最近看到的工作要求

领域	要求	分析
系统设计	大规模系统开发和设计经验
前沿技术	-熟悉大规模数据挖掘、机器学习、分布式计算等相关技术，并具备多年的实际工作经验   -具备大规模推荐系统的研发经验(推荐算法设计和实现/推荐系统评估方法研究)   -具备自然语言处理、信息过滤、主题提取、分类聚类、个性化用户建模、文本挖掘等相关领域知识   -具备机器学习理论、算法的研究和实践经验   -具备分布式相关项目研发经验（如分布式存储/分布式计算/高性能并行计算/分布式cache等）   -具备搜索引擎、广告投放、反作弊相关技术的知识和经验  有高并发开发经验 高性能计算（并行训练平台（GPU集群） mpi、gpu ）
基础	熟悉C/C++语言编程， 熟悉网络编程、多线程编程技术 -良好的逻辑思维能力，和数据敏感度，能能够从海量数据中发现有价值的规律
技术热情	-优秀的分析和解决问题的能力，对挑战性问题充满激情
团队	-良好的团队合作精神，较强的沟通能力
领导力	-良好的技术领导能力，有能力开辟一个技术方向，带动和引导一个技术方向的规划、研发

 

 

前段，全站

领域	要求	分析
前端技术	react+redux backbone currying reactive编程，觉得挺有意思，特别是rxjs和vertx Threejs D3.js esprima.js jison WebVR、WebGL、Three.js	又是 reducer，又是action，各种promise，加上又开始用es6和函数式编程。 数据流。
开发工具	Vscode	eslint，vim，react redux snippet和 autoimport的插件
语言	Node.js / Python / Java / PHP / Ruby
JavaScript frameworks	React.js / Vue.js / AngularJS
其他	designing APIs and optimizing frontend performance

122

机器学习该怎么入门

                               

机器学习实战	合喜欢Coding的小伙伴，从代码的角度讲述，机器学习要学习的东西和项目，并且使用的是Python，非常简单。
机器学习	1.) 机器学习基础 2.) k-近邻算法 3.) 决策树 4.) 基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯 5.) Logistic回归 6.) 支持向量机 7.) 集成方法-随机森林和AdaBoost 10.) 使用K-均值聚类算法对未标注数据分组:k-means聚类 11.) 使用Apriori算法进行关联分析 12.) 使用FP-growth算法来高效发现频繁项集
深度学习，进阶
NLP
CV
大数据	Hadoop，hive，spark，。。