436天拿下8个纳米学位学霸如他如何练就|优达榜样

原标题：436天拿下8个纳米学位，学霸如他，怎么练就？| 优达典范

436天拿下8个纳米学位，这听起来是个不或许完结的使命，而李科君便是在“应战不或许”。他说，是优达学城“注重实战”的学习体会使他把握了学习的节奏感，以必定的学习速度向前推动，终究完结悉数应战顺畅通关。

从一个从未听过“大数据”“机器学习”的大学生到贵阳大数据国家工程实验室的一员，他深知体系学习的重要性；即便具有深沉的技能布景，他也一向没抛弃对自己要求，不断在学习中更新自己的常识。

今日的优达典范，优达菌想给我们带来李科君的学习斗争，改动自己的故事。

典范档案

学员名字：李科君

学员作业：贵阳大数据国家工程实验室 大数据软件工程师

纳米学位项目：数据剖析师、前端开发工程师、react开发、深度学习、机器学习工程师等8个纳米学位。

他曾说： “阅历了 Udacity 的锻炼，我现在能做到每天坚持学习+快速进入状态。我现在很少打游戏，从放下手机，拿起书本到开端学习这段“习惯时刻”缩短到10分钟以内。”

436天拿下8个纳米学位

作者：李科君

我叫李科君，中科大软件工程专业结业，现已作业五年了。现在在贵阳大数据国家工程实验室担任大数据软件工程师。我是优达学城“数据剖析”、“前端开发”、“机器学习”和“深度学习”纳米学位学员。爱好爱好是编程和长距离跑，现已接连参与了两届半程马拉松赛了。

2010 年我从四川大学结业后考到中科大读研。2013 年正式参与作业，在广州 YY 作业了两年，做 C++ 服务端工程师；后来换岗到杭州做了一年的 Java 服务端工程师，参与一款 MOBA 手游的开发。2016 年，我回到家园贵阳开展，正好见证了这几年祖国大西南翻天覆地的改动。这儿正在建造国家大数据试验区，每年也都会举行中国国际大数据工业博览会。

作业之余，我一向没抛弃对自己要求，一向在努力学习，不断更新自己的常识。后来由于各种机缘巧合知道了 Udacity，就开端了自己在 Udacity 的学习征程。经过作业和学习两方面不断堆集实战经历，总算在 2018 年头成功从服务端开发转型进入大数据范畴。我读书的时分还没有听说过“大数据”和“机器学习”这些概念，但自己终究在作业5年后想尽各种办法转型到了这个范畴，这对我自己来说是一个里程碑含义的作业。

转型的苍茫让我了解体系学习的重要性

其实一开端决议转型，我也感到很苍茫。网上的各种学习资源浩如烟海，有免费的，也有付费的，看得人目不暇接，分不清哪些质量高哪些质量不高。刚刚知道 Udacity 时我还仅仅阅览上面的免费课程内容，后来我逐步知道到，要想往一个工作开展或许转型，需求的是体系的学习。

体系的学习有三个要素，首要是明晰的学习道路。这在初期对错常有必要的。都说能绊倒你行进的脚步的，不是参天大树而仅仅一个小树枝，有高手带你入门，会比你自己漫无目的的探究要事半功倍的多；其次是正确及时的反应。你做了一道题或许完结了一个 project，究竟做的对不对？有哪些做的欠好需求改善？有反应的学习才有前进，假如没有反应，自己做没做对都不知道，这样的学习就比如“瞎子骑瞎马，夜半临深池”，是朴实的浪费时刻；终究，构成学习的圈子也很重要。“天堂有路你不走，学海无涯苦作舟”，学习是一件孤单的作业，要解开数不清的困难和疑问。知道一帮情投意合的朋友，我们你追我赶，相互促进，相互请教，构成一个学习的气氛，让好的“环境”促进自己学习和提高的良性循环，比自己一个人独学要好许多。

