对于自己的现状何去何从?有点迷茫,没有方向

我是纯豆腐 2020-09-18 06:32:49
先说说我的情况吧,大学是一个普通的三本,计算机专业,大学期间天天上网逃课,导致差点毕不了业。毕业后在上海,由于大学期间不学无术,找不到对口专业的工作,后面瞒着家人贷了两万不到的钱去报的IT培训的班,学的PHP。培训机构当时还挺有名的,虽然招我去的是家空壳公司,当时想想当时的我一无是处,虽然在外人看来他们是骗人的,当时我还是抱着试一试的心态。记得第一期学的的基础前端知识,刚开始学的时候一点基础都没有的我学的很吃力(虽然大学期间有教过一点但是我基本上上课不听的那种,等于没学),导致HTML+CSS考试的时候直接不及格,我的自信心直线下降,班主任(当时负责除教课以外一切事情)也找到我,说我考试没及格建议我重新学,就是跟着下一个班再学一遍。但是的我急于学完,着急就业没答应,后面HTML+CSS重考一次,考过了也就直接进入下一期课程。第二期是学的JS+JQ,由于前面学的不是很扎实,导致第二期的学习也很吃力,但是心里很急,也很纠结,纠结要不要留级(转下一个班,再学一遍),留级的话会延期,不留级的话拉下东西越来越多,后面肯定更加吃力。终于熬到的第二期结束了,考试成绩下来了,干过及格线,按照老师要求,最好是留级,但是我选择继续跟班上,进入第三期的课程。第三期的课程是PHP基础,第三期上了两三节的时候,班主任老师有找到了我,还是建议我留级,她知道的我的忧虑后,耐心的劝我如果后面基础不打好,后面会越来越吃力,最后会导致课上完了,该学的没学精,一知半解,找工作也不好找。我在老师的劝说下还是选择了留级,留到下一个班,直接从第二期(JS+JQ)开始学。后面我对自己也下了狠心,不学到晚上九点不回去。代码不理解的就课上直接问,在不理解就照着老师的源代码一遍遍打出来。后面我发现,代码打的多了,自然也就会了,熟能生巧的道理吧。我当时就想着,课上再遇到不会的一定要多问问老师,不能一知半解,之前就是脸皮薄,不好意思问,导致课结束了还是有很多一知半解,耽误了很多时间。就像这样,后面第三期(PHP+MYSQL)、第四期(小型新闻发布系统)、第五期(自选中型项目)的课程,我都认真学习,专心上课,成绩也中上等吧,如期到了毕业的时候。在就业老师的帮助下,完成简历,开始找工作了。发现原来我这种水平离工作要求还是有段差距的。主要是工作经验,和框架使用达不到大多公司的要求,当时别提心里有多灰心了。有的一个班学的好的,班里数一数二的,也有找到工作的。当时是很羡慕的。后面找了有半个多月吧,终于有一家类似于房产中介的公司,录用了我。心里还是有点开心的。终于找到的宫锁,虽然不是很理想,当时想先做呗,而且还有贷款要还呢,也就没想那么多。现在想想第一家公司,就不能叫公司,是在靠近商业写字楼的一个小区,就两间房,一个是老板的办公室,一个是员工办公区域。坚持了半年左右吧,老板感觉经营不下去了,找我们几个员工谈,说是让我们自己干净找下家。当时社会经验少,也没想这让公司给3+1的赔偿,后面老板请吃了一顿散伙饭就算散货了,后面那个公司的二把手(其实和老板穿一条裤子的)再次找我帮忙,我也没理他。