数据科学公司在招聘时越来越看重个人作品集，原因在于作品集是衡量实际能力最好的方式之一。好消息是，你完全掌控着自己的作品集。如果付出一些努力，你就可以打造出令用人单位印象深刻的高质量作品集。

这篇文章包含了我目前为止找到的最好的教程内容。这不是一张罗列了所有网上跟机器学习相关教程的清单——不然就太冗长太重复了。我这里并没有包括那些质量一般的内容。我的目标是把能找到的最好的教程与机器学习和自然语言处理的延伸主题们连接到一起。

为了帮助大家更好深入了解大数据，云栖社区组织翻译了GitHub Awesome Big Data资源，供大家参考。本资源类型主要包括：大数据框架、论文等实用资源集合。

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摘要：分享大数据/数据挖掘/推荐系统等相关资源，小伙伴们还不赶紧收藏起来备用 书籍 各种书~各种ppt~更新中~ http://pan.baidu.com/s/1EaLnZ 机器学习经典书籍小结 http://www.cnblogs.com/snake-hand/archive/2013/06/10/3131145.html 机器学习&深度学习经典资…

在当今的大数据时代，如何利用好海量的大数据来为理财服务，是财富管理机构共同思考的问题。

究竟我们的工作将在何时被机器所取代？哪些工作最危险？

本文主要内容是以驾驶行为习惯风险预测模型为例，深度解读一个数据驱动的自动化机器学习系统应该具备的基本功能：模型自我学习的能力。

这不仅是大数据初学者的很好的入门资料，对于高阶从业人员也可以起到查缺补漏的作用。

一个完整的数据分析流程，应该包括以下几个方面，建议收藏此图仔细阅读。完整的数据分析流程： 1、业务建模。 2、经验分析。 3、数据准备。 4、数据处理。 5、数据分析与展现。 6、专业报告。 7、持续验证与跟踪。 作为数据分析师，无论最初的职业定位方向是技术还是业务，最终发到一定阶段后都会承担数据管理的角色。因此，一个具有较高层次的数据分析师需要具备完整的知…

从Logistic回归开始，然后尝试Tree Ensembles和/或Neural Networks。奥卡姆的剃刀原理：使用最简单的算法，可以满足您的需求，并且只有在严格需要的情况下才用更复杂的算法。根据我自己的经验，只有神经网络和梯度增强决策树（GBDT）正在工业中广泛使用。 我目睹Logistic回归和随机森林被弃用不止一次（这意味着它们是好的开始）。 …

近日，Google旗下的科技孵化器Jigsaw、康奈尔大学和维基媒体基金会合作，联合开发了一个预测谈话走向的AI系统。这个系统能从一开始就能预测谈话是否会失控，想在对话能被挽救的情况下，尽早预防不必要的争吵甚至是攻击行为。

关于人工智能（AI）和机器学习（ML）如何改变商业实践的故事越来越多，数据科学从业者被要求仅用模糊的或高层次的商业目标来“应用机器学习”。在实施人工智能和从数据中创造商业价值方面存在很大差距，数据科学中的许多尚未解决的问题是导致这些差距的原因。

究竟什么样的AI人才能被微软这样的巨头聘用呢？

与机器学习博士相关的工作职位不仅创下了薪水的新高，而且对世界产生了巨大的影响。80000 小时（YC S15）提供了一个综合指南， 用于指导如何开始你的机器学习博士学位之旅。

由于技术和工具的进步，机器学习培训项目比以往更容易执行。但是，要获得可靠的结果需要对数据科学和统计学原理有深入的了解，如此才能确保团队从一个坚不可摧的底层数据集开始，这边是成功的基础。

为计算机构建一个复杂的神经网络是人工智能的关键，但人脑的这一活动却被「隐藏层」笼罩在神秘的面纱中。谷歌的开源人工智能项目 Tensor Flow 最近创造了一个神经网络游乐场，其目的是通过让用户与隐藏层互动和实验的方式除去这个隐藏层的神秘面纱。

猎聘每天有数万新用户注册。但是，其中有的用户只是填写了少量的职业信息，即名片信息，而并未完成整个简历的填写。

作者：北冥乘海生 来自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/27072134 公元七世纪，在车迟国国家气象局组织的一次求雨活动中，虎力、鹿力、羊力三位大仙成功地祈下甘霖，于水火中救了黎民。老国王虽然不明就里，却从此尊他们为国师，奉道教为圭臬。 本世纪，算法工程师们的境遇也差不多：早些年，信奉糙快猛主义的大佬们觉得他们饱食终日、无所用心，…

随着人工智能（AI）技术对各行各业有越来越深入的影响，我们也更多地在新闻或报告中听到“机器学习”、“深度学习”、“增强学习”、“神经网络”等词汇，对于非专业人士来说略为玄幻。这篇文章为读者梳理了包括这些在内的12个关键词，希望帮助读者更清晰地理解，这项人工智能技术的内涵和潜能。