- 学习数据分析会分什么方向吗
- npl算法是什么
- 计算机与智能方向专业学的是什么
- hulu待遇如何
- nlp算法指的是什么
- 当前人工智能专业学生应该选择什么方向比较
- 数据结构，操作系统，计算机网络，计算机组
- 算法工程师最后都干啥了
- 本科是985、211的信息与计算科学专业
- 机器学习算法工程师面试需要做那些准备
学习数据分析会分什么方向吗
科多大数据学习数据分析的流程是：获取数据源—存储数据—清溪数据—再低成本将数据可视化—然后就分数据分析方向和数据挖掘方向，因此数据分析的职位大致偏2个方向，一是技术方向，统计、分析、挖掘、建模、算法等方向，二是管理方向，产品经理、项目经理等等
npl算法是什么
nlp算法是自然语言处理。
计算机与智能方向专业学的是什么
计算机与智能方向是一个比较广泛的专业方向，它主要涉及到计算机科学和人工智能方面的知识和技能。具体来说，这个专业方向会涉及到以下几个方面的学习：
hulu待遇如何
hulu待遇相当好。
nlp算法指的是什么
NLP算法指的是自然语言处理算法，它是利用计算机技术和数学方法处理和分析自然语言（人类语言）的一种方法。NLP算法可以用于文本分类、情感分析、语言翻译等各种任务。如文本分类算法可以将一篇文本划分为不同的类别，情感分析算法可以判断一个文本表示的情感是积极的还是消极的。NLP算法的发展将高度改善我们与机器交互的体验，例如通过智能助手与人机交互，能够让我们更方便快捷地获得信息和服务，以及在搜索引擎、社交媒体、电商平台等方面得到更优质的体验。
当前人工智能专业学生应该选择什么方向比较
先说明一下，人工智能 在本科阶段设置成一个专业分的太细了，研究生设置成一个专业，都觉得分的细，本科需要学习公共英语，数学，物理，计算机各门基础课，其实和计算机科学与技术专业不同的课程最多半年，半年时间，对ai 各种算法，各种应用领域，有个初步体会就不错了，深入研究需要时间的。ai 芯片研究 和算法研究 涉及到不同的基础知识，芯片研究需要熟悉 微电子和集成电路，算法研究 熟悉编程语言 和基础算法就可以了。具体通过人工智能解决计算机视觉，或自然语言处理，或医疗图像解读，这个看自己的兴趣。不管解决哪个领域的问题，都会涉及到机器学习算法，神经网络，决策树，最近邻居法，线性回归法等。如果以后从事人工智能的话，计算机编程基础，机器学习算法，以及与一个应用领域的具体结合 是一般的学习路线。这波人工智能，是deepmind 开发出了 alphago,机器下围棋 战胜人类高手 而引发出来的，但是离实际创造商业价值还有些远，deepmind 本身 也远没有盈利。前段时间，又有 用量子计算 模拟化学 反应的报道，不排除某些大学 说不来 过两年，再设置个 量子计算 本科专业。
数据结构，操作系统，计算机网络，计算机组
计算机网络可以助你找工作或者考试的时候一臂之力。
算法工程师最后都干啥了
数据挖掘和数据分析，比如说异常检测、欺诈检测等
本科是985、211的信息与计算科学专业
信息与计算科学专业与计算机专业相比，更加注重数学理论的学习，但是在计算机原理，软件设计等专业知识方面较少，所以如果想从事it工作，建议加强计算机原理，和编程语言学习例如java , c 等。
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机器学习算法工程师面试需要做那些准备
首先，看一个机器学习工程师的技能图谱，你看你掌握了多少
如果你熟练的掌握了里面的80%，那恭喜你，你的面试技术上基本是没问题了，接下来进入正题。
1、简历
首先，想要进入一家公司，简历是必不可少的，一份漂亮的简历能让你在众多简历中脱颖而出，当然，这里的漂亮并不仅仅是你的简历长得怎么样，而是里面的内容
添加简历时，哪些相关的侧面项目会很好看？
· 你自己收集数据的项目，例如从网站上刮取产品评论
· 你处理缺失或混乱的数据的项目，例如一些人提供他们的位置和一些人没有的情况。
· 一个你必须找出一个恰当的“地面”的项目。也许是点击，也许是人类的标签，也许是一种无监督的方法。
· 一个有很多地方都可以应用统计推理的项目，即不仅仅是平面数据
· 一个应用机器学习解决了一个重要问题的项目（你可以使用ML在任何事情上，但它是否有用是另说），例如，预测人们在医学论坛上描述的症状是否能最终被诊断为疾病。
2、了解公司背景
