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#成长成才故事#钱龙:确定目标,努力学习

数据挖掘 作者:yydamayi 时间:2014-03-11 19:21:32 0 删除 编辑

确定目标,努力学习

钱龙,上海交大电子信息与电气工程学院计算机系2014B1103392班硕士毕业生。研究方向是机器学习与数据挖掘。毕业后选择去微策略公司,工作地点在杭州。

毕业后的发展方向

我的专业方向是机器学习与数据挖掘方向,微策略MicroStrategy公司是全球最大的专注于提供商务智能软件产品和相关服务的上市公司之一。智能商务(Business Intelligence)方面需要用到很多数据挖掘方面的技术,对我来说是一个很好的发展方向。此外,微策略是国际公司,内部还提供专门的外国英语老师为员工进行英语培训,而且平时的工作都需要和美国那边的同事进行沟通交流。这个对我来说很有吸引力。我一直想成为更具国际视野的人才,也希望能好好提高自己的口语能力,希望能够和美国同事多多交流,共同学习进步。

 

为什么会选择这个方向

数据挖掘和机器学习是计算机方面很热的技术,属于人工智能的一个分支,现在很多的互联网巨头公司的核心竞争力就是这方面的技术。比如谷歌的搜索技术就需要用到很多机器学习方面的算法。现在是“大数据”时代。通过分析大数据,能对人们的生活提供很大的帮助。“大数据”的技术主要包括两个方面,一方面就是数据挖掘与机器学习技术,对于很多搜集到的数据,需要机器学习进行分析,才能挖掘数据背后所蕴含的意义,否则很难有实际的价值。另一方面是,云计算技术,主要用来对大量的数据进行快速处理,否则即使已经知道有算法可以分析数据的含义,然而处理时间太漫长,那也是没有任何实际意义的。所以这两种技术都缺一不可。在本科的时候,我就在阿里云公司实习,那时我就接触过相应的云计算技术。现在就非常希望掌握机器学习方面的知识,能够将两者好好的结合起来运用于实际的生产任务中去。

 

 

何时且如何确定这个方向

本科时在阿里云实习,接触了云计算的相关知识,本来打算在交大读研期间继续学习云计算方面的知识,后来遇到了李武军老师,李武军老师介绍了机器学习方面的应用前景以及现在发展的状况,和我想做的事情非常符合,当时就确定选择机器学习方向。此外,学习机器学习的知识时,也需要兼顾学习云计算方面的知识,注重机器学习算法的可扩展性。大规模机器学习算法也是现在学术圈和工业界研究的重点。

 

 

获得这个发展机会在大学期间做了什么准备

 

大学机器除了研一好好学习基础知识,把该上的课程好好的修完,主要时间是跟着导师读论文以及做实验。平时和实验室的师兄弟一起经常讨论问题,找相关的书籍过来学习,一起讨论读书心得。值得庆幸的是,伴随我们步入机器学习的过程中,正是Coursera等网上教育平台发展起来的时候。参看各种网上的公开课视频使我们受益良多,还可以和全世界一起学习的同伴进行讨论,确实是非常好的学习资源。

大学期间为了锻炼自己的能力,我还参加过学院研究生会,成为秘书处的一名干事,帮助研究生会举办活动,贡献自己的力量,并认识了很多志同道合的朋友。

在研究生期间,我有两段实习经历,一次是去阿里云公司,参加国家自然基金863项目,和导师以及同学一起参与公司项目,还帮助老师校对书籍《飞天开放平台编程指南》,书中介绍了阿里云公司的云计算平台,帮助互联网开发人员使用。另一次是阿里妈妈公司,学习广告方面的技术知识。

读研期间,我在深度学习方面进行了努力学习。深度学习现在发展非常好。对深度学习中的稀疏编码算法中的可预测稀疏编码进行了相关学习后,我对该算法进行了改进,是算法具有更好的鲁棒性。最近很多大公司都开始发力深度学习,比如百度,Facebook,学习这方面的学弟学妹未来应该有很多机会。

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