看了多篇資料后，不得不感嘆，算法工程師的薪資真的高，雖然本人處在這個行業(yè)，但是對比后才發(fā)現(xiàn)，薪資還是低了點……很多小伙伴也想入算法工程師，今天就這篇筆記簡單說一說，算法工程師的入職門檻！

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對于算法工程師來說，大家都覺得很高大上，充滿了難度和高科技，其實，算法無處不在，已經(jīng)融入到了我們生活的方方面面，比如手機的語音助手、美顏相機、抖音視頻推薦、搜索推薦等等……

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算法工程師分為很多種：機器學(xué)習(xí)算法工程師，深度學(xué)習(xí)算法工程師，計算機視覺算法工程師，自然語言處理算法工程師，他們之間的區(qū)別就是處理的數(shù)據(jù)類型和業(yè)務(wù)不同，底層的技術(shù)其實是相通的。CV主要處理圖像數(shù)據(jù)，nlp處理文本數(shù)據(jù)，搜索推薦主要是負(fù)責(zé)內(nèi)容和廣告推廣業(yè)務(wù)。

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那算法工程師的門檻有多高呢？其實我覺得入門容易，精通很難；找一份普通公司的算法崗位不難，進入大廠比較難。

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需要具備的基礎(chǔ)知識：

數(shù)學(xué)基礎(chǔ)（高等數(shù)學(xué)、線性代數(shù)、概率論）

英語基礎(chǔ)（需要大量翻閱國外文獻）

熟悉主流的機器學(xué)習(xí)算法（決策樹、支持向量機、k-means、全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)……）

熟悉主流的深度學(xué)習(xí)算法（CNN、RNN、LSTM、BN、梯度下降……）

熟練使用常用的框架（torch、TF、paddlepaddle、numpy、pandas、OpenCV……）

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有了以上的知識入門就基本沒問題了，如果要精通，還需要進行更加深入的學(xué)習(xí)，懂得深層次和底層的邏輯。

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總結(jié)了一下很多同學(xué)擔(dān)心的問題，基本概括下來是3點內(nèi)容：

1.?非科班出身

2.?學(xué)校非雙一流

3.?算法基礎(chǔ)不扎實

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大家心理千萬不要把算法工程師想象成很難，其實算法工程師和大多數(shù)普通的工程師一樣，只不過AI的出現(xiàn)，讓算法逐漸入了大眾的視野！也讓很多同學(xué)產(chǎn)生了顧慮。接下來就從以上三點和大家聊聊，希望能夠幫助同學(xué)們打消顧慮。

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1.?非科班出身

很多同學(xué)咨詢說，自己不是計算機、人工智能專業(yè)，覺得專業(yè)與算法適配度不高，擔(dān)心畢業(yè)后找不到或者無法勝任心中的算法工作。

不得不說，這個顧慮是有必要的，但是也不用過于擔(dān)心，畢竟很多人畢業(yè)后的工作與專業(yè)不符，你的專長和能力決定著未來的工作，如果對算法感興趣，不妨去找個喜歡的方向去學(xué)習(xí)，鉆研，多花時間補習(xí)算法知識，多找些項目去鍛煉動手能力，或者和志同道合的伙伴一起打比賽，提升業(yè)務(wù)意識和算法運用能力的同時，也許還能收獲一筆不菲的獎金。經(jīng)過以上努力，是可以彌補非科班專業(yè)的不足的。

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2.?學(xué)校非雙一流

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部分同學(xué)擔(dān)心自己畢業(yè)的學(xué)校不是雙一流，擔(dān)心畢業(yè)后找不到工作，這個擔(dān)心是很有必要的，因為現(xiàn)在已經(jīng)不是培訓(xùn)班流水線生產(chǎn)算法工程師的時代，不是學(xué)學(xué)Python、TF、Torch，會搭建兩個model就能找到工作的。

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因為AI經(jīng)歷這幾年井噴式發(fā)展，行業(yè)內(nèi)崗位的供需關(guān)系逐漸平穩(wěn)，再加上近幾年來投入算法的人越來越多，競爭逐漸變得激烈，用人單位對應(yīng)聘者的要求自然會越來越高。當(dāng)然這不代表普通學(xué)校的同學(xué)沒有機會，只是我們對自己要有更高的要求，提升自身競爭力，才能突出重圍，而且要試著了解各行各業(yè)的發(fā)展情況，不是只有大廠才需要算法工程師，中小廠、初創(chuàng)科技公司、芯片以及各個傳統(tǒng)領(lǐng)域都在做AI轉(zhuǎn)型，為產(chǎn)業(yè)賦能，所以大家可以多看看機會，當(dāng)然，也可以選擇考研、賭博等提升學(xué)歷的方式改變自身的困境。

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3.?算法基礎(chǔ)不扎實

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這個其實沒啥多說的，不扎實就要學(xué)習(xí)，因為只有基礎(chǔ)夯實了，才能根據(jù)業(yè)務(wù)需求靈活采取最合適模塊，制定最優(yōu)方案。而這，正是一個算大工程師最核心的技術(shù)素養(yǎng)，發(fā)現(xiàn)問題-解決問題-創(chuàng)作價值。如果你的基礎(chǔ)不扎實，你是沒有辦法快速解決問題的，基礎(chǔ)知識是工具，沒有工具的時候，面對問題只會大腦一片空白，發(fā)呆、煩躁，最后問題沒解決，自己也會焦慮。說這么多，是為了讓大家要踏實下來，拒絕眼高手低，保持自己的思考，與時俱進。

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最后給大家整理一些自學(xué)學(xué)習(xí)路線的資料：

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1.?數(shù)學(xué)基礎(chǔ)：高等代數(shù)、線性代數(shù)、概率論與數(shù)理統(tǒng)計

???推薦課程：standford CS229 ??或者B站，很多

2.?統(tǒng)計學(xué)：

???入門：深入淺出統(tǒng)計學(xué)（書）

???進階：商務(wù)與經(jīng)濟統(tǒng)計學(xué)（書、版本不定）

???視頻：可汗學(xué)院統(tǒng)計學(xué)

3.?Python編程：

???Python安裝：Anaconda\Pycharm

???Python入門：廖雪峰Python學(xué)習(xí)筆記（網(wǎng)絡(luò)）、南京大學(xué)Python（視頻）、練習(xí)題：github fengdu78/Data-Science-Notes

4.?機器學(xué)習(xí)

???課程：吳恩達《Machine Learning》必學(xué)，深入淺出！

? ? ? ? ? ? ?莫煩python（網(wǎng)站、B站）很愛，有代碼實踐！

? ? ? ? ? ? ?林軒田《機器學(xué)習(xí)基石》由淺入深、推全面的

???書籍：西瓜書（理論）+機器學(xué)習(xí)實踐

5.?深度學(xué)習(xí)

???課程：吳恩達《Deeplearning.ai》

? ? ? ? ? ? ??李沐《動手學(xué)深度學(xué)習(xí)》

? ? ? ? ? ????李宏毅《機器學(xué)習(xí)》

需要全套資料的寶子，一鍵三連就可以，整理好放文件夾了！