算法岗学习路线 | 26 年最新零基础到精通一条龙（万人收藏⭐️）
作者：北京大学计算机硕士 - 编程导航嘉宾 千与编程
一、算法岗前言
最近真的好多同学来问，我想转算法工程师，有没有一个完整的算法岗的学习路线？在星球里面回答问题的时候，被问到最多的问题就是「算法岗的学习路线」。
别急今天，今天它就来了。
如果很多小伙伴，还不知道什么是算法岗的，建议大家先看看，我之前的精华文章：
先了解一下算法岗的工作内容，确定自己的算法岗研究方向。
在今天的文章中，我会带着大家看看，我们需要学些啥，我甚至还收集整理了配套视频和资料，这期文章有用的话，别忘点赞哦！
二、算法岗的学习路线
主要分为 5个部分：数学理论基础、编程代码能力、机器学习基础、AI项目实战，算法岗位面试，后面两个暂时没时间了！
1、数学理论基础
在机器学习算法中，因为会涉及到大量的张量运算，什么是张量的运算？说白了就是多维的矩阵运算，因此涉及到最为重要的数学基本知识有两个：线性代数和概率论。
这两也是大学的必修课了，如果知识早已还给老师，也没关系，哪里不会学补哪里。
线性代数研究的是线性空间的性质，数据通常会被表示为欧式空间中的点，而这些点经过一系列变换后会映射到另一个空间，在新的空间中隐藏在数据中的规律才得以显现。
所以线性代数作为研究空间数据的一门科学，是入门机器学习的重要基础之一。
1）线性代数推荐学习视频：
MIT 的老教授 Gilbert Strang 的线性代数视频课程B站：https://www.bilibili.com/video/BV1zx411g7gq?from=search&seid=8130405528296931788
没学过线代的同学会发现这门课程，讲得清晰而且直观，深入线代的精髓，完全不是那种理论堆砌的讲法，而且老教授幽默风趣，很有人格魅力。英文不好，也不用担心，字幕是中文的。
2）推荐线性代数学习教材：
《线性代数及其应用》，作者是 David C. Lay 。喜欢看书的朋友，这本书一定不能错过。这本书详细地介绍了线性代数在几何学、计算机图形学、经济学、概率论、信号与系统、微分方程等领域的应用，给人以直观的认识。
仅仅是看视频的话是不够的，因为算法工程师在日常工作中，甚至成果中，你需要看最新的成果论文，因此看纸质版资料的感觉，一定要把持，这也是为什么算法岗基本都得是硕士！
网盘链接：https://pan.baidu.com/s/1FOIculU-UajgRt7O-YNdtg提取码：qyqx
相比于线性代数的计算，概率论则是研究不确定性的一门科学，生活处处是概率。机器学习算法需要对现实情况建模，自然是少不了将概率论作为工具。
判断一副图片到底是不是猫或者狗的概率80%，20%，这个百分比，就是概率论的知识计算出来的。
概率论这门课入门其实并不难，大家可以挑一本评分还可以的书开始学习。
这里推荐陈希儒的《概率论与数理统计》，讲得很详细，如同听一个老者回忆自己的概率与统计心得，相信读者也会有所收获。
链接：https://pan.baidu.com/s/1tROP80-QxRayF74oJ2hzRQ提取码：qyqx
如果时间充裕，千寻还是建议大家先学好数学基础。如果时间不够，那就跳过数学基础部分，学算法的时候，哪里不会补哪里。当然跳过数学部分，适合于你马上想找工作的同学，但是扎实的基础才是王道。
PS：视频与教程不需要逐字逐句的看，只要能知道公式的用法，类似数学期望的计算，在实际的算法模型计算中不会涉及特别细致的内容！
2、编程能力
编程语言，需要至少掌握两门， Python 和 C++。工作中，Python语言主要用于处理数据、算法调研、模型训练的工作，而 C++ 则是负责工程落地。
算法工程师，需要针对落地场景，对算法的可靠性和实时性等方面进行优化，C++ 工程能力必不可少。
1）python代码能力：
Python是一门非常友好的编程语言，不但易于入门而且功能强大，在进行机器学习算法开发的过程中会大量使用 Python。
Python基础笔记专栏：
廖雪峰python学习笔记链接：https://blog.csdn.net/datawhale/article/category/7779959
Python基础视频课程：南京大学python视频教程链接: https://www.icourse163.org/course/0809NJU004-1001571005?from=study
另外学习编程来说，进行实际的编程实战是最好的老师，比如在学习 Python 的时候，可以找一个自己喜欢的方向，去实战。
不一定必须是算法岗位的方向，Python是一门胶水语言，人生苦短，我用Python！其实Python还可以做爬虫，以及数据分析等多个功能，真的没必要只看算法部分！
边实战，边学习。比如写爬虫、做小游戏、玩各种有趣的算法等。培养对Python的兴趣，因为学习编程其实一种“智力层面的否定”的感觉，能坚持下去的话，需要依靠兴趣坚持的。
进阶Python教材 ：推荐《流畅的Python》
《流畅的Python》这本书看完有些难度，但是哪来当个手册用，很方便，哪些语法忘记了，翻阅一番，必能有所收获。但是我个人认为，这本书的难度有点太高，讲得知识点有一点过于细致，有研究细致点的时候，不如多刷刷Leetcode。
2）C++代码能力：
C++是一种面向对象的程序设计语言，无论你是做算法，还是做开发，亦或者是做测开。C++ 都应该掌握，它是一个基础的编程语言。学会了这门编程语言，再学其它，就会更得心应手。
C++课程学习视频：这部分推荐B站上的黑马程序员的课程，这个课程是2019年发布的，到今天在在B站上已经有约3000万的播放量了，我自己也看了一遍，比较适合零基础的新手。
而且针对算法工程师来说，算法工程师还是核心是Python，在模型部署时会写一部分的C++代码。因此将这个视频看完，C+
