2017都去哪了, 2018又在何方
2023-03-07 09:16:46 时间
最形象的形容2017大概就是一闭眼一睁眼,一年就过去了。从哥大毕业后正式工作的第一年,时间好像开启了加速器。来不及迷茫,来不及彷徨,甚至没有时间停下来体会从学生到工作人士的身份转变, 第一年已经悄然而逝。
于是终于下定决心重新拾起笔头(应该是键盘...),记录下2018即将发生的一切。试图让快到飞起的生活在记忆中多留下一些痕迹。感激的是从高中不再写小说到现在几乎十个年头之后,自己行文的风格依旧这么矫情。
从金融到量化,到码农,再到人工智能数据分析,似乎每一次换方向都是一时兴起,谁说玩玩不能找到真爱呢。对于职业规划也是从行业分析,到量化交易,到软件工程师,再到现在莫名其妙的就成了量化研究员。
这里也很感谢老爸老妈对我的放纵,只要我吃好喝好自己乐呵,他们并对我的选择多加干涉。大概也是被我每年都会峰回路转,颠三倒四,柳暗花明又一村的未来展望雷的外焦里嫩于是放任我自生自灭。
快比正文长的前言就此打住,作为第一篇博客,让我们老生常谈一下年终总结和来年展望。
2017,少年你都干了啥?
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工作
- 8月份我开发的第一个模型-债券市场人工智能定价正式上线公司的交易系统。
抛开各种惊心动魄的bug, 吓死人不偿命的模型误差,一路跌跌撞撞走来,我对自己的模型并不十分满意,但刚毕业的自己确实从未想过可以走的这么远。
在此十分感谢同事兼导师的法国小哥,没有他就没有今天的我真的不是一句玩笑话 - 各种五花八门,脑洞大开的针对做市商和买方的交易数据分析。也算是成功帮我在销售组打出了名号。
- 8月份我开发的第一个模型-债券市场人工智能定价正式上线公司的交易系统。
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各种码码码
- Baruch的C++证书:C++不是一定要学,尤其是在追求产品化效率的今天,python明显更有优势。但会一点C++对理解数据结构多少有点帮助。
- standford算法1&2的证书:个人感觉课程偏简单,所以学完2就没继续。
- MIT的算法导论:很喜欢的课程。不管是对python特有的数据结构的讨论还是对基本算法的讲解都很透彻。
- 京东的数据比赛:回国度假的飞机上拿来消磨时间的产物,最后稀里糊涂拿了个50多名。遗憾的是回到纽约一时发奋想好好搞搞,结果记错了截止日期不了了之。
- Kaggle: 2017年发现的最好玩的东西! 拥有无数公开数据集, 各类建模比赛, 各路大神公开的算法代码, 闪瞎我眼的各种数据可视化Kernel。而我只水过Zillow一个比赛。
- Leecode:貌似别人都是刷题来找工作,而我是找到工作才开始刷。多数只是地铁上拿来打发时间,看一眼题到了公司顺手就敲下来,总比在大纽约堪比牛车的地铁上看kindle要省眼睛。
2018,少年你都想干啥嘞?
毫不掩饰的说,自己是个很没定性的人,永远吃着碗里的,看着锅里的,想着还没做的。这么多年费尽心思想找到自己可以从一而精的领域,然未果。现在顺从本心,想坦然做一个什么都会一点的人。
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工作
- 搞好手头第二个算法模型。不再是新人,没有了任性犯错的权利,要主动承担起更多的责任。
- 数据分析缺的从来不是执行力而是创新的想法,以及如何为模型找到商业价值。代码敲敲键盘一定会有,想法敲敲脑袋真的不一定有。要求自己每周至少抛给老大一个新的想法,可以是模型的商业应用,新的研究方向,新的技术,现有算法的改进,可以借鉴的别人家的新模型...
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各种想学的想玩的。
- fast.ai:神级机器学习公开课,对比Andrew Ng 的公开课,这个重在动手实践。导师是Kaggle第一的大神。敬请期待总结贴。
- D3.js: 这个时代颜值很重要,数据的颜值在D3上达到了顶峰。顺便学学html和javascript 也是很不错的加分项。
- Kaggle: 至少用心做两场比赛,慢慢整理之前大神的经验贴尝试复制模型。机器学习动手码是最重要的!!
- Leetcode: 陆续整理自己的代码上传到博客
- DBA: 如何优化SQL是一个神奇的领域,DBA的老大成功用各种hint 带我入。NoSQL也可以搞一搞。
- Git版本控制:看上去简单但对不少细节也是一知半解。这种行走江湖必备的武器早掌握早安心。
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其它
- 给自己放个假,拿下 Bartender 从业证书
- 考完 CPR/AED 急救证
- 跑一场半马
- 多看看书,不要在没文化的道路上走得太远。
开博客的目的之一就是想push自己多学点,学深点,多动动脑,也多动动手。毕竟自己整不明白也不好意思写出来给别人看。人生如此多艰,又何必自己糊弄自己。希望2018可以多留下几篇有质量的随笔。
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