硕士开学第一学期——关于琐事和学习及方法
- 关于生活事项
当地时间9月11号到达布鲁塞尔，入住Airbnb，12号办理Irena入住手续，陆续拿买好的东西以及付款宿舍彻底打扫及布置，13-14这几天办理保险注册市政厅电话卡银行卡。17号开始Orientation week开始。细节是列好路线和做事的时间，购买东西列好list，这一两周都要很糟回宿舍，注意安全注意安全！！！
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关于硕士学习
- 时间安排
细化到每天每一小时的时间安排，用之前时间管理的Excel打印出来进行时间分配。课堂课业 不知道大不大，但是每天要挤出时间做面试的准备，每天的知识点预习复习是必要的，基本课 堂的解决完之后要记得费曼，将知识点总结到印象笔记上面。
课程 ：
- Method for Scientific Research : 主要是科学写作！ 注意培养！ 有问题咨询同学或者 Tracy
主要部分和计算成绩：
- A Literature review (20 references)
- A research proposal (800 words)
- A statistics excercise (4 excercises)
- A paper review (800 words)
- Scientific Interity : 相当于科学哲学 和本科生一起上课 ，这个可能和政治课有点相似
- Oral Exam determines 70% of the final mark. SELF Paper determines 30% of the final mark.
- Software Architecture : 软件架构 较难，记得要重点预习！ 包括课堂作业和考试 55开
- Written exam with a relative weight of 1 which comprises 50% of the final mark.
- Assignments with a relative weight of 1 which comprises 50% of the final mark.
- Open Information System 好像和开源系统 W3C有关 主要评分：
- (Oral Exam determines 60% of the final mark) PRAC Teamwork determines 40% of the final mark.
- information theory 看看可不可以不上这门课 已修 口试是100评分
选修再做定夺
- 内容安排
开一个Leetcode 的repo Tensorflow的深度学习Repo 监督自己每天都要进行代码更新，保 持一周或一个月全绿的状态。
关于算法 ： 学姐送的《算法导论》《剑指Offer》，每天要看
Leetcode 每天要刷2-3道 Java July七月在线机器学习专题刷题 面试1000题刷起来
《统计学习方法》 《机器学习，周志华》注重算法 重要景点的算法做到公式推导
《机器学习实战》
关于软件：
SPARK HADOOP 尽快上手 （慕课大巴用起来）
关于框架学习:
电脑里Tensorflow 深度学习那本书要刷完
关于实践 ：
Kaggle 自己要开始选好方向做一个project
关于知识技巧和回顾迭代总结：
一周为一个总结日 六日进行知识总结与回顾
关于刷就业课程： July课程赶紧刷完 ，然后 参考 这个
- 简历 这个要问大佬 问学长学姐
- 社交，结识学长学姐和同学，一起参与Kaggle
- AI LAB参与一个实验室的工作
- 生活作息安排
不要熬夜！不要熬夜！不要熬夜！！！ 除非是需要赶Due 不要形成拖延症
总结一下吧：
1、首先研读上述文章，注意一些重点。
2、硬件来说，针对面试考察点来准备相关知识：
数据结构算法水题+常用机器学习算法推导+模型调优细节+业务认识
数据结构算法水题：数据结构与算法的相关理论书籍，剑指offer等面试书籍，刷LeetCode，牛客网等
常用机器学习算法推导：《统计学习方法》、西瓜书《机器学习》、相关博客等
模型调优细节：kaggle比赛等
业务认识：相关书籍吧，找到兴趣点，平时了解！！！
3、内推！！！！！
4、不断修改简历！！！！
5、时刻关注秋招信息和相关公司信息，并做记录
6、面试要总结，不断成长，优化自我。
7、自信！！！
8、调节心理，戒骄戒躁！
9、深度学习岗位注重机器学习基础，但有要求具备深度学习相关理论
资料链接
- 互联网校招微信公众号：hlwxz123
- 各大公司笔试面试http://pan.baidu.com/s/1pKH2R2b
- 数据挖掘中容易犯的十大错误http://pan.baidu.com/s/1nuF5eDb
- 面试机器学习、大数据岗位时遇到的各种问题http://pan.baidu.com/s/1kUZRU2F
- 常用机器学习算法优缺点分析http://pan.baidu.com/s/1pKCdmYZ
- 数据挖掘常用算法优缺点分析http://pan.baidu.com/s/1jH51KxS
- 优秀简历模板链接http://pan.baidu.com/s/1bpAGaXh 密码：hfuw
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