最近有很多同学问小猿，我该选择算法还是开发？这本来不应该是一个问题，一个标准的答案就是你喜欢什么就做什么。
但是，因为这样那样的问题，很动人开始动摇，我们把大家动摇的原因总结了一下，我们一条一条为大家分析：
- 我喜欢算法，但是算法竞争太大了，我想转开发
- 我读研了，感觉不做算法亏了
- 我非科班，想转计算机，应该学什么
我喜欢算法，但是算法竞争太大了，我想转开发
算法岗五大标配：论文、比赛、实习、项目、学历，一般想进大厂的话，五者至少得有其三。所以我们完全可以考虑一下自己的核心竞争力是什么。如果你是国内计算机TOP20学校的学霸，或者是业内顶尖实验室的大佬，那么学历这关完全是你的加分项。如果你来自末流985或者稍有名气的211，那你的学历也已经达到了大厂的门槛，至少不会减分。那如果不是上述的情况，那你就要从别的地方下功夫了。比如项目和实习，如果你是本科生，那么可能做项目的机会会比较少一点，那可以自己尝试着做一些小工具，玩玩开源等等。如果觉得这些操作起来没有方向，那一段实习经历可以为你的简历加分不少。更重要的是，日常实习的门槛通常会低很多，所以一段大厂的实习，是你能拿到大厂offer的敲门砖。
而论文比赛这种比较看天，如果你所在实验室比较强势，那么你发论文会比较轻松一点，不然的话，全靠个人努力和运气，是比较费劲的。比赛也是一样，难度较之前几点都比较大。但是一篇顶会或者TOP3的比赛，几乎已经能保你进大厂了。
所以，这里说出小猿的建议，如果你出身名校，那么在有了大厂实习和实验室靠谱项目的情况下，可以冲一冲大厂的算法岗；如果你出身非名校的强劲实验室，那么专心发paper，你会有意想不到的收获；如果你不属于以上两者，那么建议打一打比赛，如果比赛取得了一个好成绩，也建议你冲一冲算法岗。
我读研了，感觉不做算法亏了
这里要说的一点是，不是本科做了几个课设的小项目，就算入门开发了的，开发的难度比我们想象的高很多。举个例子，做算法，用tensorflow或者pytorch，没有开发人员写好这些工具我们用什么呢？写出这两个工具比构建一个神经网络难多了。再比如，大数据下，我们都在集群上跑训练数据，没有开发人员创造这些大数据平台，我们用什么跑代码呢？
所以，并不是说硕士或者博士就一定要做算法，开发也有很多值得研究的东西，难度也不小。
我非科班，想转计算机，应该学什么
这一点完全就看你个人兴趣了，这里小猿要指出几点：
- 目前算法和开发的薪水差不多，所以不存在为了高薪选择算法的说法
- 算法和开发从头学起的难度差不多，所以不要觉得哪个入门快就选哪个
- 算法比开发难就业
- 算法和开发都要加班，不存在哪个加班少，加班情况主要看公司和部门
所以，如果你转计算机为了更容易的就业，你就选开发。其他所有的考虑，都取决于你的个人兴趣。从事一项自己喜欢的工作，真的是非常非常重要的。
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