成为软件工程师的步骤，即先要成为什么，再成为什么，最后成为软件工程师？_百度知道
成为软件工程师的步骤，即先要成为什么，再成为什么，最后成为软件工程师？
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　　数据科学家首先应该做的事：对作者情感观察的分析，作者：Yanir Seroussi, 译者：董飞
　　人们总是问我如何有效的成为一名数据科学家。我的经历是先成为一名软件工程师，然后读了数据科学相关的PhD (是在它变成热点之前)。在这篇文章里，基于我在这个领域的经验总结，给出了成为数据学家的首要步骤，目的是为了帮助那些想从纯软件工程领域转行到数据科学。
　　当我们就读PhD 课程的过程中，如果你已经明确要成为一名数据科学家，那么我并不建议使用传统的学习方法。当我们自主学习时，我们可以从互联网上找到大量可用的学习资料。事实上，我们可以比读一个PhD进步的更快，因为PhD项目有很多循规蹈矩的事情花费我们大量的精力。
　　这篇文章由五个相关步骤构成。尽管我列出了顺序，但是很多步骤可以同时进行。这些步骤大体出自于我的第一篇论文，由Ingrid Zukerman 和 Fabian Bohnert联名出版。读者们如果想了解更多详情，请参见原文或者我论文的第六章节，其中包括了更多详尽的实验和总结。
　　第一步：从解决一个难题开始
　　尽管你对于数据科学领域的机器学习和数据方面一无所知，从解决一个难题开始非常重要。理想化的，你可以找一些自己感兴趣的东西，因为这样做起来会更有激情。
　　你可以用一些原有的难题，例如 Kaggle competition 或者 UCI datasets. 或者你也可以自己搜集数据分析，这样会更具挑战。
　　当时，我的兴趣点是 natural language processing 和 user modeling. 我的导师被授予一批经费对调查问卷进行情感分析，那也成为了我研究的方向。这个课题很快被着眼于研究作者和他们表达情感的方式之间的关系上面，同时也被应用于提高情感分析算法的准确性上面。为了达到研究目的，我收集了大量IMDb用户的文本数据。难点在于结合这些用户自己的评论去推断他们的等级，假设考虑作者的身份的方法比忽略其身份背景更有用。
　　方法二：跨越你知识的屏障
　　无论你选择了什么问题，你都会面对跨领域知识的学习，像维基百科，教材和网上课程都会是类似机器学习和数据，最好的基础教程。当你面对一个具体的难题时，阅读专业论文将会有助于你更好地理解眼下这个难题。
　　读PhD就是给了我宝贵的时间，例如用一个月时间去阅读文献。我阅读地200多页地论文中大部分都是有关情感分析的，那让我对于这个领域地成就有了全面的了解。然而，最有效的方法时停止阅读，开始动手解决问题。这也是我认为最好的建议：没有比亲自动手解决困难更有效的学习方法了。
　　方法三：弄“脏”你的手
　　当选好的课题和跨领域学习都已经基本完成，是时候做一个计划并且努力实现它。由于我的背景是软件工程师以及对于early collaborative filtering approaches to recommender systems的尝试，我的计划很大程度上就像 Leo Breiman 所说的算法模型文化。那就是：我将更多关注于开发处理搜集数据过程的建模算法。该方法更像是由直线思维的软件工程师提出来的，而不像是数学家或者数据学家的方法。
　　这个计划非常的简单：
　　? 复制结果，结果显示rating inference 模型是由很多目标群体提供的文本测试过的（i.e.,写了文本的作者的等级是我们用来预测的）；outperform 模型有更多多样性的客户提供的文本测试过的。
　　? 用一种被联合筛选的方法，以目标客户提供的文本为基础，把许多单一作者的模型和infer rating 的模型就目标群体的共同点进行对比。
　　? 多种相似的实验方法基于训练和目标客户提供的大量文本中各种各样的限制条件。
　　? 重复这些方法直到结果出来。
　　这个计划的原理是：因为不同的人表达情绪的方法不同，而相似的人表达情绪的方法相似（e.g.,不同文化背景下描述事物的方法不同）。最主要的推动因素是 Pang 和 Lee 的发现－在同一目标试验足够的文本量的模型是最好的。
