程序員讀研如何提高技術之我見
文/Yebangyu
你想進什么公司，和你讀什么計算機方向，關系不是很大。只要是理工科的學生，面對技術崗位，其實機會是差不多的。
至于你想什么職位，那顯然和你的專業/方向關系較大，比如說很多大數據職位，就明確表示要求你 DM/ML/NLP/IR 背景，但是這也只是說這些學生可能更有優勢些，事實上，數學和統計學出身的，很多搞這個非常牛逼的。
所以，不要問選什么導師，選什么方向；也不要問我的實驗室很水老板很菜我還能找到好工作嗎？你要問的是：我想畢業去互聯
網公司，我讀研的這幾年是應該打醬油呢，還是打地溝油？
想找一個好的互聯網技術類、研發類工作，無非就是以下 4 點，你任選一點，做好了，都是有利的，哪 4 點？
語言層面
算法層面
項目層面
專業層面
具體分析如下：
語言層面
你是想搞 C++ 還是 Java？選定一門語言后，多看一些這方面的書。
C++，不用說了，《Effective C++》，《More Effective C++》，《Inside The C++ Object Model》等等。
Java，最好能看點虛擬機相關的。尤其是 Java 虛擬機的內存管理。以及多線程、線程池、設計模式等。
問題來了：學 C++ 好還是學 Java 好呢？語言爭論每天都在發生，真的好無聊。建議按照方向和興趣來選擇，不靠譜的說：
如果是想做大型游戲開發、底層研發、系統研發、驅動研發等等，就選用C/C++。
如果是想做網站開發、網絡研發、上層開發、Android 開發等等，就選用 Java。
順便說一下，有空可以學學 Python。
算法層面
學好算法。這個有兩條路，最好是并行，那就是看書和做題。
看書的話，主要有《算法導論》、《算法》（Robert Sedgewick 著）、《算法競賽入門經典》、《挑戰程序設計競賽》
找一本認真看，認真思考。證明過程可以不看，但是算法思想最好能懂，以及實現，最好能在紙張上寫出來。復雜度總要知道吧？
研一的時候，我就把算法導論上的很多算法，都自己親自 coding 了下。
特別復雜的數據結構，比如紅黑樹、B樹，沒空就別搞了。互聯網面試一般都不要求的。
主要是排序、查找、簡單 DP、貪心、圖算法和搜索。 根據身邊同學的面試經驗，二分搜索和快速排序，是面試常備了。看書的時候，如果有時間，可以思考幾個問題：
- 這個算法的時間空間復雜度，各是多少？如何分析？
- 工程實現里，都有哪些 trick？如何加速？
- 這個算法可能用在哪些方面？有哪些應用？你比如說吧，求交集的算法，就廣泛用在倒排索引、新浪微博共同關注、計算 Jaccard 系數等等上。 </ul>
- SVM 和 logistic regression 這兩種 model，有什么特點？各自的適用場合？
- feature selection 的常用方法有哪些？為什么 lasso 可以作為 feature selection？
- Adaboosting 為什么不容易 over-fitting？你能不能從 statistical view 來解釋解釋？
- 哦，你和我說，你不是搞學術研究，你反感 Learning Theory，你說你是一個工程師，那你寫了多少代碼？
- scikit-learn，weka，以及 spark，你會用哪個工具？（熟悉一種工具）
- 你有自己下載一些數據集跑跑實驗嗎？你有參加一些大數據相關的競賽嗎？（動手實驗/參加比賽） </ul>
除了看書，還有就是很重要的：刷題啦。主要有 poj，zoj 等。找一個網站，認真刷一些題目，踏踏實實的，別浮躁。
項目層面
如果實驗室比較牛，基本上忙項目就足夠累死累活了；不過做了相對給力的項目，對于找工作，還是有很大幫助的。基本上不用怎么愁了。
如果老板這兒沒項目呢？
如果實驗室比較水，那就盡量去實習。大公司的實習經驗很能給簡歷加分。如果老板不讓你出去實習。ok，既然實驗室很水，說明自由時間比較多，那還是可以干很多事。比如說，github 上就有很多開源項目，你可以選擇一兩個著名的，閱讀源碼，然后嘗試自己也參與進去。
說幾個我比較感興趣的開源項目吧：redis，spark。
專業層面
你對數據挖掘很精通，你對推薦系統很熟悉。你在 NIPS，SIGIR 上發表論文無數；你是百度推薦大賽，阿里巴巴大數據比賽冠軍常客。
也就是說，除了嘗試發頂會論文，還可以參加各種比賽。本專業本領域里都有什么比賽可以參加呢？搜一下微博或者知乎，或者問下師兄師姐，不就知道了？
專業層面，可以做的東西非常多。比如，你對數據挖掘很感興趣，那么數據挖掘中的常見模型，我們了解多少？機器學習，我們掌握到什么程度了？舉個例子：
專業層面，能做的，要做的，還有很多。
哦，最好熟悉下 linux 的基本使用。
最后的話
如果能在讀研期間做到這里的一點或者幾點，到時候甚至不需要翻《編程之美》或者leetcode就毫無壓力啦。 最后說幾點個人感受。
算法牛，項目牛，長得又帥，又精通很多語言，這種人，是不多見的。也就是說，你想拿一個好 offer，一般只要有一兩點突出，就可以了。
互聯網面試，除了個別公司個別面試官，一般都是要考查（考查？考察？這兩個詞有什么區別？考察是調研、研究、分析的意思）算法的。你研一的時候準備，看書做題，總比研三的時候抱佛腳來的好吧？況且，算法的學習，也不僅僅是為了面試吧？可能是受益終身的。或者，吹牛皮裝逼作為談資，也是可以的。
別輕易說我就要去某某公司。到時候，你會發現，選擇比你想象的多。也有可能比你想象的還少，為什么？
就看你有沒有做到我上面說的這些了。