没办法再找工作呗。后面有找了家公司,规模也不大,但是看上去正规很多,三四十人的样子,是一家做SEO(网络搜索引擎优化)的。其实就是一家建站公司,主打SEO服务,然后卖一些增值内容。我的工作内容主要是,dedecms仿站,然后是二次开发dedecms,开发公司的模板管理系统,以及一些小工具。工作内容对于当时的我来说也没什么难度,主要是重复性工作太多,而且都是CMS相关的一些工作内容,其实我当时想的是做一些复杂度高一点的系统,类似于电商ERP,或者SAAS等的一些。做了一年半吧,其实早就对工作不满意了,但是要吃饭,没办法,就一直拖拖拉拉的一年半。后面因为公司盈利少,加上公司想转型做销售为主,后面整个部门五个人走了是个,留下一个是我老大,他其实运维方面比我强,服务器安全基本都是他自己去做。估计做习惯了,加上自己出去找宫锁也未必能找到想要的,可能追求不同吧。后面我又来到一家做电商外包的,因为之前也一直想往电商这块走,所以即使当时给我开的工资很低我也去了,现在想想当时的决定还不算差,起码电商这块算入了门。外包公司有好处也有缺点,最大的好处就是项目多,不怕没项目做。最大坏处就是,因为是外包,时间不是很富裕,项目也都是为了赶进度,整体架构不是很统一,功能多,全面,但是小问题不断,而且每个项目基本都是在上一个项目上改动的。刚进公司还没过试用期的时候,整天压力特别大,项目总监整天赶进度催时间,但是后面项目交付如果处理问题就会甩给产品经理和我们。坚持到试用期过了,又过了一个月,我发现,他根本不给我适应的时间,直接让我做我得心印手的工作,有点难度或者我不熟悉的根本不会安排给我,加上那段时间疫情公司效益也不好,好多项目尾款收不上来,其实是项目烂尾,要擦屁股的地方太多了。后面我提出离职,在交接的时间内(交接时间半个月左右),又进来一个人顶替我的,后面闻了一下给他开的工资竟然比我多两千多,想也没想,谢绝了项目总监的挽留。现在想想,虽然有不愉快,但是还是感谢他带我入门电商吧。其他的就没啥了。现在的这家公司,入职有两个多月的,也是做电商的,主要卖休闲零食的,好像是零食类目淘宝店的服务商吧,订单挺多的反正。公司有好几个项目,我的工作内容主要是ERP的需求和BUG修复,使用的框架就不说了,尽然是技术总监自己写的,原生的很多,我不是说原生的不好,主要是新进来的人很难短时间适应,而且不是市面上主流的框架,很多人都不愿意去学,可能因为当时工资方面还是慢诱惑我的,就稀里糊涂的进来了,进来第一天知道是自研的框架,但是就想走的,但是还因为穷,就打消了念头。加上疫情也确实不太容易找工作,现在不知道该怎么办了。很纠结。马上就到试用期了,怎么办啊,大家能给点建议吗
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zhouciming 2021-05-24
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楼主可以呀,不学无术的人最后还是进入了这个行业,精神可嘉,学习能力应该也还不错,对自己够狠,没有干不了的!说了这么多,不知道你现在算是个什么情况,工作几年,工作内容?
