数据科学,能够读懂数据,挖掘数据中信息,发现数据中的问题,对数据敏感,能够绘制数据地图。精通Python和Java。了解TensorFlow,Café和Torch等主流人工智能库。 能够从HDFS数据湖或数据库中提取正确的数据。 知道如何使用过滤器。 数据的质量很重要。 了解如何策划和准备数据。

通过各种渠道获取理论基础知识(比如Coursera上的相关课程)。 开始为一家人工智能公司工作或在现有工作中进行一些人工智能方面的实践。 我们只是让开发人员使用神经网络来构建应用程序,以了解图像何时被完全正确呈现。了解人工智能框架和Spark。

数据科学家要具备计算机科学,分析部署,ETL等知识。注重可用数据,掌握训练系统的方法,从而获得最佳的训练结果。通过相关培训或黑客马拉松提升自身技能。 如果从事机器学习算法研究,与语言学团队合作对机器学习数据进行预处理。

能够灵活熟练地使用开源工具,专注于业务问题解决。通过R和Python进行迭代建模,并使用Scala进行分布式计算。


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