吃要吃好的
數(shù)據(jù)挖掘算法工程師崗位職責(zé)
在現(xiàn)在的社會生活中,崗位職責(zé)使用的頻率越來越高,制定崗位職責(zé)可以最大限度地實(shí)現(xiàn)勞動用工的科學(xué)配置。一般崗位職責(zé)是怎么制定的呢?下面是我收集整理的數(shù)據(jù)挖掘算法工程師崗位職責(zé),僅供參考,希望能夠幫助到大家。
崗位職責(zé):
負(fù)責(zé)團(tuán)隊現(xiàn)有算法的優(yōu)化,代碼實(shí)現(xiàn)以及移植
負(fù)責(zé)算法計算性能優(yōu)化,并推動其上線應(yīng)用
基于大規(guī)模用戶數(shù)據(jù),以效果為目標(biāo),建立并優(yōu)化系統(tǒng)的基礎(chǔ)算法和策略
應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)等尖端技術(shù),針對海量信息建模,挖掘潛在價值跟蹤新技術(shù)發(fā)展,并將其應(yīng)用于產(chǎn)品中;
跟蹤新技術(shù)發(fā)展,并將其應(yīng)用于產(chǎn)品中
協(xié)助其它技術(shù)人員解決業(yè)務(wù)及技術(shù)問題
任職資格:
熟練使用Java、python、scala語言(至少一門),熟悉面向?qū)ο笏枷牒驮O(shè)計模式
具備一年以上機(jī)器學(xué)習(xí)理論、算法的研究和實(shí)踐經(jīng)驗
擅長大規(guī)模分布式系統(tǒng)。海量數(shù)據(jù)處理。實(shí)時分析等方面的算法設(shè)計。優(yōu)化
熟悉Hadoop、spark等大數(shù)據(jù)處理框架
具備分布式相關(guān)項目研發(fā)經(jīng)驗(如分布式存儲/分布式計算/高性能并行計算/分布式cache等)
熟悉大規(guī)模數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、分布式計算等相關(guān)技術(shù),并具備多年的'實(shí)際工作經(jīng)驗
對數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法設(shè)計有深刻的理解
具有良好的分析問題和解決問題的能力,有一定數(shù)學(xué)功底,能針對實(shí)際問題進(jìn)行數(shù)學(xué)建模
良好的邏輯思維能力,和數(shù)據(jù)敏感度,能能夠從海量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有價值的規(guī)律
優(yōu)秀的分析和解決問題的能力,對挑戰(zhàn)性問題充滿激情
良好的團(tuán)隊合作精神,較強(qiáng)的溝通能力
1、通過海量數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)等方法,構(gòu)建用戶畫像、個性化推薦、銷量預(yù)測、風(fēng)險控制等系統(tǒng)
2、參與數(shù)據(jù)挖掘項目的設(shè)計、實(shí)現(xiàn)、算法調(diào)研、優(yōu)化
3、用戶分析、理解及建模,持續(xù)提升用戶產(chǎn)品體驗
4、調(diào)研并促進(jìn)數(shù)據(jù)挖掘在公司多個業(yè)務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用
任職資格:
1、熟悉Java、Scala或Python編程語言,有Java多線程、AkkaActor編程經(jīng)歷者優(yōu)先。
2、熟悉hadoop、Spark、Redis、ES以及數(shù)據(jù)可視化等方面者優(yōu)先
3、擁有基于MapReduce的分布式編程思想,熟悉常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,如:決策樹、SVM、聚類、回歸、貝葉斯、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。且有上述算法的分布式實(shí)現(xiàn)與優(yōu)化經(jīng)驗者優(yōu)先
