因为求职遭拒而读机器学习硕士，到底值不值？

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对于过度自信，我们知道它有多种表现形式。而对我来说，它具体表现为以下两种：

首先，我对自己在本科（ 软件工程专业 ）期间的出色表现过于自信。

那时，有关软件开发生命周期的所有事情似乎可以通过简单的点击来实现。随着我一遍又一遍地重复实现该过程，设计、实施和测试应用软件成为了我的一个老习惯。

这种软件开发的便捷性随后使我顺利度过了四年作为 Web 开发人员的职业生涯。我知道如何开发一个网站的用户界面，该界面由一个完善的带有 API 的后端系统和一个与之相连的数据库系统（由 Amazon 等托管平台运营）支持。这些听起来十分容易实现对吧？

我错误地认为机器学习和 Web 开发一样容易实现。

朋友们，很显然我错了。机器学习对我来说一点都不容易。

我的第二种过度自信的表现，是低估了机器学习领域的整体复杂性。

我之前了解机器学习难度的渠道过于天真，一部分原因是我无意间看到这样一篇浮夸的新闻报道，文中提到「一名工作 10 年的执业律师如何在三个月内迅速成为了数据科学家」。

你始终无法逃避人工智能的炒作。

2、「三个月」就学会机器学习？

我的近期目标是在三个月内学会机器学习。因此，我购买了下面这本书：

对于那些不熟悉这本书的人来说，介绍这本书就像给小学生讲一本有关微积分的书；或类似于通过读一本关于火箭飞船的书来学习如何修理自行车——也许会有夸大其词的成分，但我想你应该明白我想表达的意思了。

在我看来，本书中的术语和方程式对我来说似乎像是一种与我完全不 通 的语言。直到今天，其中一部分内容仍然看起来如此。

老实说，这本书的内容使我感到恐惧，因此，我将学习机器学习视作地球上最具挑战性的事物之一。

到现在为止，我不得不承认这本书对于任何希望认真对待机器学习的人来说都是必不可少的。本书适用于那些希望抛开框架，API 和库的限制来学习的读者。

我以为机器学习小菜一碟，但事实证明它更像是一场龙卷风。

小提示：如果您打算学习机器学习，请从头开始。这是供初学者使用的一些资源：

• https://elitedatascience.com/learn-machine-learning?utm_source=mybridge&utm_medium=web&utm_campaign=read_more

3、准备不充分

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