推荐算法系统实战全系列精品课 :一、课程优势本课程有陈敬雷老师的清华大学出版社配套新书教材《分布式机器学习实战》人工智能科学与技术丛书,新书配合此实战课程结合学习,一静一动,互补高效学习!本课程由互联网一线知名大牛陈敬雷老师全程亲自授课,技术前沿热门,这个《推荐算法系统实战全系列精品课》来自陈敬雷在一线大型互联网公司的多年实战经验总结,比较完备的包含了各个算法系统模块,实实在在的重量级干货分享!听完此系列课,可以实现一个完整的推荐系统!二、课程简介       首先推荐系统不等于推荐算法,更不等于协同过滤。推荐系统是一个完整的系统工程,从工程上来讲是由多个子系统有机的组合,比如基于Hadoop数据仓库的推荐集市、ETL数据处理子系统、离线算法、准实时算法、多策略融合算法、缓存处理、搜索引擎部分、二次重排序算法、在线web引擎服务、AB测试效果评估、推荐位管理平台等,每个子系统都扮演着非常重要的角色,当然大家肯定会说算法部分是核心,这个说的没错,的确。推荐系统是偏算法的策略系统,但要达到一个非常好的推荐效果,只有算法是不够的。比如做算法依赖于训练数据,数据质量不好,或者数据处理没做好,再好的算法也发挥不出价值。算法上线了,如果不知道效果怎么样,后面的优化工作就无法进行。所以AB测试是评价推荐效果的关键,它指导着系统该何去何从。为了能够快速切换和优化策略,推荐位管理平台起着举足轻重的作用。推荐效果最终要应用到线上平台去,在App或网站上毫秒级别的快速展示推荐结果,这就需要推荐的在线Web引擎服务来保证高性能的并发访问。这么来说,虽然算法是核心,但离不开每个子系统的配合,另外就是不同算法可以嵌入到各个子系统中,算法可以贯穿到每个子系统。       从开发人员角色上来讲,推荐系统不仅仅只有算法工程师角色的人就能完成整个系统,需要各个角色的工程师相配合才行。比如大数据平台工程师负责Hadoop集群和数据仓库,ETL工程师负责对数据仓库的数据进行处理和清洗,算法工程师负责核心算法,Web开发工程师负责推荐Web接口对接各个部门,比如网站前端、APP客户端的接口调用等,后台开发工程师负责推荐位管理、报表开发、推荐效果分析等,架构师负责整体系统的架构设计等。所以推荐系统是一个多角色协同配合才能完成的系统。       下面我们就从推荐系统的整体架构以及各个子系统的实现给大家深度解密来自一线大型互联网公司重量级的实战产品项目!!!推荐算法系统实战课程大纲如下:1、推荐系统架构设计2、推荐数据仓库集市3、推荐系统ETL数据处理4、CF协同过滤用户行为挖掘5、推荐算法ALS交替最小二乘法6、推荐系统ContentBase文本挖掘算法7、用户画像兴趣标签提取算法8、基于用户心理学模型推荐9、推荐系统多策略融合算法10、准实时在线学习推荐引擎11、Redis分布式缓存处理12、分布式搜索引擎13、推荐Rerank二次重排序算法(基于逻辑回归、GBDT、随机森林、神经网络的算法思想做二次排序)【可试听】14、推荐Rerank二次重排序算法(基于Learning TO rank排序学习思想做二次排序)15、推荐Rerank二次重排序算法(基于加权公式思想做二次排序)16、在线Web实时推荐引擎服务原理及核心处理算法17、在线Web实时推荐引擎服务核心源代码解析18、在线AB测试推荐效果评估19、离线AB测试推荐效果评估20、推荐位管理平台 21、大数据用户画像系统架构图深度解密与详细介绍22、大数据用户画像系统中各个子系统详细讲解三、老师介绍陈敬雷  充电了么创始人,CEO兼CTO陈敬雷,北京充电了么科技有限公司创始人,CEO兼CTO,十几年互联网从业经验,曾就职于用友、中软、凡客、乐蜂网(唯品会)、猎聘网、人民日报(灵思云途)、北京万朝科技,曾任架构师、首席技术官、首席科学家等职务,对业务领域B端、C端、电商、职场社交招聘、内容文娱、营销行业都有着丰富的经验,在技术领域,尤其在大数据和人工智能方向有丰富的算法工程落地实战经验,其中在猎聘网任职期间主导的推荐算法系统项目获得公司优秀项目奖,推荐效果得到5倍的提升。陈敬雷著有清华大学出版社两本人工智能书籍,分别是《分布式机器学习实战(人工智能科学与技术丛书)》已出版、《自然语言处理原理与实战(人工智能科学与技术丛书)》。目前专注于大数据和人工智能驱动的上班族在线教育行业,研发了充电了么app和网站,用深度学习算法、nlp、推荐引擎等技术来高效提升在线学习效率。

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