给想进大厂的同学一些推荐！！
大家好，今年的秋招已经拉开了序幕，我看到网上很多同学还没开始准备，就在抱怨什么 “今年环境不好啊”、“找工作越来越难了” 之类的，就是有很多的负面情绪吧。
其实不光是在找工作的小伙伴，我们在职的员工又谈何容易呢？就拿我自己来说，这两个月一直在被各种历史遗留问题折磨，每天吐槽的话也是 “含妈量极高”。
但尽管如此，我依然保持着乐观的心态，如果我们无法改变外界的环境，那就只能改变自己 —— 也许是更加努力地朝着目标前进、也许是重新选择目标。但无论如何，心态要稳，不要躺平了就好。
最近一直有很多小伙伴经常在后台私信我关于开发者学习路线～可能还是因为没有拿到offer而感到迷茫吧！
而我虽然是科班生，但深知如果仅跟着学校课程零零散散地学习知识、没有一个明确方向的话，真的很容易走弯路，浪费大把的时间。
编程相关的岗位有很多种，除了常见的前端、后端开发外，便是大数据与算法岗了。
在我大三那会儿，各个大厂对算法岗已经给出了不可想像的待遇，所以当时我也没忍住诱惑，到网上到处搜资料、自学了几个月的大数据和算法的内容 。
刚开始很多知识点都是很懵的，再加上资料杂，所以导致走了很多弯路，所以在这里给大家分享学习一下路线和完整资料。
我的建议：距离秋招结束还有 3 - 4 个月左右，学任何技术都不是一蹴而就，一定要坚持学习、持续学习。工作日的话每天起码 3 - 4个小时，周六日每天 5 - 8小时以上来学习，才能达到企业预期水平。
专注学习后完全可以胜任算法岗 ，能使用Hadoop、Spark、Kafka、Zookeeper、Flink 等技术实现推荐系统建模、算法选择、算法应用的整个实战项目。结合推荐系统技术栈、实现推荐系统的搭建、用户画像的设计和特征中心的搭建。
如果你决心要在这个领域深耕，那么算法底层方面的知识坚决不可跨越的，欲速则不达。
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有视频、代码、PPT等，帮助大家打好基础。
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跟着这个学习路线重新去梳理一下你的计划，相信你对算法能力会有质的提升。
以下是算法详细内容介绍可供参考学习～
该内容出品人：毕业于985博士--徐风，他曾获得 1100 支参赛团 Kaggle 竞赛一等奖，目前就职于BAT之一，大数据推荐算法专家，在BAT曾主导和参与30+商业项目。
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欢迎感兴趣的小伙伴可以看看这份资源，能有一位这样的学术届与工业届双开花的大佬教程陪伴，完成从学校到职场的过渡。