4、熟悉大規(guī)模分布式系統(tǒng)理論,研讀過mllib/mahout/H20/TensoFlow等源碼,在項目中將分布式算法應(yīng)用到業(yè)務(wù)當(dāng)中者優(yōu)先。
5、較強(qiáng)的英文文獻(xiàn)閱讀理解能力,相關(guān)文檔編制能力
工作職責(zé):
1、運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)方法和技術(shù),深入挖掘和分析海量商業(yè)數(shù)據(jù)
2、包括但不限于風(fēng)控模型、用戶畫像、商家畫像建模、文本分析和商業(yè)預(yù)測等
3、運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘/統(tǒng)計學(xué)習(xí)的理論和方法,深入挖掘和分析用戶行為,建設(shè)用戶畫像
4、從系統(tǒng)應(yīng)用的角度,利用數(shù)據(jù)挖掘/統(tǒng)計學(xué)習(xí)的理論和方法解決實(shí)際問題
任職要求
—計算機(jī)、數(shù)學(xué),統(tǒng)計學(xué)或人工智能等相關(guān)專業(yè)碩士以上學(xué)歷,5—10年以上或相關(guān)工作經(jīng)歷
—精通1—2種編程語言(Python或Java),熟練掌握常用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法,具備比較強(qiáng)的實(shí)戰(zhàn)開發(fā)能力,能帶領(lǐng)團(tuán)隊共同進(jìn)步。
—具有統(tǒng)計或數(shù)據(jù)挖掘背景,并對機(jī)器學(xué)習(xí)算法和理論有較深入的研究
—熟悉數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)算法(決策樹、SVM、聚類、邏輯回歸、貝葉斯)
—具有良好的學(xué)習(xí)能力、時間和流程意識、溝通能力
—熟悉Spark或hadoop生態(tài)分布式計算框架
—優(yōu)秀的溝通能力,有創(chuàng)新精神,樂于接受挑戰(zhàn),能承受工作壓力
—有互聯(lián)網(wǎng),央企,政務(wù),金融等領(lǐng)域大規(guī)模數(shù)據(jù)挖掘經(jīng)驗者優(yōu)先
藍(lán)海Mario
一、算法工程師簡介(通常是月薪15k以上,年薪18萬以上,只是一個概數(shù),具體薪資可以到招聘網(wǎng)站如拉鉤,獵聘網(wǎng)上看看)算法工程師目前是一個高端也是相對緊缺的職位;算法工程師包括音/視頻算法工程師(通常統(tǒng)稱為語音/視頻/圖形開發(fā)工程師)、圖像處理算法工程師、計算機(jī)視覺算法工程師、通信基帶算法工程師、信號算法工程師、射頻/通信算法工程師、自然語言算法工程師、數(shù)據(jù)挖掘算法工程師、搜索算法工程師、控制算法工程師(云臺算法工程師,飛控算法工程師,機(jī)器人控制算法)、導(dǎo)航算法工程師(@之介感謝補(bǔ)充)、其他【其他一切需要復(fù)雜算法的行業(yè)】專業(yè)要求:計算機(jī)、電子、通信、數(shù)學(xué)等相關(guān)專業(yè);學(xué)歷要求:本科及其以上的學(xué)歷,大多數(shù)是碩士學(xué)歷及其以上;語言要求:英語要求是熟練,基本上能閱讀國外專業(yè)書刊,做這一行經(jīng)常要讀論文;必須掌握計算機(jī)相關(guān)知識,熟練使用仿真工具M(jìn)ATLAB等,必須會一門編程語言。算法工程師的技能樹(不同方向差異較大,此處僅供參考)1 機(jī)器學(xué)習(xí)2 大數(shù)據(jù)處理:熟悉至少一個分布式計算框架Hadoop/Spark/Storm/ map-reduce/MPI3 數(shù)據(jù)挖掘4 扎實(shí)的數(shù)學(xué)功底5 至少熟悉C/C++或者Java,熟悉至少一門編程語言例如java/python/R加分項:具有較為豐富的項目實(shí)踐經(jīng)驗(不是水論文的哪種)二、算法工程師大致分類與技術(shù)要求(一)圖像算法/計算機(jī)視覺工程師類包括圖像算法工程師,圖像處理工程師,音/視頻處理算法工程師,計算機(jī)視覺工程師要求l 