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求职数据分析,工作经验该怎么写

是滴,转行是没经验,但不代表你要指望这种ctrl C、ctrl V 级别的所谓“项目”来撑门面。真要有心转行: 你目前公司没有数据岗可以转? 你目前工作中没有报表可以看?...往往基层的同学们工作太被动,守着数据却不做思考,总指望着吃现成的,自然导致平时工作积累少,不知道写啥哈,大家一定要警惕这个问题。 ▌错误三:工作成果往大了吹 ?...说白了,大部分脑子清醒的企业,都不指望员工来造原子弹。岗位级别、工作年限往那一摆,基本就定了能力范围。...就像大部分准丈母娘也知道自己女儿啥水平,不指望你是24K金龟婿一样。既不能闷头打游戏啥话都不说,也不能租个宝马借个金表蒙混过关。

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无人车技术面临八大挑战:反应慢的人类司机、恶劣天气、黑客……

危急时刻,根本指望不上人类司机接管 三年前,谷歌无人车团队忽然推出一款无油门无刹车无方向盘的“三无”低速全自动无人车,就和这个问题有关。...在汽车行驶过程中,测试者做出了很多愚蠢的行为,有人坐在驾驶座上却转身面向后座,甚至有人爬到后座找电脑、爬出车窗、搂搂抱抱…… 后来,谷歌叫停了这个内测项目,再后来,就有了我们前边提到的完全不指望人类司机的...好消息是,科技公司、汽车厂商纷纷预计在2020-2025年之间实现不指望人类接管的自动驾驶;坏消息是,指望人类在关键时刻挺身而出接管车辆的L3也有不少公司在做。

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数据挖掘工作的几点体会

只是做挖掘模型应用,却需要对挖掘模型算法有专业理解是不现实的,毕竟公司讲的效益和效率,不像是在实验室,有的是时间让你查资料,折腾进而对模型有个深入全面的理解;但完全黑匣子也是不妥的,一个对该挖掘模型完全不理解的人,指望能利用该模型挖掘出有用知识是不可能的...一是他不可能对挖掘结果有很好的理解;二是参数的调整是最大障碍,挖掘过程本来就是迭代过程,对算法完全不了解的参数设置乱设一通就指望得出较优模型更是天方夜潭。...这些因素很难说有个统一标准,相信很多人还是相信自己的经验多一点,像我等菜鸟们也只能指望经验丰富的老鸟们多出几本数据挖掘指南了。

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