　　我当时用来实现这项计划的方式与今天我将怎么做截然不同。那是2009年，结合 Weka package 用Java 的主要模型看起来比我以前用的C/C++是显著的提高。我很大程度上依赖于学校网络去运行实验和写一大堆代码去处理试验逻辑，包括一些 Perl 脚本 for post-processing。 虽然结果很复杂，但是那样确实很奏效并且我得到了可以用来发表文章的结果。如果我当时做像今天这样的工作，我会把 Python用于所有的事情。 IPyhon Notebook 是跟踪实验过程很好的方法，以及Python packages 例如 pandas, scikit-learn, gensim, TextBlob, 等，都是对于数据科学入门简单而成熟的方法。
　　方法四：发表你的结果
　　制定一个发表结果的期限的确很有压力，但是它会有两个积极的效应。第一，把你的实验结果公布开来可以让你得到有价值的反馈。第二，艰难的截止日期可以有助于你制定切实的目标。你可以一直保持收获无数细小的进步，但是出版截止日期可以强制你停下来。
　　我的例子是，UMAP 2010 会议是我的截止日期，会议承诺的免费去夏威夷履行也称为了一个很好的激励因素。但是及时你没有精力和时间去发表一篇专业论文，你也应该给自己制定一个发表一些东西在博客或者论坛的截止时间；也或者是一个导师可以关注到你工作的报告。得到持续不断的反馈是进步的主要因素，所以应该尽早公布，经常公布。
　　方法五：完善你的结果并且继续前进
　　恭喜你！你已经把你的努力公之于众了。接下来应该干什么？你可以继续专注于同一个难题－探索更多的方法，加入更多的数据，改善限制条件，等。你也可以着眼于其他你感兴趣的难题。
　　我的例子是，因为我接下来要学习的东西与我第一篇论文的试验结果有关，我不得不再次回到那个议题。结果是我把所有的实验材料都组织整理好去支撑我的论文（写一篇论文是读PhD的首要任务）。如果我可以选择，我将不会那样做。我将追求如何有效地加强我的论文，例如用一个客户为主体，使用更多的切实全面有效地方法，和测试不同方法而不是仅仅去支持矢量机器。因此，我仍然在审视核心观点－在情感分析当中，客户的身份背景应该被考虑进去，这个方法直到今天仍然切实有效。但是我已经采取了自己地方法并且继续进行下去。
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来源：码农网&&&时间： 09:26:07&&&阅读数：
[导读] 三年前，我还在巴塞罗那的神经科学实验室工作，忙着研究脑电波、教授心理学上的认知系统课程。而今天，我以设计和写软件为生。
&&&&&& 三年前，我还在巴塞罗那的神经科学实验室工作，忙着研究脑电波、教授心理学上的认知系统课程。而今天，我以设计和写软件为生。
&&&&&& 你或许会满头黑线：隔行如隔山，这转变也忒快了吧。其实不然，早在以前我就已经写过很多软件了&&比如想理解扫描出来的有40GB那么多的大脑数据，我得捋起袖子、埋头苦干，写个能紧缩这些数据的脚本。所以我一直以来就是一个能干的程序员。但是直到我最终下定决心辞去了这份在学术上能有所建树的工作，转去一家朝气蓬勃的创业公司打工，我才明白了什么是软件工程师&&而更重要的一点是，知道了软件工程师是干什么的。软件工程师并不意味着你得学会更多的编程语言、类库、算法和设计模式。它是一种心态。
&&&&&& 如果我能早点懂得这些，我的工作肯定要轻松的多。不过亡羊补牢，犹未晚矣。
&&&&&& 下面是我写给自己的注意事项，是我在这三年里学到的经验教训，有的甚至是惨痛的。
1.智力不是万能的
&&&&&& 如果你还年轻，聪明机智能让你的道路走得更加顺畅。聪明能让你鹤立鸡群。如果你有强大的表达能力就更妙了。老实说，聪明和好口才能让我们在高中和大学里所向披靡，轻轻松松就能拿到个好成绩。&&如果你两项都具备，那么首先要恭喜你，你是一个幸运儿。但是同时你也很不幸。因为当你毫不费力地考上一个好学校，随便看看就能通过考试，其他智力不如你的人却因此学到了将来会受益无穷的品质：勤奋、耐心、协作等等。
&&&&&& 当今社会太过于看重智力。当我告诉别人我曾经在神经科学方面工作过，大家第一个反应往往是：&哇，你肯定超聪明的！&我不得不说，我认识很多人或许智力方面不及我，但是却的的确确是更为优秀的神经科学家。
&&&&&& 智力毫无疑问能为你打开前行的大门，但是如果光有聪明，工作是永远不可能做好的。勤奋、严谨、可靠的网络，最后还有守信等等，不光是在软件工程领域甚至在其他专业都是必须的基本品质。而这些是学校不会教给你的。
2.为你自己鼓掌