專業(yè):計算機(jī)、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)相關(guān)專業(yè);l 技術(shù)領(lǐng)域:機(jī)器學(xué)習(xí),模式識別l 技術(shù)要求:(1) 精通DirectX HLSL和OpenGL GLSL等shader語言,熟悉常見圖像處理算法GPU實(shí)現(xiàn)及優(yōu)化;(2) 語言:精通C/C++;(3) 工具:Matlab數(shù)學(xué)軟件,CUDA運(yùn)算平臺,VTK圖像圖形開源軟件【醫(yī)學(xué)領(lǐng)域:ITK,醫(yī)學(xué)圖像處理軟件包】(4) 熟悉OpenCV/OpenGL/Caffe等常用開源庫;(5) 有人臉識別,行人檢測,視頻分析,三維建模,動態(tài)跟蹤,車識別,目標(biāo)檢測跟蹤識別經(jīng)歷的人優(yōu)先考慮;(6) 熟悉基于GPU的算法設(shè)計與優(yōu)化和并行優(yōu)化經(jīng)驗者優(yōu)先;(7) 【音/視頻領(lǐng)域】熟悉等視頻編解碼標(biāo)準(zhǔn)和FFMPEG,熟悉rtmp等流媒體傳輸協(xié)議,熟悉視頻和音頻解碼算法,研究各種多媒體文件格式,GPU加速;應(yīng)用領(lǐng)域:(1) 互聯(lián)網(wǎng):如美顏app(2) 醫(yī)學(xué)領(lǐng)域:如臨床醫(yī)學(xué)圖像(3) 汽車領(lǐng)域(4) 人工智能相關(guān)術(shù)語:(1) OCR:OCR (Optical Character Recognition,光學(xué)字符識別)是指電子設(shè)備(例如掃描儀或數(shù)碼相機(jī))檢查紙上打印的字符,通過檢測暗、亮的模式確定其形狀,然后用字符識別方法將形狀翻譯成計算機(jī)文字的過程(2) Matlab:商業(yè)數(shù)學(xué)軟件;(3) CUDA: (Compute Unified Device Architecture),是顯卡廠商N(yùn)VIDIA推出的運(yùn)算平臺(由ISA和GPU構(gòu)成)。 CUDA?是一種由NVIDIA推出的通用并行計算架構(gòu),該架構(gòu)使GPU能夠解決復(fù)雜的計算問題(4) OpenCL: OpenCL是一個為異構(gòu)平臺編寫程序的框架,此異構(gòu)平臺可由CPU,GPU或其他類型的處理器組成。(5) OpenCV:開源計算機(jī)視覺庫;OpenGL:開源圖形庫;Caffe:是一個清晰,可讀性高,快速的深度學(xué)習(xí)框架。(6) CNN:(深度學(xué)習(xí))卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network)CNN主要用來識別位移、縮放及其他形式扭曲不變性的二維圖形。(7) 開源庫:指的是計算機(jī)行業(yè)中對所有人開發(fā)的代碼庫,所有人均可以使用并改進(jìn)代碼算法。(二)機(jī)器學(xué)習(xí)工程師包括機(jī)器學(xué)習(xí)工程師要求l 專業(yè):計算機(jī)、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)相關(guān)專業(yè);l 技術(shù)領(lǐng)域:人工智能,機(jī)器學(xué)習(xí)l 技術(shù)要求:(1) 熟悉Hadoop/Hive以及Map-Reduce計算模式,熟悉Spark、Shark等尤佳;(2) 大數(shù)據(jù)挖掘;(3) 高性能、高并發(fā)的機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘方法及架構(gòu)的研發(fā);應(yīng)用領(lǐng)域:(1)人工智能,比如各類仿真、擬人應(yīng)用,如機(jī)器人(2)醫(yī)療用于各類擬合預(yù)測(3)金融高頻交易(4)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘、關(guān)聯(lián)推薦(5)無人汽車,無人機(jī)相關(guān)術(shù)語:(1) Map-Reduce:MapReduce是一種編程模型,用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集(大于1TB)的并行運(yùn)算。