想学习一门新的技术，该如何选择？
导语：“很多程序员，毕业时薪资让同学羡慕，快到30岁却反了过来，干了4-5年后，上升路径要么模糊要么让人失望。”
我今年正好刚过30 岁，理解了编程其实是一个更新换代非常快的技术，所以我们更应该精通 one，学习 another，关注 next。
说说我自己吧。自从我参加工作到现在：
物价涨了 3 倍
房价涨了 10 倍
工资涨了 20 倍
比特币涨了 1000 倍
对我的职业生涯帮助最大的是 2 张图：第一张是《黑客与画家》中的如何创造财富：
《黑客与画家》是硅谷创业之父 Paul Graham 的文集，1995年他创办了 Viaweb，帮助个人用户在网上开店，这是世界上第一个互联网应用程序，3 年后以 5000 万美元的价格卖给了雅虎。
文中指出创造财富的关键是可测量行和可放大性，举例：血汗工厂的工人报酬是可测量的，但是缺少可放大。而高科技则具备了可放大性。
对我影响最大的另一张图则是“个人知识管理”：
这张图也很古老，以至于里面提到的好些工具都已经不存在或者不流行了。但是这张图让我明白了一个道理：你的知识需要管理。
选择技术驱动型公司
为什么过去十年间，油条的价格上涨了 5 倍，而巨无霸的价格只上涨了约 60%。这就是前文中提到的科技具有可放大性。
如果别人的工资都翻了好几倍，你却原地不动，想想自己从事的工作，是不是每天都在重复同一劳动。
那么大多数程序员如何选择自己的职业呢？
去大公司？
自己创业？
很多人找工作的一个误区就是盲目的追求“大公司”。我们应该加入技术驱动型公司，而不是业务驱动型。对于某些“大公司(外包公司)”而言，程序员的工作就是用软件实现某个功能，而不是设计软件。
在那里，程序员被当作技工，职责就是将产品经理的构想翻译成代码。公司这么做的原因是为了避免设计上的灾难，而选择了减少设计结果的标准差。这对公司来说不是问题，因为生产特别优秀的产品不是它们的获胜手段。公司产品只要做到不太烂，就能赢。
抢占高薪朝阳行业
有很多人成为程序员都是因为程序员工资高（确切的说是不低），但是却不知道程序员工资为什么高。而且程序员根据语言和应用领域也非为不同的工种，不同的工种也会有很高的薪酬浮动。
那么我们如何选择和提升自己的技能呢？
一个很重要的一点就是选择朝阳领域，而不是夕阳领域。比如传统 IT 现在已经逐渐变成夕阳产业，取而代之的是互联网。但是你要明白，互联网总有一天（或者已经）会“夕阳化”。
而目前新兴的朝阳行业无疑是人工智能、大数据、VR、AR、……
去年阿尔法狗(AlphaGo)战胜了李世石的消息，又把人工智能重新推上了科技的巅峰。而根据今年 github 的统计报告，Python 的关注程度已经超越了 Java，成为本年度受欢迎语言的亚军。
去年最火热的前10 个项目排行榜上，人工智能机器学习框架 TensorFlow 排在了第一名，更说明了越来越多的人对人工智能感兴趣，并且正在学习和研究。所以不少开发者还是积极拥抱未来，喜欢研究新兴技术的。
可以看到 TensorFlow 的 fork 数量已经远远超越了第二名的 BootStrap。然而 TensorFlow 创建于 2015 年 11 月，距今才刚刚 2 年多，而 BootStrap 则发布于 2011 年 4 月，距今已经超过 8 年了。我们仔细观察这个榜单还会发现，在这个榜单中 TensorFlow 组织也是唯一 1 个两次上榜的。
行业的热度，从学习者的选择上也可见一斑。还有比如“硅谷云端大学”Udacity 的《机器学习工程师》课程，已经超过了 1 万人次预览学习，这从另一个侧面也反映了 TensorFlow 的火热。观察一下最近的招聘信息，就会发现人工智能的岗位数量以及薪资待遇都一路飙升，从目前的趋势来看，对人工智能、机器学习的人才需求也会出现井喷式增长。正所谓“技多不压身”，如果现在想学习一门新的技术，毫无疑问人工智能是首选。