所以我决议报名参与 Udacity 的纳米学位。我报名的第一个学位是数据剖析，其间终究一个实战项目是做数据可视化，要用到前端的一些东西，正好我自己对前端一无所知，所以我举一反三，接着学习了前端开发和 React 的纳米学位。这大大开阔了我的视界，特别是身为后端工程师，我现在充沛了解了前端开发是什么，这为我今后作业中与前端工程师充沛交流，明晰各自的责任（什么是该后端担任的，什么是该前端担任的，二者怎么交互）奠定了根底。

从左到右：Udacity 数据剖析课程司理Shuwen、本文作者李科君，Udacity 人工智能课程司理Rita

这些纳米学位结业之后，我又再接再励地学习了“机器学习”和“深度学习”两门课程，把自己的技能从数据剖析提高成机器学习。17年年末，我带着一份厚厚的简历开端了我的换岗找作业之旅，先后边了几家公司，有做游戏的，有做区块链的，终究我仍是坚持了自己的爱好，接受了大数据软件开发工程师这个 offer。

应战自己，436天拿下8个纳米学位

我自己有过计算，为了抓紧时刻完结学习方针，我从2017年的2月27日开端一向到2018年5月9日完毕，没日没夜地恶战了436天。这期间我几乎没有歇息日，早上6点起床学习，每个作业日下班后学习，双休日也早点起来学习，前后一共花费了1014.17个小时（用了“西红柿作业法”所以这么准确，强烈推荐）的学习时刻，其间：

2017年6月1日拿到“数据剖析（入门）”纳米学位；

2017年9月14日拿到“数据剖析（进阶）”纳米学位；

2017年10月10日拿到“前端开发（入门）”纳米学位；

2017年11月28日拿到“前端开发（进阶）”纳米学位；

2017年12月21日拿到“React开发”纳米学位；

2018年2月14日拿到“产品设计冲刺办法”纳米学位；

2018年4月24日拿到“深度学习”纳米学位；

2018年5月8日拿到“机器学习（进阶）”纳米学位；

晒证书什么的，真是让人仰慕嫉妒恨呀~

一开端由于我自身软件开发的根底，短期内很快就完结了前端开发纳米学位的学习。但这招“霹雳战”在机器学习面前立马不论用了。“强化学习”和“深度学习”这些课题都很难，大大超出了我现在的才干规模，我卡了好久。终究决议看不懂的暂时越过，先坚持自己的方案，把纳米学位修完，然后再渐渐消化和温习学过的内容。

因而，我现在尽管现已完毕了纳米学位的学习，还要持续针对自己的薄弱环节进行修补，特别是数学根底和那些自己由于“赶进展”还没来得及消化和透彻了解的内容。评定教师供给的课外材料也很重要，我后边有适当长一段时刻或许都是在“打扫战场”。学完数据剖析后我通读了《行为科学计算精要》，算是把数据剖析纳米学位中介绍的计算学根底常识温习稳固了一遍，一会儿了解了一些之前没有了解的当地。现在我正在看《线性代数及其使用》，未来还预备刷一遍《托马斯微积分》和《概率论根底教程》，先把数学根底捡起来。

我喜爱 Udacity 这种“注重实战”的学习体会，攀爬一座又一座的高山，处理一个又一个的费事，就像交兵相同，很简单构成一种很有节奏感的“进攻”。就跟跑半程马拉松相同，以一种相对稳定的学习速度向前推动，终究完结悉数应战顺畅通关，这种“游戏”式的体会能激起我“跟你丫死磕”的斗志。

优达学城带给我的改动

首要，我变的更勤勉了。本来我无论怎么周日都要好好歇息下，阅历了 Udacity 的锻炼，我现在能做到每天坚持学习+快速进入状态。我现在很少打游戏，从放下手机，拿起书本到开端学习这段“习惯时刻”缩短到10分钟以内。有一次表妹来我家玩，我陪她看了一部恐怖电影，觉得没作业做，就进书房学习去了，她跑进来看到我在看书，很惊奇地问我“哥，你这么快就看进去了啊！”我说，是啊。然后丢给她一本《智能年代》，让她也在旁边陪我看书。

