问题是机器学习&数据挖掘方向的计算机研究生该如何整体提升自己的技术水平？,简单的描述是本人是16届毕业的学硕，刚从某互联网公司实习三个月回来，实习期间主要是用map-reduce和python做一些数据统计和分析，这三个月除了写代码快了一点了解更多Linux的指令和操作并且感受了一下在公司工作的氛围之外，没有很多实质性的技术提升。<br>个人觉得自己的编程水平在学校（985）里算是中等偏上，写过不少代码，在研究生期间也翻了几本研究相关经典的书，也看过Ng的公开课，读了不少论文，也向顶会投过论文（未中）。总之就是很多都看过学过了，但都是一些皮毛的东西，没有真正吸收，觉得自己不适合做学术，想好好找份工作，与我研究方向相关的。<br><br>接下来至少有两个半月的空档期，我想好好提升一下自己。这两天看了不少相关的经验贴，能找到的主要分为两种：<br>1打好数据结果amp算法的基础，深入理解操作系统并熟悉Linux开发等，系统提升自己的编程水平。<br>如,正文为数据结构算法 机器学习基本模型注意是基本LR，SVM，Adaboost，RF，GBDT 刷刷OJ，玩玩阿里天池大赛，Kaggle吧，多积累一些解决实际机器学习问题的能力。国内机器学习岗位主要还是侧重于对业务的理解以及深入了解基本的机器学习算法吧。