选择专业的学习平台
Udacity 的《机器学习课程》由 Google x Kaggle x DiDi 联合推出，正所谓“谷歌出品、必定精品”。除了跟随硅谷明星导师进行系统学习，享受逐行代码审阅服务外，还可以挑战硅谷独家项目，实打实为自己的简历增加含金量。
机器学习工程师进阶课程只需要你掌握中级编程知识、中级统计学知识、中级微积分和线性代数知识，你就可以在硅谷无人车之父Sebastian Thrun的带领下，跟随业界大牛学习机器学习进阶知识！
课程内容+实战
第一部分：机器学习基础
在这里，你可以学习到机器学习的基础知识，并初步了解一些机器学习可以完成的任务，如分类与回归问题，包括机器学习涉及到的统计分析知识以及模型评估和验证知识。
实战项目1:预测房价
第二部分：监督学习
监督学习是通过已标注过的训练数据来完成分类或回归任务的一类机器学习方法。在这一部分中，你将学习决策树，神经网络，支持向量机等监督学习算法。
实战项目2:慈善机构寻找捐助者
第三部分：非监督学习
当数据样本没有标签的情况下，非监督学习是其解决问题的最佳方案。在这一部分中，你将学习聚类，特征工程和降维等非监督学习算法。
实战项目3:创建客户细分
第四部分：强化学习
强化学习也是一类重要的机器学习方法，它是一个序列决策问题。在这一部分中，你将学习Markov 决策过程与博弈论等强化学习知识。
实战项目4:训练机器人走迷宫
第五部分：深度学习
深度学习是当今世界上最火热的一类机器学习方法，在许多领域中甚至超过了人类的能力。在这一部分中，你将学会使用 Tensorflow，并且学习卷积神经网络等知识。
实战项目5:小狗品种分类
选择一个你最感兴趣的内容，用你所学的机器学习和技术解决它。在毕业报告中，如果有引用，也一定要注明出处。
实战项目6:毕业项目
2018 年，人工智能依然是一个异常火爆的领域。去年6月份，马云曾说：“回望历史，第一次技术革命和第二次技术革命先后引发了一战和二战，人工智能可能会引爆第三次世界大战。”不管是30岁还是60岁，保持学习的激情和毅力，都能够乘上人工智能的浪潮，为自己的职业发展可能性锦上添花。
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今日搜狐热点当你遇到一门新技术或者是一个新的软件、平台，你是如何去学习、熟悉它？ - 知乎有问题，上知乎。知乎作为中文互联网最大的知识分享平台，以「知识连接一切」为愿景，致力于构建一个人人都可以便捷接入的知识分享网络，让人们便捷地与世界分享知识、经验和见解，发现更大的世界。111被浏览<strong class="NumberBoard-itemValue" title="分享邀请回答赞同 添加评论分享收藏感谢收起福利：掌握一门新技术是多么的重要
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人工智能正以前所未有的速度，渗透、改造着各行各业。而加速这场变革的力量之一，正是 深度学习 技术。麦肯锡研究发布了深度学习将影响的12个领域，每个领域又分为10个方面。换言之，这就是深度学习的120个商业机会。
（自动化将在短期内接管的12个行业，颜色越深表示影响力越大）
再来看深度学习领域的整个行业趋势。企业方面，我们所熟知的BAT、360、搜狗、滴滴等均在深度学习方面有布局，同时国内也涌现出一批依赖深度学习的新企业，比如格灵深瞳(安防、自动驾驶)、旷世科技(人脸识别)、商汤科技(人脸识别)、地平线机器人(ADAS)等。可以预想，无论是谷歌的AI first,还是百度的All in AI,在各大公司的未来AI布局里，深度学习将会扮演越来越重要的角色。
