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大數(shù)據(jù)算法方面工作合作： 數(shù)據(jù)科學(xué)家合作要求： 1. 具備 深厚的數(shù)學(xué)知識(shí)： 如線(xiàn)性代數(shù)、統(tǒng)計(jì)學(xué)和概率理論等； 2. 熟練掌握多種機(jī)器學(xué)習(xí)算法：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、線(xiàn)性回歸、決策樹(shù)、樸素貝葉斯分類(lèi)、邏輯回歸、聚類(lèi)算法、主成分分析、奇異值分解、獨(dú)立成分分析 及其他機(jī)器學(xué)習(xí)技能、時(shí)間序列、自然語(yǔ)言處理、異常檢測(cè)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、推薦引擎、生存分析、強(qiáng)化學(xué)習(xí)和對(duì)抗學(xué)習(xí)等。 3. 有電商行業(yè)經(jīng)驗(yàn), 應(yīng)用先進(jìn)的統(tǒng)計(jì)建模、數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)方法建立數(shù)據(jù)模型 4. 能深度挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值，把數(shù)據(jù)模型應(yīng)用到實(shí)際業(yè)務(wù)。 數(shù)據(jù)科學(xué)家 合作內(nèi)容： 1. 深入了解我司業(yè)務(wù)流程、數(shù)據(jù)，挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值，采用合適的算法訓(xùn)練模型，并將模型應(yīng)用到業(yè)務(wù)里。 （？？由于我們的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)量不是很大，這個(gè)模型訓(xùn)練，是否可以考慮 給我們提供一些成熟的模型，做一些調(diào)整，拿來(lái)直接使用） 2. 指導(dǎo)算法模型的應(yīng)用和后續(xù)模型的持續(xù)優(yōu)化迭代。