π日巨献：从无到有学习之路经验汇总
无论是来自知乎，还是微信公众号，关注我的人逐渐增多，也开始有很多人问起我的学习经验和线路，为了方便大家更好的找到，于是我花了点时间整理了一波，希望大家能对大家有用，通过参考学习，也能得到一定的提升。废话不多说，开始吧。
自我介绍
见本人号下“关于我”处，或在本文原创推文下第三条。
事先说明
为了让下面内容不产生不必要的误解，我需要把一些话放在前面。
下面内容均为个人的真实经历和感受。
觉得有用就要动手去做，不是看完人就会有提升。
希望大家能够变得独立自主起来，不要把没有老师教，没有导师带当做自己菜的理由。
除非是限定专业的考试或者岗位，否则专业真的和就业没有必然关系。
不要指望大锅饭能让你变得优秀，例如课堂。
字数多，如果觉得正确，大家就继续看呗。
建议宜精不宜多，有用才是关键，我主动做了一些修剪。
和打游戏一样，简单游戏小收获，困难游戏大收获，但是归根结底还是要通关才有收获，大家酌情选择。
研究生科研相关
科研总体而言我还算有个比较好的结果，但是过程其实非常痛苦，现在工作后回头看其实工作比较轻松，可以说这些成果得来不易吧，我在毕业之后趁热马上给大家整理了我研究生的经验，大家酌情参考使用，希望大家的科研之路能顺利，也希望大家借助这段时间的经历能逐步成为一个独立自主，不过分依靠他人助力即可完成任务的优秀研究生。
算法领域的成长经验
说实话，我一个数学系（专业叫做信息与计算科学）出来，其实并不是算是一个根正苗红的计算机专业学生，平时自己也喜欢倒腾玩耍，跟过导师接活写前端（公众号很久之前的历史文章还有我的学习笔记，如React-Redux学习笔记），想过数据分析作为自己的一个选择（硕士统计学专业），后来才确定算法工程师作为自己的第一目标（数据分析其实还是个备选），迷茫的时间很长，有了选择后，通过自学和实践，逐步成长至今，下面内容我并没有像讲故事一样给大家展示我的过程，随着时代变化，知识更新，很多在我那会很难的东西现在其实非常易得，所以我做了一些更新，形成一些学习路线，这个比讲我的经历本身对大家更有用。
入门
万事开头难，要入门总是会不太简单，来看看我给大家推荐的线路吧：
计算机基础，脑子里有算法，却无法跑起来，落地产生价值，相当于没用，所以计算机基础很重要。
数学基础，大家还是需要掌握一下，数学能力决定了这个领域下的上限。
这时候开始学机器学习，才会比较有感觉。
进阶
机器学习学到一定程度肯定就会遇到瓶颈，这些内容协助大家进阶：
进阶基本版
另外还有一篇有关算法岗工作一年的经验，知乎和公众号下都很多人喜欢。
特定领域下的思考
研究生期间，我主要深耕的是时间序列和NLP，后面考虑到推荐系统的发展方向和推荐系统问题的特性，专题学习了一轮推荐系统（当时视角下对推荐系统的思考：技术向：推荐学习推荐系统（深度思考，不是广告）），那么经验和思考如下：
NLP
NLP有一篇比较有参考意义的，大家可以看看：
推荐系统
一方面总结了一下经验，另外写了一个小教程，叫大家完成一个简单的demo。
路线。
手把手搞推荐系列。
后记
没啥好多说的，希望对大家有用吧，共勉。