其次，我变的更开畅了。我在学完几个纳米学位之后在 Udacity 担任了助教，尽我所能答复同学们的各种疑问，帮他们通关；积极参与各种课程的内测，帮 Udacity 朋友们查看和批改新课的一些小问题。

终究，我找到了朝思暮想的新作业，转到了大数据范畴，朋友圈敏捷扩展，知道了许多情投意合的朋友。每天翻开微信满是各种学习群和通关群，这些优异的朋友对我是一种很大的鼓励和促进。

这段改动的阅历也让我有许多经历和感悟想与我们共享：

1. 必定要坚持自己的志趣，不要趁波逐浪。刚回贵阳的时分，这边的开展其实还处在起步阶段，也没有很好的IT企业落户贵州，跟北上广底子无法比。按理说，我应该多学习前端开发、安卓开发这些课程才简单找到作业，学数据剖析和机器学习什么的还真不必定有用武之地。但我考虑一再，仍是决议坚持自己的志趣，其时想的是哪怕找不到数据剖析的作业，我就把它当成业余爱好，自己上网下点数据来剖析下也行啊。后来越来越多的公司落户贵州，状况越来越好，特别是“大数据国家工程实验室”落户贵阳，我立马投了“大数据软件工程师”的简历并成功拿到offer。这些想都不敢想的“奇观”真的发生了，假如我其时没有坚持自己的抱负，现在肯定要懊悔，所以我们仍是要坚定信念，如果哪天真的完成了呢。

2. 必定要打好根底。我在纳米学位的学习进程中，发现一种普遍存在的现象，便是“根底不厚实”，对许多人（包含我在内）来说，根底成了绊脚石。有的英语根底欠好，听不懂教师在讲什么；有的数学根底欠好，了解算法有困难。我觉得只需开端知道到这个问题了，任何时分都不算晚。必定要注重根底的堆集，学习是来不得半点虚伪的，不要有侥幸心理，抓紧时刻补根底，再回过头来深化研究机器学习，勿在浮沙筑高台，哪怕一开端动作慢一点，也要耐得住孤寂，把根底关过了，不然后边越走越费劲。

3. 学习是一个“反求诸己”的进程，要多想多考虑。会集大块时刻专心学习（化零为整），每周规划出一些整块的，不受外界打扰的时刻用来学习；使用碎片时刻专心考虑（化整为零），吃饭睡觉上厕所，随时随地考虑，发现自己在常识框架上的遗漏和缺点。两个方面结合起来，你会发现同样是24小时，你却比他人多出好几倍的时刻来。

致正在阅览本文的优达粉丝们

刚参与作业的时分，我就挑选了后端开发方向。由于在我眼里，做后端开发着重的是“高并发，高可用和高性能”，对人的要求比较高。你要深刻了解并发多线程，逻辑思维明晰，才干做好后端开发，且了解后端开发后转任何范畴，根底都会比较厚实。作业几年后，我逐步发现自己常识面有点窄，常常有“只见树木，不见森林”的感觉，这是很晦气的。在作业开展的初期，应该坚持“广度优先”的战略，要多涉猎多了解，什么样的开发都做一点儿，拓展视野，添加常识面。在作业开展的中后期，才是依据自己的实际状况挑选一到两个范畴，转为“深度优先”战略，把这个范畴做深化，做透。

“数据科学”是一个比较庞大的范畴，涉及到许多学科和范畴的穿插，我个人把它分为两个范畴：“大数据剖析”和“大数据工程”。前者着重算法，涉及到各种机器学习的算法模型，它需求的是厚实的根底，特别是数学根底；后者的实质是“分布式体系”，既着重“高性能，高并发，高可用”，又着重“分布式一致性”。要想成为算法和工程兼备，本质过硬的工程师，或许“偏科”其间任何一方都是有害的，都无法成为真实的“数据科学家”。因而必要的广度优先堆集后，应该环绕“剖析”和“工程”进行深化的堆集，以期量融会贯通，化茧成蝶。

终究，祝我们都能在优达学习愉快，心想事成~

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