概念"Map(映射)"和"Reduce(歸約)",是它們的主要思想,都是從函數(shù)式編程語言里借來的,還有從矢量編程語言里借來的特性。(三)自然語言處理工程師包括自然語言處理工程師要求l 專業(yè):計算機(jī)相關(guān)專業(yè);l 技術(shù)領(lǐng)域:文本數(shù)據(jù)庫l 技術(shù)要求:(1) 熟悉中文分詞標(biāo)注、文本分類、語言模型、實(shí)體識別、知識圖譜抽取和推理、問答系統(tǒng)設(shè)計、深度問答等NLP 相關(guān)算法;(2) 應(yīng)用NLP、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)解決海量UGC的文本相關(guān)性;(3) 分詞、詞性分析、實(shí)體識別、新詞發(fā)現(xiàn)、語義關(guān)聯(lián)等NLP基礎(chǔ)性研究與開發(fā);(4) 人工智能,分布式處理Hadoop;(5) 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法;應(yīng)用領(lǐng)域:口語輸入、書面語輸入、語言分析和理解、語言生成、口語輸出技術(shù)、話語分析與對話、文獻(xiàn)自動處理、多語問題的計算機(jī)處理、多模態(tài)的計算機(jī)處理、信息傳輸與信息存儲 、自然語言處理中的數(shù)學(xué)方法、語言資源、自然語言處理系統(tǒng)的評測。相關(guān)術(shù)語:(2) NLP:人工智能的自然語言處理,NLP (Natural Language Processing) 是人工智能(AI)的一個子領(lǐng)域。NLP涉及領(lǐng)域很多,最令我感興趣的是“中文自動分詞”(Chinese word segmentation):結(jié)婚的和尚未結(jié)婚的【計算機(jī)中卻有可能理解為結(jié)婚的“和尚“】(四)射頻/通信/信號算法工程師類包括3G/4G無線通信算法工程師, 通信基帶算法工程師,DSP開發(fā)工程師(數(shù)字信號處理),射頻通信工程師,信號算法工程師要求l 專業(yè):計算機(jī)、通信相關(guān)專業(yè);l 技術(shù)領(lǐng)域:2G、3G、4G,BlueTooth(藍(lán)牙),WLAN,無線移動通信, 網(wǎng)絡(luò)通信基帶信號處理l 技術(shù)要求:(1) 了解2G,3G,4G,BlueTooth,WLAN等無線通信相關(guān)知識,熟悉現(xiàn)有的通信系統(tǒng)和標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議,熟悉常用的無線測試設(shè)備;(2) 信號處理技術(shù),通信算法;(3) 熟悉同步、均衡、信道譯碼等算法的基本原理;(4) 【射頻部分】熟悉射頻前端芯片,扎實(shí)的射頻微波理論和測試經(jīng)驗,熟練使用射頻電路仿真工具(如ADS或MW或Ansoft);熟練使用cadence、altium designer PCB電路設(shè)計軟件;(5) 有扎實(shí)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ),如復(fù)變函數(shù)、隨機(jī)過程、數(shù)值計算、矩陣論、離散數(shù)學(xué)應(yīng)用領(lǐng)域:通信VR【用于快速傳輸視頻圖像,例如樂客靈境VR公司招募的通信工程師(數(shù)據(jù)編碼、流數(shù)據(jù))】物聯(lián)網(wǎng),車聯(lián)網(wǎng)導(dǎo)航,軍事,衛(wèi)星,雷達(dá)相關(guān)術(shù)語:(1) 基帶信號:指的是沒有經(jīng)過調(diào)制(進(jìn)行頻譜搬移和變換)的原始電信號。(2) 基帶通信(又稱基帶傳輸):指傳輸基帶信號。進(jìn)行基帶傳輸?shù)南到y(tǒng)稱為基帶傳輸系統(tǒng)。傳輸介質(zhì)的整個信道被一個基帶信號占用.基帶傳輸不需要調(diào)制解調(diào)器,設(shè)備化費(fèi)小,具有速率高和誤碼率低等優(yōu)點(diǎn),.