最近实在闲着没事，回想自己毕业以来的经历，突然有感而发。写这篇文章和大家聊聊！
大家好，我是老周，欢迎阅读我的文章。
工作快三年了，从刚开始入门自然语言处理，到刷题面试，再到毕业入职一家还算不错的互联网公司。期间走过不少弯路，一是不知道学什么，二是不知道怎么学，三是不知道学了有什么用。
于是乘着春节有时间，我把我走过的路总结一下，希望对读到这篇文章的人有一些帮助，毕竟大家的时间都是宝贵的，我花时间写，就是希望对你有帮助。你花时间读，希望你有所收获。
问题1：该不该选算法？（学什么）
这是每个人都会遇到的一个问题，大家在学一个新东西的时候，都会问，这东西学了有什么用？我到底应不应该学，我是学算法好还是学后端开发、前端开发好。我也一直纠结这个问题。
从我毕业找工作的经历看，选择的时候要注意一下几点：
1、经济有周期性，技术也有周期性
所以选择一个新技术的时候，一定要很早的开始学习，争取做第一个吃螃蟹的。那可能有人会问，我不知道什么时候有螃蟹吃？这时候就要利用互联网人的优势了，学会收集信息。可以去招聘网站看看职位数量、问问学长学姐。
2、兴趣为王，找准自己的优势
上面的第一点有点不好把握，但有一个基本规律，是一个新技术出来，头两年掌握它的人会很少，后面将会越来越多的人掌握，然后要求就会水涨船高。
如果不是很早的入门，第二点“兴趣为王”比较重要，找到自己的优势，选定一个方向深耕，比如选定了后端就在后端上一直学习。总会进步。
3、多讨论，多尝试
记得刚毕业找工作，都是一个人蒙头学习蒙头找，没有和同学进行沟通，错过了很多有用的信息。
问题2：如何成为一名算法工程师？（怎么学）
在确定自己学什么后，我们都会焦虑，该学什么了？我选择的方向是自然语言处理。这个方向学的人很多，应用也比较广，在搜索、推荐系统、智能客服等场景中都能大展身手。好比我们想成为一个货车司机，那么我们需要考个驾照、买辆车等等一些列操作。我也总结了一个算法工程师需要的技能图谱：
图1：自然语言处理算法工程师技能图谱
如果把自然语言处理算法工程师比作一个货车司机，那么一个基础架构对应的是“驾驶技能”，工具层是“货车驾驶的知识”，应用层“跑运输的知识”。这是一个逐渐递进的关系。
基础架构层的内容：
计算机基础：这是任何从事编程职业的人员都必须掌握的知识，具体为操作系统、数据结构、计算机网络。特别是数据结构和算法是重中之重。
软实力：沟通能力、简历制作、人脉
在掌握了基础架构层知识后，算法为学习工具知识打好了基础。
编程语言：作为算法工程师，C++和python是必须掌握的两门语言，C++是上线实际算法的语言，python是为了更好更快的进行模型的实验、迭代。
机器学习、深度学习：机器学习、深度学习作为一个很好的建模工具，机器学习必须学会逻辑回归、xgboost这些模型。深度学习作为自然语言建模的重点，也是重中之重，类似学生时代的必修课。必须学会卷积神经网络、循环神经网络、预训练模型、多任务学习这些热点知识。
问题3：学了有什么用？（有什么用）
学习了自然语言处理后，现在热门的应用方向是智能客服、智能音箱、推荐系统、搜索，如果想继续深耕下去，可以选择一个细分领域继续学习。做到更好更强。
后续我会不断分享，我在上面那些方向的学习经历！
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