機器學習與資料探勘本科生實習崗位有哪些

1樓：出家人詞悲

是個我也說不

bai太清du楚的問題，簡而言之：

zhi機器學習，是dao一類過程回的統稱；

（參考定義：答在不直接針對問題進行程式設計的情況下，賦予計算機學習能力的研究領域）

資料探勘，是機器學習+資料庫；

自然語言處理，是機器學習在文字、語音等自然語言資料集上的應用；

差不多就是這樣吧~

本科生怎樣通過努力拿到較好的機器學習/資料探勘相關的offer

2樓：匿名使用者

實話實說，換位思考抄一bai下，用人單位是希望能夠招到人拉du解決問題的，所zhi以說到

底還是要dao修煉自己「通過機器學習的工具，能解決問題」的能力。

有了這個方向後，可以分2部走。

第一步，就是搞清楚機器學習的工具，包括原理是什麼，怎麼用，至少要把你看的書的例子全做一遍，確保面試時讓你現場解決問題時，你不會當場卡殼。

第二步，就是在第一步的基礎上，多針對性的找實習機會。我這裡說的針對性，就是要讓你排除**，別其他的實習機會就把你給帶跑了，結果時間花了但沒有對資料探勘有半點幫助。實習的目的，主要是希望你能瞭解到用人單位會有哪些資料探勘的需求，實戰中的場景和課本中的場景有哪些不同，有那些坑要躲，這些經驗是很寶貴的。

如果跑去站櫃檯賣洗頭水，那建議這種實習機會就排後吧，除非你現在很需要錢解決燃眉之急。

有了以上兩步的基礎後，你去面試的成功率就會很高。因為你的談吐會更有底氣，你的實習經歷也能讓你在面試時現場實操時有條不紊。

本人數學系本科生一個，想明年大三實習進入bat有關機器學習/資料探勘崗位實習，請問現在還如何準備？ 10

3樓：匿名使用者

如果沒有程式設計基礎建議先掌握pythom程式設計技術還有閱讀機器學習有關書籍例如bayesian reasoning and machine learning

本科生出來做機器學習，資料探勘的工作會比研究生差很多嗎

4樓：匿名使用者

1、如果是bai

同專業的du本科生和同專業的研究生對比的話zhi，一般dao情況下，我說的專

是一般情況，研究生屬還是有優勢的。優勢在**，就在對工具的應用、對理論的瞭解要更深入的多。如果是博士研究生的話，那更是鑽研的深，連本科裡面的很多公式都必須要推導的出來，能用**全部實現。

而且研究生經常是泡課題，而課題卻經常是專案式的，很接地氣，來自於實戰。

2、如果是和機器學習對口專業度都不高的本科和研究生作比較，就不好說了。被碾壓和完勝，或者逆襲的場景我都見過，某些演算法及其應用領域我自己也逆襲過數學博士。本人金融學碩士，但是資料探勘中時間序列、聚類分析、主成分分析從原理到應用我的鑽研深度不亞於人家博士。

就是因為本人工作經驗比對方要多，資料的業務本質理解比對方要深。所以方法工具的理解和使用有很多實戰經驗來支撐。