【职场】 面试咨询+职业规划

[jiangzhonglian]

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[jiangzhonglian]

梳理目标和制定学习计划，并辅助完成一个学习疗程，可以留言：

针对人群

你是不是: 学习迷茫，能力太差，学历低，还找不到工作？ 免费帮忙分析问题

服务指导

• 1. 学习方向 梳理
  • 进行个人评估，分析简历问题，给出学习建议
• 2. 简历指导+模版
  • 分享学习模版，分析简历问题，给出优化简历
• 3. 面试技巧分享
  • 分析面试遇到的问题，解答各种技巧
• 4. 模拟面试
  • 熟悉面试过程，提前适应面试流程

[vendanner]

咨询信息

1. 50元 支付宝
2. 597819425 + 2018-10-11 21:30 有空

学习计划

用户: hhh

序号	完成时间	算法内容	完成进度	更新时间
1	10.15 – 10.21	KNN,决策树，Bayesian	100%	20181021
2	10.22 – 10.28	逻辑回归，线性回归	100%	20181105
3	10.29 – 11.04	集成方法，树回归	100%	20181118
4	11.05 – 11.11	SVM	100%	20181122
5	11.12 – 11.18	K-Means 聚类	100%	20181202
6	11.19 – 11.25	Apriori算法	100%	20181210
7	11.26 – 12.02	FP-growth算法	100%	20181214
8	12.03 – 12.09	PCA简化数据	100%	20181203
9	12.10 – 12.16	SVD简化数据	100%	20181208
10	12.17 – 12.23	大数据与MapReduce	100%	20181214
11	12.24 – 12.30	推荐系统	100%	20181219

学习总结

Github: https://github.com/vendanner/MLearn

[jianfengMan]

咨询信息

1. 50元 微信
2. 267994391 + 2018-10-09 22:00 有空

学习计划

用户: 小布

序号	完成时间	算法内容	完成进度	更新时间
1	2018-10-21	MlFoundation	100%	20181012
2	2018-10-28	KNN	100%	20181015
3	2018-11-04	DecisionTree	100%	20181017
4	2018-11-11	NaiveBayes	100%	20181018
5	2018-11-18	Logistic	100%	20181023
6	2018-11-25	SVM	100%	20181028
7	2018-12-02	AdaBoost	100%	20181031
8	2018-12-09	RandomForest	100%	20181103
9	2018-12-16	Regression	100%	20181107
10	2018-12-23	RegTrees	100%	20181119
11	2018-12-30	Kmeans	100%	20181125
12	2019-01-06	Apriori	100%	20181127
13	2019-01-13	FrequentPattemTree	100%	20181202
14	2019-01-20	PCA	100%	20181204
15	2019-01-27	SVD	100%	20181206
16	2019-02-03	BigData	100%	20181206
17	2019-02-10	Recommender	100%	20181207

学习总结

Github: https://github.com/jianfengMan/mysparkmllib

[jianfengMan]

咨询信息

1. 50元 微信
2. 267994391 + 2018-12-09
3. 后续的方向问题

职业方向

用户: 小布

3年： Java 2年 大数据 1年
spark 工程方向深入研究，做spark行业比较了解算法（全面了解）

1. leetcode 刷题（简单 10 中级 7个 高级 3个）
2. spark 这方面你比我熟悉，自己准备一些（优化、性能和项目）
3. 项目正常准备，简单的过一下就行
4. 全面了解算法，实现的 GitHub地址 发给别人。（重点找2~3个算法研究彻底就行 .. ）

[tabtou]

咨询信息

1. 50元 微信
2. 807507917 + 2018-12-28
3. 职业方向问题

职业方向

用户: tabtou

3年： 运维1年 大数据 1.5 年 算法 0.5年

1. 广告CTR预估：
   逻辑回归、GBDT、DNN（深入去了解业界经典的算法，并且复现，了解业界前沿的技术）
2. 其他的算法来说，有空再了解（分类、回归、聚类、降维）
3. 团队管理：职责定位和参与过程，选择好适合自己的环境展现自己。

[shitaokingstar]

咨询信息

1. 50元 微信
2. 377219613 + 2019-02-15 21:30 有空
3. 制定学习计划

学习计划

CV 需要准备:

• python基础 需要了解：numpy 和 pandas <- 百度就行，哈哈
• 机器学习实战
• sklearn、spark、pytorch、tensorflow
• 项目: kaggle、天池
• 面试：数据结构刷题

用户: 晨曦

• 1个月：Python 基础
  （网易云课程完成：02.15-02.19）
  • 渠道：淘宝、网易云课堂
  • 重点：敲、使劲地敲、做笔记【1年后就知道为什么】
• 2～3个月：巩固机器学习
  • 听理论（不要纠结一步一步的推导）
  • 复线我们整理的代码【用Python 2.7，主要用于学习， 3.6不要尝试】

序号	完成时间	算法内容	完成进度	更新时间
1	2019-03-08	MlFoundation	100%	20190308
2	2019-03-11	KNN	100%	20190311
3	2019-03-13	DecisionTree	100%	20190313
4	2018-04-01	NaiveBayes	100%	20180401
5	2018-04-03	Logistic	100%	20180403
6	2019-03-11~22	SVM	100%	20190322
7	2019-04-06	AdaBoost	100%	20190406
8	2019-04-08	RandomForest	100%	20190408
9	2019-14-15	Regression	100%	20190415
10	2018-12-23	RegTrees	100%	20181119
11	2018-12-30	Kmeans	100%	20181125
12	2019-01-06	Apriori	100%	20181127
13	2019-01-13	FrequentPattemTree	100%	20181202
14	2019-01-20	PCA	100%	20181204
15	2019-01-27	SVD	100%	20181206
16	2019-02-03	BigData	100%	20181206
17	2019-02-10	Recommender	100%	20181207

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学习总结

Github:

[jiangzhonglian]

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