適合短距離的數(shù)據(jù)傳輸,傳輸距離在100米內(nèi),在音頻市話、計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)通信中被廣泛采用。如從計算機(jī)到監(jiān)視器、打印機(jī)等外設(shè)的信號就是基帶傳輸?shù)摹4蠖鄶?shù)的局域網(wǎng)使用基帶傳輸,如以太網(wǎng)、令牌環(huán)網(wǎng)。(3) 射頻:射頻(RF)是Radio Frequency的縮寫,表示可以輻射到空間的電磁頻率(電磁波),頻率范圍從300KHz~300GHz之間(因為其較高的頻率使其具有遠(yuǎn)距離傳輸能力)。射頻簡稱RF射頻就是射頻電流,它是一種高頻交流變化電磁波的簡稱。每秒變化小于1000次的交流電稱為低頻電流,大于10000次的稱為高頻電流,而射頻就是這樣一種高頻電流。高頻(大于10K);射頻(300K-300G)是高頻的較高頻段;微波頻段(300M-300G)又是射頻的較高頻段?!居芯€電視就是用射頻傳輸方式】(4) DSP:數(shù)字信號處理,也指數(shù)字信號處理芯片(五)數(shù)據(jù)挖掘算法工程師類包括推薦算法工程師,數(shù)據(jù)挖掘算法工程師要求l 專業(yè):計算機(jī)、通信、應(yīng)用數(shù)學(xué)、金融數(shù)學(xué)、模式識別、人工智能;l 技術(shù)領(lǐng)域:機(jī)器學(xué)習(xí),數(shù)據(jù)挖掘l 技術(shù)要求:(1) 熟悉常用機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘算法,包括但不限于決策樹、Kmeans、SVM、線性回歸、邏輯回歸以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等算法;(2) 熟練使用SQL、Matlab、Python等工具優(yōu)先;(3) 對Hadoop、Spark、Storm等大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲與運(yùn)算平臺有實(shí)踐經(jīng)驗【均為分布式計算框架】(4) 數(shù)學(xué)基礎(chǔ)要好,如高數(shù),統(tǒng)計學(xué),數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)l 加分項:數(shù)據(jù)挖掘建模大賽;應(yīng)用領(lǐng)域(1) 個性化推薦(2) 廣告投放(3) 大數(shù)據(jù)分析相關(guān)術(shù)語Map-Reduce:MapReduce是一種編程模型,用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集(大于1TB)的并行運(yùn)算。概念"Map(映射)"和"Reduce(歸約)",是它們的主要思想,都是從函數(shù)式編程語言里借來的,還有從矢量編程語言里借來的特性。(六)搜索算法工程師要求l 技術(shù)領(lǐng)域:自然語言l 技術(shù)要求:(1) 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),海量數(shù)據(jù)處理、高性能計算、大規(guī)模分布式系統(tǒng)開發(fā)(2) hadoop、lucene(3) 精通Lucene/Solr/Elastic Search等技術(shù),并有二次開發(fā)經(jīng)驗(4) 精通Lucene/Solr/Elastic Search等技術(shù),并有二次開發(fā)經(jīng)驗;(5) 精通倒排索引、全文檢索、分詞、排序等相關(guān)技術(shù);(6) 熟悉Java,熟悉Spring、MyBatis、Netty等主流框架;(7) 優(yōu)秀的數(shù)據(jù)庫設(shè)計和優(yōu)化能力,精通MySQL數(shù)據(jù)庫應(yīng)用 ;(8) 了解推薦引擎和數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)的理論知識,有大型搜索應(yīng)用的開發(fā)經(jīng)驗者優(yōu)先。