我的经历与反思：从求职失败到攻读机器学习硕士

背景故事

我在十二月写了一篇文章，讲述了自己申请数据科学职位却屡屡受挫的经历。这篇文章在Medium上广为流传，甚至有几位读者通过LinkedIn联系我，询问关于攻读机器学习硕士学位的情况以及是否值得这样做。为了节省大家的时间，我可以直接告诉你：在机器学习等高潜力领域获得高级学历是有价值的。

攻读机器学习硕士期间的挑战

过度自信

在本科阶段，我凭借扎实的软件工程背景，轻松完成了多个项目。然而，这种自信让我低估了机器学习的复杂性。我曾误以为机器学习与Web开发一样简单，实际上，这完全是两码事。

「三个月」学会机器学习？

我曾设定目标，在短短三个月内掌握机器学习。为此，我购买了一本相关书籍，却发现书中复杂的术语和公式让我难以理解。最终，我意识到，机器学习远比想象中复杂得多。

准备不足

我的过度自信导致我缺乏必要的基础知识准备。尤其是数学方面，我从未将其视为优势。尽管我享受反向传播的学习过程，但复杂的数学计算却让我感到枯燥乏味。此外，硕士课程的学习强度远超我的预期，我必须大幅提高自己的专注力和学习效率。

教科书与实践脱节

在硕士课程中，我发现教科书上的知识与实际应用之间存在巨大差异。因此，我积极寻求外部资源，如YouTube频道“3Blue1Brown”，以及与教授和同学的深入交流，这极大地提升了我的学习效果。

经验教训

不要低估机器学习学位的价值

机器学习是一个需要认真对待的专业领域。即使是最优秀的从业者也需要长时间的努力才能掌握其精髓。

不要低估自己的能力

尽管面临诸多挑战，我最终还是取得了硕士学位。这表明，只要有决心，任何人都能克服看似不可能的障碍。

不要高估自己的能力

在攻读硕士学位的过程中，我深刻体会到，过度自信会带来巨大的风险。软件开发的技能并不能直接转化为机器学习领域的优势。

完全沉浸式学习

在当今数字化时代，专注力和自控力变得尤为重要。你需要断开与外界的联系，专注于手头的任务。

结论

攻读机器学习硕士学位的过程充满了挑战，但收获同样丰厚。虽然这一学位可能不会直接教授实用技能，但它提供了宝贵的理论知识和研究经验。拥有机器学习硕士学位，加上一些优秀的项目和作品集，将让你在职场上占据优势。

最后，如果你对机器学习和数据科学感兴趣，不妨参考另一篇由AI专业毕业生David Chong撰写的有趣文章，他在文中探讨了机器学习和数据科学的预期与现实之间的差距。