薪酬方面，1月10日下午BOSS直聘发布的《2017互联网人才趋势白皮书》显示，2017年互联网行业平均招聘薪酬达到1.06万元，同比上升3.1%。在薪资涨幅方面，新兴技术岗位排在前列，图像算法、推荐算法、深度学习等人工智能相关岗位薪资增幅均在15%以上。
人工智能高潮渐显，可是中国的人工智能人才缺口已逾百万。并且，AI人才泡沫化现象开始浮现。BOSS直聘公布的数据显示，近三成期望在人工智能领域大展身手的求职者不能达到其雇主的要求，大多数求职者仅知晓基本的算法编程，缺乏实际的AI技能。
那么怎么样才能从粗通算法的零基础小白迅速成长为Google, Facebook等硅谷企业认证的深度学习工程师呢？又怎么样获得丰富的实战经验呢？
硅谷前沿科技教育平台 Udacity 联手无人车之父 Sebastian Thrun、GANs 之父 Ian Goodfellow 和谷歌 Deepmind 科学家 Andrew Trask 等顶级专家，推出「深度学习基石纳米学位项目」！毕业后你还将获得 Google 技术认证证书，成为人工智能、大数据时代最抢手的深度学习工程师。
毕业时，你将做好准备，在人工智能、无人驾驶等应用方向上大展拳脚，并且获得 100% 加入 Udacity 「无人车工程师纳米学位」、「人工智能工程师纳米学位」之一的录取保证，从这些项目毕业后，你还将获得 Udacity 的就业推荐服务，有机会内推加入IBM、奔驰、英伟达、滴滴出行、宝马、Uber 等领先科技企业！
在未来的一年内，你可以获得硅谷顶级讲师的指导，还将10个挑战超酷实战项目。
深度学习（第一学期）是入门级课程，零基础就可以学习。
Python 语法与数据结构
在这个部分，你将了解 Python 的整数和字符串数据类型，学会使用变量存储数据，掌握使用内置的函数和方法。你将会学习条件语句，循环语句完成复杂的统计。同时你将学会使用集合数据类型，包括列表、集合和字典等多种数据结构。
实战项目：分析电话和短信记录
Python 文件与网络
你会使用 Python 标准库和第三方库中的模块，认识 Python 强大的库。并学会读取磁盘上的文件中的数据，使用在线资源解决实际问题。最后你将练习编写一个网络抓取程序来跟踪维基百科文章之间的链接。
实战项目：探索美国共享单车数据
数据分析入门
学习使用 Python 了解数据分析流程的主要步骤，运用 Python 和 Pandas 处理多个数据集；并通过两个数据分析实战案例，学习使用 Python、Numpy 和 Pandas 进行数据清洗、探索、分析和可视化；
实战项目：探索数据集
线性代数基础
线性代数是深度神经网络的基础。在这一部分中，你将从0基础开始学习线性代数中的向量以及交点知识以及实现向量的基本操作。
实战项目：线性代数
模型的评估与验证
模型的评价指标是深度学习建模过程中非常重要的一环。在这一部分中，你将学习如何衡量深度学习模型以及其他机器学习模型好坏。
实战项目：预测未来房价
开启项目的第二学期，需要你有 Python 基础，能熟练运用 Numpy、Pandas。同时你还需要对代数、多变量微积分、线性代数有一定了解。
深度学习简介
了解你将在这门课程中学到什么，探索深度学习网络在不同领域的应用，你还将通过一系列简短的课程，踏出你深度学习的第一步，学习使用深度学习相关工具，如 Anaconda 和 Jupyter notebooks。
神经网络是深度学习的基石。在这部分课程中，你将学习神经网络的基本原理，并在实战项目中用 Python 和 Numpy 从头开始构建一个神经网络。你还将简要了解 TensorFlow，以及如何用它来搭建深度神经网络。
实战项目：你的第一个神经网络
卷积神经网络
卷积神经网络是解决视觉问题的标准答案。在无人驾驶车，面部识别，医学影像等领域，都有它的应用。在这部分课程中，你将了解卷积神经网络的基本原理，并在实战项目中用它来解决图片分类问题。