(七)控制算法工程師類包括了云臺控制算法,飛控控制算法,機(jī)器人控制算法要求l 專業(yè):計算機(jī),電子信息工程,航天航空,自動化l 技術(shù)要求:(1) 精通自動控制原理(如PID)、現(xiàn)代控制理論,精通組合導(dǎo)航原理,姿態(tài)融合算法,電機(jī)驅(qū)動,電機(jī)驅(qū)動(2) 卡爾曼濾波,熟悉狀態(tài)空間分析法對控制系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)學(xué)模型建模、分析調(diào)試;l 加分項:有電子設(shè)計大賽,機(jī)器人比賽,robocon等比賽經(jīng)驗,有硬件設(shè)計的基礎(chǔ);應(yīng)用領(lǐng)域(1)醫(yī)療/工業(yè)機(jī)械設(shè)備(2)工業(yè)機(jī)器人(3)機(jī)器人(4)無人機(jī)飛控、云臺控制等(八)導(dǎo)航算法工程師要求l 專業(yè):計算機(jī),電子信息工程,航天航空,自動化l 技術(shù)要求(以公司職位JD為例)公司一(1)精通慣性導(dǎo)航、激光導(dǎo)航、雷達(dá)導(dǎo)航等工作原理;(2)精通組合導(dǎo)航算法設(shè)計、精通卡爾曼濾波算法、精通路徑規(guī)劃算法;(3)具備導(dǎo)航方案設(shè)計和實(shí)現(xiàn)的工程經(jīng)驗;(4)熟悉C/C++語言、熟悉至少一種嵌入式系統(tǒng)開發(fā)、熟悉Matlab工具;公司二(1)熟悉基于視覺信息的SLAM、定位、導(dǎo)航算法,有1年以上相關(guān)的科研或項目經(jīng)歷;(2)熟悉慣性導(dǎo)航算法,熟悉IMU與視覺信息的融合;應(yīng)用領(lǐng)域無人機(jī)、機(jī)器人等。
手機(jī)專用
一般是比較大的企業(yè)會有這種崗位需求,主要是通過大數(shù)據(jù),在其中通過數(shù)據(jù)挖掘的相關(guān)算法進(jìn)行分析,根據(jù)業(yè)務(wù)需求,挖掘到數(shù)據(jù)中有價值的東西
冬日戀鬼
數(shù)據(jù)挖掘工程師是數(shù)據(jù)師(Datician['detn])的一種。是從大量的數(shù)據(jù)中通過算法搜索隱藏于其中知識的工程技術(shù)專業(yè)人員。這些知識可用使企業(yè)決策智能化,自動化,從而使企業(yè)提高工作效率,減少錯誤決策的可能性,以在激烈的競爭中處于不敗之地。數(shù)據(jù)挖掘工程師的職責(zé):1、根據(jù)自己對行業(yè),以及公司業(yè)務(wù)的了解,獨(dú)自承擔(dān)復(fù)雜分析任務(wù),并形成分析報告;2、相關(guān)分析方向包括:用戶行為分析、廣告點(diǎn)擊分析,業(yè)務(wù)邏輯相關(guān)以及競爭環(huán)境相關(guān);3、根據(jù)業(yè)務(wù)邏輯變化,設(shè)計相應(yīng)分析模型并支持業(yè)務(wù)分析工作開展。數(shù)據(jù)挖掘,從字面上理解,就是在數(shù)據(jù)中找到有用的東西,哪些東西有用就要看具體的業(yè)務(wù)目標(biāo)了。最簡單的就是統(tǒng)計應(yīng)用了,比如電商數(shù)據(jù),利用用戶的瀏覽、點(diǎn)擊、收藏、購買等行為推斷用戶的年齡、性別、購買能力、愛好等。想了解更多關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘工程師的內(nèi)容,推薦上CDA數(shù)據(jù)分析師的課程。課程內(nèi)容兼顧培養(yǎng)解決數(shù)據(jù)挖掘流程問題的橫向能力以及解決數(shù)據(jù)挖掘算法問題的縱向能力。要求學(xué)生具備從數(shù)據(jù)治理根源出發(fā)的思維,通過數(shù)字化工作方法來探查業(yè)務(wù)問題,通過近因分析、宏觀根因分析等手段,再選擇業(yè)務(wù)流程優(yōu)化工具還是算法工具,而非“遇到問題調(diào)算法包”。真正理解商業(yè)思維,項目思維,能夠遇到問題解決問題。點(diǎn)擊預(yù)約免費(fèi)試聽課。
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