有时候，我们觉得我们不太在乎我们的日常生活，一切都很快发生。
几天前，我尝试从以前的工作中走出另一步，进入我以前没有经验的计算机科学的另一个领域。 这是我决定在Nubank申请数据科学和机器学习实习时发生的。
在经历了最近的大多数选择过程之后，我没想到的是有资格进一步晋级。 直到有一天收到类似“ 嘿，听着！ ”在我的电子邮件框中。 基本上，电子邮件中说我必须进行测试并在14天内完成测试。 我的眼睛会闪耀：这次不仅是另一个“ 不” ，这次是我最敬佩的巴西企业出现了新的机会。 他们不雇用任何人 ，主要是在全球范围内寻找A球员。 我绝不会失去这个机会。 在这次实习期间，学习的可能性将是巨大的。
怎么做？
但是，有一个问题：我的日常工作很繁琐，而且经常我没有足够的时间去做自己想做的一切。 我该怎么办？ 每天工作8个小时，晚上学习时，很难找到空闲时间，除了周末。 我需要时间来寻找我通常没有的知识。 但这只是一次报价，我无法放弃。 答案很简单但很艰难，不要睡觉。 这主要是我采用的“技术”：在工作日减少睡眠时间。
阅读测试说明，我知道它应该在线完成，并且将包括算法，统计数据和数学。 那里也有我必须注意的逻辑问题。 我需要考虑学习什么，因为时间很短而且很快就用完了。
研究
有福的线性代数
线性代数问题可能在那里，因为很容易用它来创建棘手的问题。 因此，我开始研究吉尔伯特·斯特朗（Gilbert Strang）的《线性代数》一书，以记住矩阵运算，特征值，特征向量以及其中的一些方面。 也许是在测试中，谁知道🤷️。 在阅读的过程中，我记得他在麻省理工学院开放课程课上的课程。 这就是前两天的工作方式，要在凌晨2点睡觉，然后在6 AM醒来。 这个程序最终扩展到了我的大部分学习计划中。
在线平台
黑客排名
我什至不知道是否可以谈论这个问题，但是过程的第一部分是通过HackerRank完成的。 所以我需要研究算法，但不知道其中可能有什么。 幸运的是，我可以轻松访问Thomas Cormen的书和一位令人敬佩的教授，他很喜欢此主题，并向我介绍了选择过程通常如何与算法配合使用。（非常感谢Gustavo教授 ）。 我晚上花了几个小时来研究阵列，排序和搜索问题的解决方案。 在如此短的时间内，我永远都做不到这么多挑战。 我对此感到非常高兴，以至于我想再次尝试Google Code Jam，以查看我的改进之处。 无论如何，这还没有结束。 我仍然需要学习更多。
EDX可以节省一天（或几乎节省）
好的，兄弟，但是您对这个实习领域了解多少？ 当我说从实践和理论角度都没有那么多的知识时，这正是每个人都应该想到的。 现在是时候让那些不了解它的人认识EDX。 作为一个在线学习平台，EDX可以教给人们一些主题的知识。 幸运的是，IBM提供了一门数据科学课程。 这个程序只要您付费就可以提供专业证书，但是您可以观看内容，回答一些问题并免费在线学习课程。
我花时间做前三门课程，以了解我不久的将来会做什么。 它们中的第一篇显示了Python的基本知识，以及一些将在下一课程中使用的Pandas和Numpy命令。 在第二篇文章中，我学习了有关数据整理，数据分析以及如何完善模型的更多信息。 对我来说，这是了解如何处理数据的应用程序的重要课程。 对我而言，最重要的一点是线性回归，这是机器学习领域中经常出现的主题。 最后一个向我展示了绘制数据的原因和重要性。 对于那些对计算机科学有一定了解的人来说，所有这些视频都很简短，足够简短，可以为他们提供一条轻松的学习之路。 这是建立对该区域基本了解的有效方法。 但是，当然，还有很多东西要学。
古老的激情：可汗学院
我的最后一个阶段是统计。 关于它的书不那么容易阅读，而且真的很耗时。 这一部分是关于我对在线教学平台的热爱，我不会忘记我最喜欢的平台，可汗学院。
他们具有有关数学和经济学的相关内容。 如果我需要回顾一些有关统计的信息，那肯定会有一些有价值的东西。 我知道标准偏差应该是问题之一，方差和期望值也可以存在。 这应该是基础知识，以及同一程序中的概率。 对我来说，看到这一点真是太好了，因为我的道路已经接近尾声了。
结论
今天，我完成了在线测试的第一阶段。 不幸的是，我无法花所有的时间去学习，不得不做完之后才觉得自己已经做好了准备。 我觉得这是一个独特的机会，对我来说是一种新的动力，开辟了一个全新的研究领域，与我迄今为止所做的完全不同。 我从来没有想过我可以在如此紧凑的时间表中对如此多的主题进行如此深入的研究并真正理解它。 我认为这是Nubank的影响之一：即使您可能面临逆境，您也应该尽最大努力，同时知道自己喜欢自己在做什么。 也许这不是我的心变成紫色的时候，但是可以肯定的是，这条路给我的精神带来了紫色。