&&&&&& 这句话可能大家看到过很多次了，但是这的确有着其不可忽视的重要意义。无论结果如何，只要努力了，那么就应该为自己自豪，为自己鼓掌。不是所有努力都会有成果。我们谁都喜欢在报刊杂志上出现自己的名字，但是中间过程却异常艰辛。首先得想出一个好的课题，否决一些假设，然后才能一步一步进行研究&&这个课题可以大至人类也可以小至在试管里漂浮&&根据需要而定，然后严格分析数据和验证统计资料，如果发现有错误就毫不犹豫重新开始。看着过程就头皮发麻！
&&&&&& 写软件意味着要规划特点、研究现有的开源代码、学习新的模式和编程语言、修复bug、重构及维护等等。如果在这些过程中你丝毫没有感觉到乐趣，只是把这些步骤当做是得以发表论文、发布产品的工具，那么你永远也不可能在这个领域真正有所建树。如果你在提升自己技能方面没啥目标，那么我建议你还是尽快转行，哪怕是去做科学家、工程师还是别的什么，都比现在这样浪费时间要好。
&&&&&& 为自己鼓掌、以自己为荣意味着，你在做的项目是自己喜欢的，可能这些项目看上去又小又蠢，为了不影响整个项目的顺利完工，可能根本没有必要投入精力马上去做，但是你就是孜孜不倦、刻苦攻关。只因为两个字：喜欢。有意思的是，这似乎在软件社区是个相当普遍的现象&&我们每天在用的很多产品开始仅仅是因为开发者个人的爱好而已&&但是却在科学界极为少见。下面是Konrad Lorenz（奥地利动物学家、动物心理学家、鸟类学家、诺贝尔奖优胜者）写的我最喜欢的一段话之一，和大家分享：
&&&&&& &对研究型科学家而言，在早饭前回顾丢弃宠物的假设就是最棒的晨练了。&
&&&&&& 如果你感觉这听起来很愚蠢，那么也许你并不应该成为研究型科学家。
3.学习新工具
&&&&&& 学习新工具不只能够扩大抽象的知识领域，并且在有的时候借助这些工具还能帮助我们解决问题。付出总有回报，一切很快就会见分晓。
&&&&&& 学习新工具的一个好办法就是类似上面提到的要自己喜欢，毕竟兴趣才是最好的老师。当你构建好新模型或者别的什么之后，可以试着用另一种工具再构建一次。要记得，失败是成功之母，人都是在逆境中成长，在失败里学习的。不过如果你认为没必要继续了，学到的已经足够了，或者不可能成功，或者对此你已毫无兴趣，又或者你发现这个挑战超出了你的能力范围，那么就此放弃也可以。
&&&&&& 以下是我强烈建议学习的一些好工具：
&&&&&& 1.Git和Github。有了Git，妈妈再也不用担心我的备份了。而Github上有超多的事例代码，这样你就不必老是自己重新写过了。
&&&&&& 2.插图软件。我个人比较喜欢Inkscape，不过Adobe Illustrator和新出来的Sketch&也一样棒。
&&&&&& 3.学习如何有效使用文本和代码编辑器。
&&&&&& 4.学会如何讲话。
&&&&&& 5.涉猎Python, R, HTML&和&Javascript等等的基础知识。
&&&&&& 对一个问题的解决方案往往会受到我们所用工具的限制。学习新工具也是为了能跳出这个框，从其他的角度看问题。
&&&&&& 如果你还在上大学，那么我强烈建议你每周定一天时间用于学习新工具。如果你已经是在搞研究的博士，那么可以每周两天。从长远来看，这会节约你解决问题的时间，别人会因为你的高效率而震惊赞叹。如果你觉得你没有那么多空余的时间，也不需要给自己压力，可以向年长的同事请教，如何去正确分配时间。
4.成为利益相关者
&&&&&& 众所周知，主管以及CEO总是把公司的利益放在首位，这是他们的工作职责。
&&&&&& 但我们谈到公司的最大利益，我们往往指的是利益相关者的最大利益。而现在的问题是：哪些是主管和CEO眼中的利益相关者，这些利益相关者的利益又占多少比重？
&&&&&& 如果你的老板认为他/她自己是唯一的利益相关者，那么赶紧走吧。不然的话，要是找到合适的家伙，你就会被抛弃。还有哪些会是利益相关者呢？投资者或者慷慨的捐献者，员工，学生，还是全人类，都有可能，关键是要尽快找出来。并且如果你不在利益相关者当中，那么离开。
&&&&&& &发布&这词已经成为了科技领域的新宠。它的意思是把我们的产品从仓库中取出来展示给消费者。这不仅仅是一个动作，更是一种心态。如果不能把产品成功交付给客户，那么意味着我们以前的工作毫无价值，是无用功。关于这一点，是我们要时刻谨记的。
&&&&&& 以前在学术界的时候，我写的大多数软件必须一一对应系统。而现在要为五十万用户写软件，这真的大不相同。
