2019年年中开始，后面的工作内容应该有所调整。
自从16年6月底，从上海回到合肥，加入到华米科技， 到现在整整3年了。
从16年年中，到17年年初，基本一个人在做数据分析和报表。17年初到18年中， 带了一个新加入的同事A一起做数据分析和ETL等相关工作。 18年中，A去做上游的导数的事情，分析由我和新加入的B和C, 两个妹子，一起来完成，同时，自己也从大数据工程师，升级成了高级大数据工程师。
到了19年年中，撇去一些不开心的因素(导火索吧), 为什么想从大数据分析，转到算法团队(人工智能实验室团队)去做点事情呢？ 我想主要还是想去了解数据探索的一个实用的套路吧。毕竟，描述性的统计分析，这个我已经做了三年了。 而关于数据的更地道的挖掘和分析，特征选取，建模， 模型评估这些，都是自己的薄弱点。也是我所认为的一个合格的data scientist必须掌握的。更何况，自己在算法和机器学习这块，并非是没有基础。人生那么长，总不能一辈子做基础的描述性的统计分析/业务分析还有做报表吧。
下面列出一些以前学习过的课程和材料吧, 算是对过往准备工作的一个总结。
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台大林轩田的<机器学习基石>， <机器学习技巧> 和 对应的英文教材 <Learning From Data> -
吴恩达的<机器学习> 和 <深度学习>课程， 并且完成了coursera上的深度学习的几门课程(课后作业有点水，因为很多都可以通过上下文得到， 但是不得不承认，是好的课后作业) -
北京交通大学的桑基韬等人在网易云课堂上开的<深度学习>课程 -
周志华的西瓜书<机器学习> -
李航的<统计学习方法> -
<The Elements of Statistical Learning> 看了一点点 -
概率统计和线性代数的相关知识平时都有所复习 -
scikit-learn, pandas 的了解和使用 -
用逻辑回归和时间序列分析，做过点探索分析; 时间序列分析结果，还在团队内部进行过分享 -
用深度学习的cnn方法，做过一个图片的分类程序(判断照片好看是不那么好看) -
使用过算法包跑算法，并且验证算法检测结果，计算FN, FP, TN, TP. -
在来华米科技之前, 做了三年多的防垃圾邮件工作， 文本处理相关的原理和技术，非常熟悉了
准备不少，现在缺乏啥呢？
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缺少对机器学习和深度学习算法的深刻理解，手写算法的能力 -
缺少数据挖掘和更深层次的统计分析的流程认知 -
缺乏项目经验