第1部分分析我自己当年选择机器学习算法方面的原因，结合自己这几年对亲身经历和思考分析AI行业的发展现状、未来的机会和发展趋势，大纲如下：

第2部分开始围绕自己的求职过程、和BAT等企业的面试官的交流情况，分三个当面来详述企业对机器学习求职者的要求以及应对的策略；企业要求主要从理论基础要求、工程实践能力要求、业务理解能力要求和面试技巧四个方面来讲解；我会先举例子说明每一个模块具体指的是什么，然后总结为什么企业会对这些方面有考核要求；然后针对每一方面的要求，我会给出具体可行且详细的应对方法供大家参考。大纲如下：

第3部分是基于第2部分，从知识层面的一个进一步细化。该部分我会给出非常详细的机器学习岗的技能图谱，包括机器学习需要掌握的数学知识、模型算法、编程能力、业务能力、加分项等。其中每一项都是自己亲身学习体验以及求职过程验证的，绝对都是干货，绝对是现在存在的机器学习方面最详细的一个知识图谱。大家只需要根据知识图谱中的每一项去学习和突破，达到企业求职要求应该就没什么问题了。这部分大纲如下：

第4部分依然是很重要的干货，就是机器学习相关的优质学习资料推荐，并且，我会根据这些资料给出具体分阶段学习过程。本部分同样是我个人这几年亲自体验和实践后总结出来的切实可行的内容，我除了给出相关的学习资料外，还会大致给出每一项资料的推荐理由供大家参考，并且，如果大家需要，我还可以直接给出各项资料的获取途径（甚至直接网盘链接给大家）。如果大家对机器学习到求职的整个过程还不大了解的话，相信这部分是可以让你少走很多弯路的。大纲如下：

第5部分我主要会总结自己的求职过程供大家参考，大家感兴趣的，在live讲解部分完成后可以有针对性的对我进行提问。

第6部分更是能表达我对大家浓浓的情意了，本部分我会详细讲解机器学习岗面试高频率问题及回答策略，主要分为模型层面、数学层面和工程层面。模型层面主要讲解机器学习求职过程中常问到的模型的原理及模型之间的相关联系和差异等问题；数学层面主要讲解面试中可能会被问到的数学理论问题，工程trick方面主要讲解过拟合、正负样本不平衡等常见问题。这部分实际算是对这个机器学习理论和实践方面的一个总结，除了对大家的学习过程和求职过程有帮助，实际上对大家参加比赛和做项目等也是很有参考价值的。大纲如下：

第7部分和第8部分主要是给大家整理的2018年机器学习岗求职需要注意的时间节点和建议重点争取的优质企业名单，我个人由于跨行没有上一届师兄的借鉴，错过了不少好机会，所以现在整理出来送给18年需要求职的同学们，希望大家少走弯路。

总体而言，整个Live的分享过程涉及到的内容确实是十分丰富的，我会做好充分的准备，尽量言简意赅的将每个方面都讲清楚，如果你想学习机器学习方面，或者正在学习并即将迎来激烈的求职竞争，建议大家参加一下。报名链接如下：

另外宣布一个消息：18年“DT新纪元”和同名的微信公众号将重新开始更新，并将邀请我认识的行业同学和朋友参与维护和分享，目前计划如下：

微信公众号“DT新纪元”主要用来发布精简短文、招聘信息、竞赛信息和项目信息等；我们会挑选一些有代表性的项目进行连载分享，发布一些国内外有意思的竞赛信息，大家也可以在后台推荐自己想参加的比赛，如果被采纳我们会组织大家一起讨论和参赛；知乎专栏“DT新纪元”主要用来发表万字长文，一般是对某一个方面的一个比较详细的总结形式；微信群主要用来交流日常学习的问题，群目前已满，大家可以加微信号“pro_am”备注一下“D纪元”，我拉大家入群）：