实战项目：狗狗品种识别
循环神经网络
用 Keras 和 TensorFlow 打造属于你的循环神经网络（RNN）和长短期记忆神经网络（LSTM），并将其运用在文本情感分析、生成文本等前沿领域。挑战“生成电视剧剧本”实战项目。
实战项目：生成电视剧剧本
生成对抗网络
跟随生成对抗网络之父 Ian Goodfellow，学习并掌握深度卷积生成对抗网络（DCGAN）模型，来模拟生成真实图像。
实战项目：生成人脸
深度强化学习
使用深度神经网络，来设计一个可以在模拟环境中进行决策的系统。把强化学习应用到电子游戏和机器人开发等复杂的领域中。
实战项目：训练四轴飞行器学会飞行
在这个过程中，你可以享受 Udacity 导师指导、逐行代码审核、同步学习小组等学习服务。每周投入10个小时，最多1年后，你就可以成为 硅谷认证 的深度学习高手。
一个人的学习是孤单的，进入一门陌生的领域更是起步维艰。如果你对深度学习感兴趣却不知如何下手，可扫描下方二维码入群，群内有【好学长】【好学姐】为你解答困惑。他们都是Udacity机器学习或深度学习课程的资深学员，要是你有关于深度学习的困惑，前途的迷惘，有关怎么坚持一个人的学习之路的疑问，都可以向他们提问。下面欢迎好学长代表Robin发言
欢迎新来的同学（撒花）我是深度学习课程的好学长Robin。大家对课程有什么问题都可以@我，我会尽快回复大家。希望以后可以和各位成为同学！
截至2月9日前，
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今日搜狐热点直播：过年7天乐，学一门新技术
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马上就春节了，今天2月11日，能不能在7天里学上1门新技术？试试看哦。
先来个简短的自我介绍：奔四的人了，工作十年，现在还做开发。喜欢各种新技术，热爱学习，水平平平（哈哈）。去年的春节写码中度过，今年打算做点有意思的事情。7天时间可以学点啥，抛去吃饭聚会和唠嗑，有可能学一门新技术吗？试试看哦。
背景：一直主要做后端，用过C/Java/C#。想要挑战一下Web必会的语言，JavaScript。
就这么开始了，每天更新。
技术是拿来解决问题的。JavaScript可以解决微信小程序开发的问题，前端在webview上运行，后端在node.js上运行。
学习JavaScript春节7天乐：定好目标（出什么结果），行动【看懂（不会的语法记下来），能运行，会修改】，总结（学习不会的内容）。
定好目标：能够把微信小程序解决方案JavaScript部分看懂（复制粘贴），能运行，会修改（改改更健康）
行动：先看README，少走弯路。一共看3个README，解决方案、client、server。
看不懂的：
&#8211; require
&#8211; module.exports
&#8211; login({这里写的是什么})
&#8211; webSocket
&#8211; tunnel.on/tunnel.emit(on,emit是什么)
&#8211; ()=&
&#8211; console.log/console.error
&#8211; new
看不懂的分类：文件拆分，一个SDK那么大，要拆分引用；函数回调，调用了API要处理返回结果，用了回调函数？；对象、函数、一些琐碎的语法。
试了好几样，发现过于复杂。
找到一个简单的学习方法，安装Node.js，把文档的例子运行一遍。
把看不懂的点，在node上跑一下。
关于伯乐小组
这里有好的话题，有启发的回复和值得信任的圈子。
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