上周学姐出了第一期直播答疑汇总，上周主要的问题都集中在个人的职业发展规划，还有学习路径的规划上面。本周学姐整理的答疑汇总更偏实战性，有给应届生的面试指导，有给无经验同学的学习规划，也有给要转行的人的忠告。

看看你是否能够从中吸收一些需要的东西。

问题一：应届生没有CV方向的项目经验怎么办？

Q:

老师，您好，我是个应届毕业生，之前没有计算机视觉方面的项目经验，想要请问一下如果想要去找这方面的实习的话，应该怎么去填补这方面的空缺呀？

A：

无非是基础理论知识技能+实战/科研经验。

基础理论知识技能：

系统地学习算法理论，Python人工智能编程，框架使用等

实战/科研经验：

从CV比赛、复现paper、CV科研或工业级项目，其中难点是获得CV科研或工业级项目锻炼的机会，所以一般在理论功底扎实的前提下，通过比赛或复现paper获得实习用人单位的认可。

问题二：算法工程师要会什么编程语言？

Q：

老师你好，我现在研一。在看算法工程师的招聘信息，发现他们没有明确要求一定要会C语言或者其他编程语言什么的。那么这些企业面试算法工程师是主要哪方面的提问？我学的是c和c++。我看做算法好像都是用python，我学的C是否有用？

A：

面试的基本套路：

1考察个人经历、特质（一般HR做）

2考察基础理论知识技能

3考察项目/科研经验和能力

Python性能较低，常用于算法开发阶段，如果算法要部署到一些本地计算能力较弱的地方比如移动端，必须用c/c++去改写。

另外算法开发完成后要进行工程化或产品化，就是往一个应用系统去集成，也主要是由c/c++去完成的。所以光会Python编程是不够的，不要对你的C语言失去信心。

问题三：想转做数据挖掘或者nlp该怎么做

Q ：

老师您好，我今年32了，本科学历，现在在准备申请在职研究生。我现在在一家大公司的小数据团队里面工作，大数据开发(数据仓库)和数据挖掘都会涉及到，相关工作经验也快4年(现在公司3年了）。团队小，算法类需求不多，数据挖掘和nlp的技术也用的很浅。现在想换到纯做算法的岗位，被嫌弃之前的经验“不是算法工程师”。今年换工作特别难，比较想转到专注做数据挖掘或者nlp，老师有什么建议吗？

A：

首先，今年形势不好，谨慎行动。

你以前的经验算大数据+AI，也有算法经验。转数据挖掘我自己觉得不难，大数据经验给你加分的，如果转数据挖掘，你的算法功底（算法理论+实战）肯定有要求，不知道你现在的基础如何。

有没有看过做过这方面的项目，有没有深入的去研究比赛思路，或者你可以去全心打几场数据科学的比赛？

转NLP可能路径长了点，比较快捷的是报个NLP的班？

开个玩笑，学习路径大致是下面这样：

从NLP基础--NLP论文baseline--NLP论文专题，强理论+强实践（代码），最好结合现在的工作做一些NLP算法的实际工作。

直播问题答疑汇总系列还有很多，而且会持续的收集大家的疑问，关注学姐公众号，不错过好经验。

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