自己一年来学习机器学习以及深度学习算法的学习路线

1. 初期Python学习

2016年国庆节后开始计划转行，往IT方向转，但是当时没有明确的目标，想法就是先把语言学会。大概花了一周时间看了看Python的基本语法，看的书和网上的博客，看完后就开始写爬虫，当时觉得能把网络上面的数据爬到自己的电脑里面很有成就感，动态爬取了天天基金网站，这是天天基金的代码地址，当时这个爬虫代码是在自己阿里云服务器上运行的，运行一天多后机器卡死了，内存溢出。还有豆瓣的电影数据。

2. 语言进阶学习

想到爬虫很难找到高薪工作，所以开始学习web后台开发，选择了Django作为开发的后台框架，学习后开发了自己的博客网站，现在基本没有维护也没有写了，同时给两个公司开发了他们的主页，到此研一上学期结束。

3.机器学习入门

研一下学期，大概2017.4开始学习机器学习，当时导师给报销购买了一个机器学习的课程，讲的不错，自己的理论知识基本是从这个课程中学到的，不明白的就查网上的技术博客，这个视频看了好几遍，自己总是忘。看完后会对给的代码进行复现，自己敲一遍(不止一遍)。

传统机器学习学完后开始接触深度学习，主要是计算机视觉方面的东西，吴恩达老师深度学习的课讲的非常好，每节课步长，但是总结的很到位很容易懂。把这些学完研二上学期也基本结束了。

4.后期深入

研二下学期导师项目上的事情比较多，非常忙，只能抽空学习自己的东西。主要方向是加强代码能力，学习TensorFlow框架的使用，毕竟代码才是生产力，参加了阿里天池的一个算法大赛拿了32/956的名次，一般般。2017年底觉得做机器学习算法都是在海量数据的环境下，所以觉得学习一些大数据的知识还是很有必要的，开始自己根据教程搭建Hadoop平台，学习用scala编写spark机器学习代码，实现一些简单的数据处理和个性化推荐系统等。

2018年初的寒假开始准备实习面试，毕竟这行有大厂实习经验对秋招是及有好处的。根据《剑指offer》学习数据结构的面试算法题，梳理机器学习的基础知识。2018.3开始投递各大厂的简历，拿到了阿里巴巴、腾讯、远景智能的实习offer，百度让我转开发岗，不想搞开发，然后就拒掉了。

以上就是整个学习的过程