&&&&&& 这也意味着，如果不能发布一个完美的产品，我们就得一直迭代。所以如果想尽快得到一个完美的产品，那么发布吧！有压力才有动力，集思广益，查漏补缺。
6.了解80/20法则
&&&&&& 80/20法则的基本意思是，花上20%的时间能实现项目80%的预期效果，然后剩下20%的项目成果则需要80%的时间才能拿下。举个例子，假如你从郊区开车前往市区：在20%的时间里走了80%的路程，但是当你碰上交通堵塞，呵呵，剩下20%的路程就会用去你很多很多时间。
&&&&&& 那么了解这个法则有什么意义？因为如果没有这个法则指导，很多人往往会低估完成一个项目所需要的时间。科学家和工程师更是容易犯这种错误。不光是这个法则，还有部分是经验问题：懂得越多，就越能更好的预测开工之后会遇到的各种问题，而这一点是很多人想不到的。
&&&&&& 如果你还没有这方面的经验，那么可以将你认为所需要的时间乘以五，希望经过五分之一的时间之后，你会明白对80/20法则有所了解。
7.不要出卖自己的灵魂
&&&&&& 我攻读我的博士学位完全是个错误。其中一个错误我把它叫做&学术犯罪&。因为那个时候我觉得如果我不去读博士完全是浪费了我的天赋。不过我觉得我有所亏欠于那些支持我学术生涯的人&&教授和支付我奖学金的人&&因为我最后并没有去搞研究。他们投资了我的未来但是很可能会失望，因为他们的投资并没有成果&&我并没有成为一名伟大的科学家。不过这是他们的问题，不是我的。
&&&&&& 这同样也适用于任何其他工作。人们给你投资，是他们利益最大化的选择。这并不意味着你由此需要出卖自己的灵魂。
8.离开自己的安乐窝
&&&&&& 以下是我对世界的看法：
&&&&&&&&&&&&&&
&&&&&& 在一个你熟悉的地方，舒适又安全，你可能学进去很少。然而当处于恐慌的心态中，你可能啥都学不会。
&&&&&& 每个人都有自己的&狗窝&，在这里，你放浪形骸无拘无束，角落里藏着什么都清清楚楚。不过如果你想学到新事物并且能够迅速成长起来，那么首先你得离开这个&安乐&的地方，自己在学海里迎风破浪&苦作舟&。
&&&&&& 当然，如果你感觉不堪重负，那么其实矫枉过正，已经处于恐慌的境地了。可怜的你，风浪太大掉海里了！现在唯一能做的就是尽量保证自己能活着等别人来搭救。
&&&&&& 而正如上图所示，在到达恐慌的境地之前的最高点，我们能学得更多，成长得更快，变得更优秀。找到你的学习最高点。
9.驯服思维之猴
&&&&&& 舒适地坐下来，闭上眼睛，平稳的吸气呼气。感觉一下当当空气流出你的鼻子流过上嘴唇皮肤带来的美好。什么都别想，好好感受。
&&&&&& 大脑放空多久了？有五分钟了？可能不会。一分钟？太棒了。20秒或者更少？好吧，这才是正常值。你的思绪就像一只猴子，它在树上跳来跳去，看到哪个枝干最近就抓着哪个跳过去。你可能还不理解，我再重新用专有名词表述一下：现在比较流行的说法是联想性思维。如果你想发明创造，那么联想性思维绝对是不可或缺的好工具，但是它却是专注的杀手。幸运的是，专心致志是可以学习的。现在有非常非常多号称&能提高生产力的高科技&，但是都还停留在表面因素。谁都不希望在写软件的时候，思绪飘啊飘得在想意大利面怎么做才更好吃。我们需要驯服这只顽皮的猴子，一劳永逸。
&&&&&& 不过适合我的方法可能并不适合你。我通过定期使用上述沉思的方法（这方法还有其他有益之处）从而获得了很大的成效。不过即便是如此，我也不敢保证每个人都适合。我所要推荐的是，要保持你的头脑处于最佳状态，这很重要。还觉得冥想是在浪费时间？我们每周都会去健身房锻炼身体，不过在心理锻炼上你得花上至少两倍于此的时间：减去几磅杂念。锻炼自己的思绪以便保证在工作时自己的头脑可以专注更长时间。
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1.自学，需要自觉投入比较多的时间，从零开始的话，预计入门要8个月以上。2.培训，比自学效率会高一些，不过也受培训学校师资等影响，入门时间看培训周期吧，应该有6个月。3.在项目中学习，以项目经理、骨干员工为师，好处是问题都能迅速得到解决，坏处是很多公司会限制你的发展方向，或者对不是项目涉及的领域不会进行指导。 以下是学习步骤，是我以前的回答，管理员不让发链接 1.硬件基础，皮毛就可以，实在不会就算了，反正公司有硬件工程师，而且还可以找供货商要技术支持，如果要软硬件都通，那模电啊数电啊都是基础，跑不掉的；
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