小象学院（小象学院量化交易）

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小象学院的bat面试算法课程怎么样

小象学院太坑！！！！！！花了400多，没时间看，等有时间看的时候，告诉你课程过期要续费，资料页下载不了了！！！而且即使是续费，也不是永久，还是只能看一年！！！365天后和课程永远拜拜，并且没地儿说理去！！！！

数据分析师培训，什么人适合学数据分析

数据分析行业的大火以及较高的薪酬待遇，让很多在校大学生或职业遭遇瓶颈的人士开始蠢蠢欲动，想学习数据分析从而进入数据分析行列。但 有一个很困惑的问题就是：自己选择或学习的专业似乎和数据分析没什么交集，这个时候选择数据分析师这条道路会不会很艰难？担心自己的专业跟不上数据分析的学习进度，也担心自己的能力是否符合数据分析技能的要求。

其实，讲真的。虽然数据分析这个行业有着天然的专业鄙视链（文理科的逻辑思维功底、编程语言接受程度上以及数理统计基础实实在在的存在差别，这也是甲方更信赖理工科出身的重要原因，因为社科或文艺类专业，很少有学校会严格地按照数理逻辑去制定学生的课程培养计划），但是并不代表文科生没有任何机会，因为大学以前，其实我们都没正式接触过编程或统计学，大学本科更多的是提升一个人的思维、而不是过硬的专研能力。所以文科专业的朋友，兴趣和决定也是重要因素，不能单单凭借客观的专业背景就否定自己。

当然，学习数学与应用数学、统计学、计算机科学与技术等理工科专业的人确实比文科生有着客观的优势，但能力大于专业，兴趣才会决定你走得有多远。毕竟数据分析不像编程那样，需要你天天敲代码，要学习好多的编程语言，数据分析更注重的是你的实操和业务能力。如今的软件学习都是非常简单便捷的，我们真正需要提升的是自己的逻辑思维能力，以及敏锐的洞察能力，还得有良好的沟通表述能力。这些都是和自身的努力有关，而不是单纯凭借理工科背景就可以啃得下来的。相反这些能力更加倾向于文科生，毕竟好奇心、创造力也是一个人不可或缺的。

小象学院的python课程怎么样

我在这个课程还是非常不错的

25岁Java工程师如何转型学习人工智能

外行所见的是2016年AlphaGo 4比1 战胜李世石，掀起了一波AI热潮，DeepMind背后所用的深度学习一时间火得不得了。其实在内行看来，AlphaGo对阵李世石的结果是毫无悬念的，真正的突破在几年前就发生了。

2012年，Gefferey Hinton的学生Alex使用一个特别构造的深度神经网络（后来就叫AlexNet），在图像识别的专业比赛ImageNet中，得到了远超之前最好成绩的结果，那个时候，整个人工智能领域就已经明白，深度学习的革命已经到来了。

果然，之后深度学习在包括语音识别，图像理解，机器翻译等传统的人工智能领域都超越了原先各自领域效果最好的方法。从2015年起，工业界内一些嗅觉灵敏的人士也意识到，一场革命或已到来。

机器学习与深度学习

深度学习是机器学习中的一种技术，机器学习包含深度学习。机器学习还包含其他非深度学习的技术，比如支持向量机，决策树，随机森林，以及关于“学习”的一些基本理论，比如，同样都能描述已知数据的两个不同模型，参数更少的那个对未知数据的预测能力更好（奥卡姆剃刀原理）。

深度学习是一类特定的机器学习技术，主要是深度神经网络学习，在之前经典的多层神经网络的基础上，将网络的层数加深，并辅以更复杂的结构，在有极大量的数据用于训练的情况下，在很多领域得到了比其他方法更好的结果。

机器学习与大数据

大数据：机器学习的基础，但在多数语境下，更侧重于统计学习方法。

机器学习，深度学习，数据挖掘，大数据的关系可以用下图表示

深度学习火起来之后，网上关于深度学习的资料很多。但是其质量参差不齐。我从2013年开始就关注深度学习，见证了它从一个小圈子的领先技术到一个大众所追捧的热门技术的过程，也看了很多资料。我认为一个高质量的学习资料可以帮助你真正的理解深度学习的本质，并且更好地掌握这项技术，用于实践。

以下是我所推荐的学习资料：

首先是视频课程。

Yaser Abu-Mostafa

加州理工的Yaser Abu-Mostafa教授出品的机器学习网络课程，非常系统地讲解了机器学习背后的原理，以及主要的技术。讲解非常深入浅出，让你不光理解机器学习有哪些技术，还能理解它们背后的思想，为什么要提出这项技术，机器学习的一些通用性问题的解决方法（比如用正则化方法解决过拟合）。强烈推荐。

课程名称：Machine Learning Course - CS 156

视频地址：

https://www.youtube.com/watch?v=mbyG85GZ0PI&list=PLD63A284B7615313A

Geoffrey Hinton

深度学习最重要的研究者。也是他和另外几个人（Yann LeCun，Yoshua Bengio等）在神经网络被人工智能业界打入冷宫，进入低谷期的时候仍然不放弃研究，最终取得突破，才有了现在的深度学习热潮。