了解你即将进行面试的公司背景：即为什么公司会开放这样一个职位 ？这是你准备面试的一个重要部分。知道你为什么要接受面试，自己会被问到什么，将有助于定位自己对这个公司所产生的价值。例如，如果一家公司正在招聘机器学习工程师，那么你应该很清楚，他们正在努力解决一个复杂的问题，传统的算法解决方案难以应用，或者根本不能很好地运作。你还应该清楚的是，他们也非常积极地想解决了这个问题。
3、确定核心问题
在申请这样一个职位时，你需要做的第一件事就是想象自己已经得到了这个offer。为此，你需要尽可能多地了解公司和职位的信息。问问自己：我能为这个公司解决的核心问题是什么？
追求这个问题的答案的过程应该是很刺激的，可以促使你更多地了解关于这个问题的信息，比如现有的解决方法、该领域的最新发展等。
如果你明确的知道你申请的职位是属于哪个团队的，那么就很容易挑选一个合适的问题；否则想想这家公司正在面临的挑战，然后试着预估他们可能提出的问题。
4、探索潜在数据源
在确定问题以后，下一步就是准备工作的下一步应该是考虑你需要什么数据来回答这些问题。其中一些数据可能很容易得到，而另一些数据可能需要写额外的代码来收集。
尝试去挖掘这家公司的基础设施和业务——他们从事什么样的业务，拥有什么样的API，已经收集了哪些数据等等。
现在大多数公司都有一个博客，在上面他们经常讨论他们的问题、方法、成功与失败。你可以在上面去看看，这应该能让你更深入地了解他们是如何运作，以及他们在流水线上拥有了什么产品和服务等。
5、面试官对于特定角色问题
（了解模型的工作原理）
通常面试官建立技术对话的一种的是让者描述他们熟悉的模型如何工作。技术面试常常会给候选人带来很大压力，同时这也是一种让者稍稍放松，谈论他们在这些情境中处理问题的的经验和方法的事。者即使选择一些简单的东西来回答也没有关系，因为面试官是看者是否真正了解模型，而不只是知道基础知识。深入研究像KNN算法或线性回归这样简单的东西，对者来说是非常有帮助的。
关于模型可能会被问到的的问题
· 模型试图解决什么类型的问题？
· 是否容易过拟合？如果是这样 - 对此该怎么办？
· 模型是否对数据做出了重要的假设？什么时候这些可能假设可能是不现实的？我们如何检查数据来测试这些假设是否得到满足？
· 模型有收敛问题吗？它是否有一个随机组件，或者相同的训练数据是否始终生成相同的模型？我们如何处理训练中的随机效应？
· 模型处理什么类型的数据（数字，分类等）？
· 模型可以处理丢失的数据吗？如果我们在数据中找到缺少的字段，该怎么办？
· 对于同一类型的问题，我们可以用哪种替代模型来解决这个问题？
更深入的机器学习问题
· 什么是EM算法？给几个应用程序
· 什么是深度学习？区别于传统机器学习的一些主要特征是什么？
· 广义线性模型中的线性是什么？
· 什么是概率图模型？马尔可夫网络与贝叶斯网络有什么区别？
· 举一个非负矩阵分解的应用的例子
· 你知道哪些降维方法，它们的异同点是什么？
· 如何评估由K-means运行时产生的集群的质量？
其实根据面试官和环节的不同，你可能会被问到很理论性的问题，比如上述某些问题。但你应该用这个机会来展示自己对公司的了解和对角色的定位。当被问到一些开放性问题，比如说“请描述一个你在做项目时遇到过的技术难题以及你是如何解决它的”时，最好选择一个跟公司有关的话题来谈。
6、需掌握的技能和样例问题
机器学习工程师所必须掌握的 5 类技能：
1、计算机科学基础和编程能力
对机器学习工程师而言，计算机科学基础的重要性包括数据结构（数据堆栈、队列、多位数组、树形以及图像等等）、算法（搜索、分类、优化、动态编程等）、科计算性与复杂性（P对NP、NP完全问题、大O符号以及近似算法等）和计算机架构（存储、缓存、带宽、死锁和分布式处理等等）。
2、概率论和数理统计
概率的形式表征（条件概率、贝叶斯法则、可能性、独立性等）和从其中衍生出的技术（贝叶斯网、马尔夫决策过程、隐藏式马可夫模型等）是机器学习算法的核心，这些理论可以用来处理现实世界中存在的不确定性问题。和这个领域密切相关的还有统计学，这个学科提供了很多种衡量指标（平均值、中间值、方差等）、分布（均匀分布、正态分布、二项式分布、泊松分布等）和分析方法（ANOVA、假设实验等），这些理论对于观测数据模型的建立和验证非常必要。很多机器学习算法的统计建模程序都是可以扩展的。
3、数据建模和评估
数据建模就是对一个给定的数据库的基本结构进行评估的过程，目的就是发现其中所蕴含的有用模式（相互关系，聚合关系、特征矢量等）和/或者预测以前案例（分类，回归、异常检测等）的特征。评估过程的关键就是不断地对所给模型的优良性能进行评价
4、应用机器学习算法和库
