讲一讲 windows/linux 双系统的安装,以及在 linux 上编程的一些小技巧。
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