他在Coursera上有一门深度学习的课程，其权威性自不待言，但是课程制作的质量以及易于理解的程度，实际上比不上前面Yaser Mostafa的。当然，因为其实力，课程的干货还是非常多的。

课程名称：Neural Networks for Machine Learning

课程地址：Neural Networks for Machine Learning | Coursera

UdaCity

Google工程师出品的一个偏重实践的深度学习课程。讲解非常简明扼要，并且注重和实践相结合。推荐。

课程名称：深度学习

课程地址：深度学习（中/英） | Udacity

小象学院

国内小象学院出品的一个深度学习课程，理论与实践并重。由纽约城市大学的博士李伟主讲，优点是包含了很多业内最新的主流技术的讲解。值得一看。

课程名称：深度学习（第四期）

课程地址： 《深度学习》第四期 - 小象学院 - 互联网新技术学习平台|人工智能|大数据|机器学习|深度学习|Python|Java|Hadoop|Spark|Linux|MySQL|数据分析

推荐阅读书目

《Deep Learning the Book》 —— 这本书是前面提到的大牛Yoshua Begio的博士生Goodfellow写的。Goodfellow是生成式对抗网络的提出者，生成式对抗网络被Yann LeCun认为是近年最激动人心的深度学习技术想法。这本书比较系统，专业，偏重理论，兼顾实践，是系统学习深度学习不可多得的好教材。

英文版：http://deeplearningthebook.com

目前Github上已经有人翻译出了中文版：

exacity/deeplearningbook-chinese

不同的人有不同的需求，有些人希望掌握好理论基础，然后进行实践，有些人希望能够快速上手，马上做点东西，有些人希望理论与实践兼顾。下面推荐几条学习路径，照顾到不同的需求。大家可以根据自己的特点进行选择。

Hard way

Yaser -> Geoffrey Hinton -> UdaCity -> Good Fellow

特点：理论扎实，步步为营。最完整的学习路径，也是最“难”的。

推荐指数： 4星

Good way

Yaser -> UdaCity -> 小象学院 -> Good Fellow

特点：理论扎实，紧跟潮流，兼顾实战，最后系统梳理。比较平衡的学习路径。

推荐指数： 5星

"Fast" way

UdaCity -> Good Fellow

特点：快速上手，然后完善理论。

推荐指数： 4星

"码农" way

UdaCity

特点：快速上手，注重实践。

推荐指数： 3星

阿里巴巴算法工程师应届生招聘岗位，欢迎大家投递简历：算法工程师-机器学习 Software engineer -Machine Learning

算法工程师-语音对话交互 Software engineer -Speech & Interaction

算法工程师-自然语言处理 Software engineer -Natural Language Processing

算法工程师-图像图形 Software engineer - Computer Vision & Graphics

基础平台研发工程师 Software Engineer – Platform

小象学院和达内哪个好

树立正确的考试观。平时测验的目的主要看你掌握功课程度如何，所以你不要弄虚作假，而应心平气和地对待它。或许，你有一两次考试成绩 不尽如人意，但是这不要紧，只要学习扎实，认真对待，下一次一定会考出好成绩来。通过测验，可让你了解下一步学习更需要用功夫的地方，更有助于你把新学的知识记得牢固。

参加完大数据培训能找到工作吗

学习大数据可以从事很多工作，比如说：hadoop 研发工程师、大数据研发工程师、大数据分析工程师、数据库工程师、hadoop运维工程师、大数据运维工程师、java大数据工程师、spark工程师等等都是我们可以从事的工作岗位！不同的岗位，所具备的技术知识也是不一样的，需要从各个方向学习，逐个击破！

大数据培训

Hadoop开发工程师

你就需要具备以下技术：

a. 基于hadoop、hive等构建数据分析平台，进行数据平台架构设计、开发分布式计算业务;

b. 应用大数据、数据挖掘、分析建模等技术，对海量数据进行挖掘，发现其潜在的关联规则;

c. 对hadoop、hive、hbase、Map/Reduce相关产品进行预研、开发;

d. **Hadoop相关技术解决海量数据处理问题、大数据量的分析。

e. Hadoop相关业务脚本的性能优化与提升，不断提高系统运行效率;

数据工程师

职责：

a. 分析各类用户不断变化的行为;

b. 预测各类营销对用户的影响，定位精准市场投放;

c. 帮助实现自动化监控平台。

Hadoop运维工程师

你需要具备以下技术知识：

a. 平台大数据环境的部署维护和技术支持;

b. 应用故障的处理跟踪及统计汇总分析;

c. 应用安全，数据的日常备份和应急恢复;

数据挖掘分析师

你需要具备以下技术：

a.对优先考虑的账户进行统计分析，从而更大限度的成功化。

b.与主管或客户端沟通行动计划，并找出需要改进的地方。

c.执行战略数据分析和研究，以支持业务需求。

d.找准机会从而用复杂的统计建模提高生产率。

e.浏览数据来认准机会并提高业务成效。

f.指定业务流程，目标和战略的理解，以提供分析和解释。

g.针对内部讨论的理解，在适当情况下获得业务需求和必要的分析。

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