最近在授课和工作的过程中，接触了一些入门机器学习的同学。客观来说，很多人在进入这个领域时候，第一个往往是“人傻钱多”。“人傻”这话当然是不能给领导说的，而且说句实话机器学习领域目前行内的傻子已经越来越少了。但是“钱多”这件事情肯定是有原因的，如果机器学习领域是三天半俗称月薪八万的话，估计我楼上菜市场都要关门因为大家全去阿里机器学习去了吧。
当然了，如果基础差或者觉得距离远这件事情不是一件可怕的事情。可怕的是一些人对于机器学习，或者是工作这件事情有不切实际的想法，以至于自己虽然说自己很想要这个岗位，实际上却一点都没有离这个岗位更近。那么下面我就总结几个很常见的误区吧。
“领导应该手把手带我”
就算你是大领导的亲戚，大部分时候你的直属领导也没有时间手把手带你。一般有这种空降的情况，直属领导大部分时候最多打打哈哈然后养个闲人罢了。原因很简单，大部分team的产出压力是很大的。招进来很简单，就是干活。
这件事情其实是件好事，原因有二。首先，如果一个企业不是以能干活的人才为产出目标，养了一帮闲人，这企业多半也培养不出来什么人。第二，如果所有人都要手把手带，那么这基本意味着非名校科班出身的博士就没有任何机会了。如果给你一个人让你手把手带（两个人都不能干活），那么你是愿意带一个MIT的博士还是刚转行的小白呢？
“领导应该知道我的困难”
很抱歉，大部分时候领导不知道你的困难。设想一下你现在教一个小学生10以内乘除法，显然你的技术是没问题的，可是你知道这个小学生哪里会犯错么？你并不知道。一些领导会在重要的可能常见错误上给出pointer，但是如果你的领导没完没了嘱咐你小心这里小心哪里，这基本意味着你的领导对你的技术能力非常怀疑，很担心你给他埋个坑。
从这个角度来说，如何去问问题是超级关键的。很多人说我完全没听懂，所以那我就装傻吧。这种人在企业是会被人恨死的。设想一下你给人布置了一个任务，一周后这人啥都没干，等到你询问的时候，发现这人没听懂你要干啥。一次两次还成，如果一直这样，那么你不会想骂死他么？
另外一个常见的误区，就是给不出具体的反馈。还是以小学生学习十以内乘除法为例，如果他告诉你8*8=56，你多半是可以给出一些指示的。可是如果他跟你说，我不会啊我咋办啊，你估计就是想帮忙都帮不上。
“我现在在学习，等到工作就好了”
这就好比说我一直驼背，然后我莫名奇妙觉得我相亲的时候就可以跟芭蕾舞演员一样。我们的习惯是很难改的，如果平时学习的时候我的习惯是这样，那么就算是我有意识的到了工作岗位上去改，多半也改不过来。
这里面还有另外一个很关键的要素，就是学习时候多半还是压力比较小的，但是等到工作时候，你的领导肯定不会给你那么多犯错的机会的。如果你的领导比较nice，估计多半找你谈话或者晋升的时候有限考虑其他人；如果不nice，那多半就破口大骂了。想象一下如果一个人要在别人呜嗷闪叫的前提下专心工作，多半学习生活就像是在天堂了。
“我要等到基础打好再去学习”
打基础是非常重要的，但是等到打好基础再去学习这种事情很容易造成学习和工作脱节。在工作当中，除非你做大量的重复性劳动（一般这种岗位工作满意度和待遇都很差），否则你多半会遇到自己不会的问题。这种问题从安装一个环境到创新一个算法都会有。任何工作岗位都不会让你回去慢慢学个几个月再回来做这份工作。所以如何快速上手和学习就是超级重要的。
如果想要快速学习上手，那么只有平时就练习快速学习和上手才是可能的。如果我平时没看一篇新论文都要等到中文博客解释十几遍之后再考虑学习，那么多半当我需要去迅速复现一个方法的时候会手忙脚乱。如果我平时看API的时候都指望看几十本书把API背下来之后再去编代码，那么多半如果我需要立刻实现一个我不知道的东西的时候，我会不知所措。
总结
整体来说，对于希望就业的人来说，学习的过程就是就业的过程。只有在你学习的时候就对自己严加要求，就业的时候才不会抓瞎。