- 了解LR、GBDT、XGBOOST、DNN和NLP等常用模型的开源工具
- 熟悉语言,SAS统计分析软件, Python,Scala编程语言等
- 熟练掌握数据挖掘、机器学习、优化算法的基础理论和方法,了解Embbeding等方法理念;
- 熟悉Hadoop、Hive、Spark、Yarn、Kafka、Flink等常用大数据生态系统的使用;
- 熟悉Linux,熟悉Shell脚本;
- 熟悉深度学习框架(如Tensorflow、Caffe、Theano、MXNet、PyTorch等);
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