尽管通过程式库/软件包/API（比如scikit-learn,Theano, Spark MLlib, H2O, TensorFlow等）可以广泛地实现机器学习算法的标准化执行，但是算法的应用还包括选取合适的模型（决策、树形结构、最近邻点、神经网络、支持向量机器、多模型集成等）、适用于数据的学习程序（线性回归、梯度下降法、基因遗传算法、袋翻法、模型特定性方法等），同时还需要你能够了解超参数对学习产生影响的
5、软件工程和系统设计
在每天工作结束的时候，机器学习工程师通常产生的成果或者应交付的产品就是一种软件。这种软件其实也是一种小型插件，它可以适用于相对更大型的产品或者服务的生态系统。软件工程的最佳的实践经验（需求分析、系统设计、模块化、版本控制、测试以及归档等）对于产能、协作、质量和可维护性而言是不可获取的无价之宝。
计算机科学
样例问题：
· 如何判断一个而链表中是否有环？
· 给定某一二叉查找树中的两个元素，求它们的最近公共祖先。
· 给一个栈排序
· 基于比较排序算法的时间复杂度是什么？证明？
· 如何求一个加权图中两个结点的最短路径？如果有些权值是负的怎么办？
· 求一个给定字符串中所有的回文子串？
对这些问题你都要能够推导你的解法的时间和空间复杂度（大 O 表示法），并且尽量用最低的复杂度解决。
只有通过大量的练习才能将这些不同类型的问题烂熟于胸，从而在面试中迅速地给出一个高效的解法。
概率论和数理统计
样例问题：
一副扑克牌54张，现分成3等份每份18张，问大小王出现在同一份中的概率是多少？
一个国家人们只想要男孩，每个家庭都会一直要孩子，只到他们得到一个男孩。如果生的是女孩，他们就会再生一个。如果生了男孩，就不再生了。那么，这个国家里男女比例如何？
很多机器学习算法都以概率论和统计作为理论基础。对于这些基础知识有清晰的概念是极为重要的。当然同时你也要能够将这些抽象的概念与现实联系起来。
数据建模和评估
样例问题：
根据各种绩效指标做出决策。
什么是ROC曲线，什么是AUC（又名AUROC）？
为什么ROC曲线下的区域（AUROC）比原始精度更好，作为样本外的评估指标？
例如，如果你想检测出只有1％人口普遍存在的癌症，您可以通过简单地分类每个人都无癌症，建立一个达到99％准确度的模型。
再例如，过去几个世纪的气象数据展现出一种循环的气温模式：一会升高一会下降。对于这样的数据（一个年平均气温的序列），你会如何建模并预测未来 5 年的平均气温？
应用机器学习算法和库
样例问题：
LASSO 回归用 L1-norm 作为惩罚项，而岭回归（Ridge Regression）则使用 L2-norm 作为惩罚项。这两者哪个更有可能得到一个稀疏（某些项的系数为 0）的模型？
在用反向传播法训练一个 10 层的神经网络时，你发现前 3 层的权值完全没有变化，而 4 ~ 6 层的权值则变化得非常慢。这是为什么？如何解决？
你手上有一个关于小麦产出的数据集，包括年降雨量 R、平均海拔 A 以及小麦产量 O。你经过初步分析认为产量跟年降雨量的平方以及平均海报的对数之间存在关系，即：O = β_0 β_1 x R^2 β_2 x log(A)。能用线性回归求出系数 β 吗？
你可以通过像Kaggle、天池大数据竞赛那样的数据科学和机器学习挑战来了解各种各样的问题和它们之间的细微差别。多多参加这些比赛，并尝试应用不同的机器学习模型。
软件工程和系统设计
样例问题：
对于网易云音乐那样的平台，你会收集哪些数据来衡量哪个类型的歌曲的热度和用户的参与度？
你要生成一个实时的热力图，来展示用户正在浏览和点击一个网页的哪些部分。在客户端和服务端分别需要哪些组件 / 服务 / API 来实现这个功能？
一个简单的垃圾邮件检测系统是这样的：它每次处理一封邮件，统计不同单词的出现频率（Term frequency），并将这些频率与之前已经被标注为垃圾 / 正常邮件的那些频率进行比较。现在需要对这系统进行拓展来处理海量的邮件流量，请设计一个 Map-Reduce 方案在一个集群上部署这个系统。
本文主要从两个方面阐述了机器学习工程师的面试：情景方面和技术方面。对于大多机器学习者来说，沉浸在技术准备中是很平常的事，他们对面试的原因却很少考虑，为什么公司会有这样一个职位开放？为什么他们要对你感兴趣？理解这些问题能够在你回答技术问题时提供情景，从而让你在诸多的者中脱颖而，成为最适合公司的人。因此我不建议者忽略前者只重视后者。
以上希望对你的面试有所帮助，祝你顺利拿到offer！
文章来自公众号：机器学习算法与人工智能（machinelearningai）。
