转行机器学习，第一个项目可以做这些
来自: 宇宙中心小可爱(怎能避世)
机器学习这几年很热门，来分享一下从物理&金融背景转行之初，我的简历清空重建历程（这个问题被问太多次啦，干脆写一下希望能对转码宝宝们有用）。
刚要转行的时候，我妈说你花了这么多时间搭建的金融背景的简历要清空了，你自己想好了哦。确实从零开始搭建一份简历，对转码的同学来说都不是简单的事。在找实习之前，简历不能空着，可以从以下思路做项目加上。
一开始我是把学校里课上做的数据分析项目写在了简历上。这类项目在kaggle, coursera上面也有很多，基本组成部分是数据清洗，数据可视化，调包建模，一些调参和特征工程，加一点分析。没有什么技术上的创新，只是展示基本技能，如果主题结合了较有社会意义的东西会更好。我觉得这类项目是在实在没有其他相关经历的情况下的简历占位符，一旦有了更能体现竞争力的项目就马上换掉它。因为说实话技术含量比较低，随便买一本python for data analysis这类书自己看一下就都能实现了，说到这个书上也会附带一些项目。这个阶段只是展示“会什么”。
有了一些基本技能之后，可以选有大作业或者课程论文要求的课，最好是教授和TA会定期辅导选题和实验的课程。我转码的第二个学期选了两门要写期末论文的NLP课，基本每一两周会见教授和TA讨论最新进展和问题，有专业人士的助攻会容易做有“创新性”的工作，最后拿出去发在了workshop上。这个类型的工作相较于前者就有了独特性，不会撞车，在面试中也能多讲讲体现思路和创新，这个是算法或者机器学习岗位面试比较看重的。另外不少公司也会在workshop上通过论文联系作者来面试，国内和美国的一线大厂都有通过这个途径找我面试。我当时做的两个主题是消除语言模型中的性别偏差和从文本判断作者性别，前者是模型的改进，后者是做了比较巧妙的特征工程。这个阶段是展示“思路”。
还有一些可行（我没试过）的操作：部分学校有capstone课程，会和外面的小公司合作。虽然不算正式实习，但也是有实际应用场景的项目了。或者通过学校里的independent study，联系愿意带自己的教授做项目/写论文。
这样一通操作下来就可以开始找对应的工作了～如果能先找到一份对口的实习，对于应届生来说这份简历就有足够的内容，不至于面试时候面试官除了考leetcode都找不到其他话题。以上是针对第一份实习之前的简历搭建过程，关于实习可以看我的其他帖子～
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