一、我是小白，怎么开始修炼之路？

1.如何开始学习AI知识

有目标的学习，从项目，从试验场景中找解决问题的方法，以实现某个问题为导向去学习。

2.如何入门

Just Do it！

找到自己的目标

• 我想做pm，就从excel入手，学一些python数据统计知识，积累一些数据统计技能。

• 我想做数据分析师、大数据工程师，在学python数据分析的基础上，了解数据库，数理统计的知识，学习一些项目套路及简单的模型，掌握工具。

• 我想做算法工程师，学习模型的原理，学习数据知识，自己敲代码，做工具去预测。

3.找到目标后如何学习

• 不停去尝试，找到自己的兴趣点，坚持去做。模型都是有套路的，目标函数、损失函数、超参数…及时总结，多分享。

• 有目标的尝试不同的模型，eg：NLP，先去学embedding，Word2vec，找一个数据集，尝试用CNN、RNN，Bert训练，比较实验结果。

• 遇到难题，要带着问题去网上寻找答案，去找一些大牛的经验分享。不要放弃！

• 学习的时候，以任务为导向。不要为了推公式去推公式。读别人的代码，也要多问几个为什么，遇到问题就去网上找答案。

• 欢迎关注Datawhale公众号及张怡微博CodeWithZhangYi，前人的总结一定不能错过提升自己的最好模板！

4.如何看论文

• 网上一定有很好的论文，要抓住潮流，先参考论文解读，在自己细看论文及参考文献。

• 专业术语 -> 推网络结构 、公式 -> github拉相应项目，看代码，改代码 -> 套自己的数据，自己的场景，应用潮流结构。

• 看不懂潮流论文，可能需要补知识点了~还是有目的，有导向的去查应该看的论文。

• 经典论文不代表都要细致看，要抓住论文中的知识点。由知识点扩展到面，做好总结。

5.应该先看教程还是先走项目

最好是项目为主，Just Do it！手边要备一本工具书做教材（先看目录哦~）。根据任务去解决问题，在解决问题的过程中学习，并用教材做知识的填充和整理。

6.怎么找项目

kaggle，各大厂（BAT等）的比赛。门槛低，找到自己的兴趣点，Just Do it！

另：比赛不要找“猪队友”哦，要找能共同进步的朋友，哦，对了，比赛过程中别忘了增进感情，你们会成为真正志同道合的朋友的！

7.AI学历要求

真正的门槛是硕士的能力！是独自分析问题，解决问题的能力，是读论文、推公式、搞理论、敲代码的能力！

总结

重中之重，开始尝试吧！别一直停下思考，找一个方向，先去做，Just do it！

二、校招、实习经验

1.校招如何准备

• 一定要提前准备（半年期）

• 去大厂官网搜集招聘信息、招聘要求

• 丰富简历（自己去准备一些实习、比赛经验）

• 提前半年敲代码（简历中可体现的代码能力，包括解决过什么问题，实现过什么模型）

• 多了解校招知识，校招比社招还是容易的！

2.实习

• 确定方向，了解常用岗位的工作内容。

• 可以尝试不同方向，找适合自己的岗位；但如果有做AI工程师想法的话，尽量不要投行政、运营等。

• 实习，经济压力略大，尽量坚持一下。痛苦是一时的，成长是一辈子的！

• 实习最重要的是学习！！！技术岗要踏实去敲代码，尝试感兴趣的工作方向！抓住一切学习的机会。

3.简历

• 准备哪些内容：大厂招聘需求，多逛招聘网站（需要的技能，对应的能力、待遇）

• 面试遇到难题：从面试官那获取知识，如需要C，寻问项目应用的点及如何用，何时用

• 平时有意识的准备一些简历可写的提亮点

4.面试

• 学会挑选面试机会（找适合自己的，不要浪费自己的时间）

• 提前调查

• 面后做总结，不要一个坑跌两次

总结

不要想太多，去做！边学边总结边分享！递进式学习。多听自己内心的声音，不要太在意别人的看法。不要太push自己，找到学习的乐趣，乐在其中~

三、完整分享

本次直播留存了录播，可以反复收听学习，复制下方链接 或者 点击阅读原文，就可以进入课堂啦~

http://weike.fm/n5YYj

如果需要进Datawhale社群，一起学习，参与更多交流和分享，联系Datawhale进高校群或在职群。

图文 | 蜉蝣

排版 | 蜉蝣

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