Facebook yöneticilerinden ne kadar uzaktasınız?
Bilgisayar endüstrisi tüm hızıyla devam ediyor ve büyük veri, yapay zeka ve Nesnelerin İnterneti bilgisayarlardan ayrılamaz gibi görünüyor. Bilgisayar yeteneklerine olan talep artıyor ve bilgisayar profesyonellerinin sayısı da artıyor, ancak işverenlerin "işe almanın zor olduğu" ve bilgisayar öğrencilerinin "iş bulmanın zor" olduğu konusunda hala bir ikilem var.
Lianchuang Education'ın başkanı Bay Xu Junhui bir keresinde şöyle dedi: Şirketimiz her yıl büyük veri, derin öğrenme ve diğer alanlarda insanları işe aldığında, işe alımdan her zaman memnun olmazlar.
Blue Shield Bilgi Güvenliği Teknolojileri Şirketi'nin kıdemli başkan yardımcısı Yang Yubin de 2017 yılında Çin Bilgisayar Federasyonu (CCF) tarafından düzenlenen Bilgisayar Mesleki Eğitimi Geliştirme Forumu'nda aynı görüşü ortaya koydu: "Çok ciddi bir sorunla karşılaştık ve insan alamadık. Özellikle insanların hemen işe alınamaması mesleki eğitimin karşılaştığı bir sorundur. Aynı zamanda bu sorunun bilişim sektöründe çok yaygın olduğuna inanıyor.
Böyle bir durumla karşı karşıya kalan öğrenciler ve öğretmenler ne yapmalı?
Yeni mühendislik, yeni nerede?
Endüstriyel yeteneklere olan talep ile üniversitelerde yeteneklerin yetiştirilmesi arasındaki uyumsuzluk ile karşı karşıya kalan üniversitelerdeki bilgisayar ana dalları, yeni mühendislik eğitiminin gelişimini teşvik ediyor.
Huanghuai Üniversitesi Bilgi Mühendisliği Okulu Müdürü Gao Jinfeng'in PPT ekran görüntüsü
Pekin Üniversitesi Bilgi Bilimi ve Teknolojisi Okulu'ndan Profesör Chen Zhong, Bilgisayar Eğitimi Komisyonu'nun, ana dalların inşası, öğretmenlerin eğitimi ve endüstri-üniversite-araştırma entegrasyonunun yenilik sistemi etrafında, Ulusal Üniversite Büyük Veri Uygulaması İnovasyon Yarışması aracılığıyla üniversitelerde büyük veri ana dallarının inşasını teşvik etmeyi umduğunu söyledi. , Sektörün ihtiyaç duyduğu yeteneklerin yetiştirilmesine önemli destek sağlamak, çeşitli üniversitelerde yeteneklerin eğitimini daha üst seviyeye çıkarmak, endüstri ve üniversiteler arasında endüstri ve eğitim entegrasyonunu teşvik etmek. Yarışmaya katılan her öğrencinin iyi sonuçlar alabileceği ve her üniversitenin kendi ana dallarını oluşturabileceği ve ulusal büyük verinin geliştirilmesi için olağanüstü yetenekler sunabileceği umulmaktadır.
Pekin Havacılık ve Uzay Bilimleri Üniversitesi'nden Doçent Doktor Wang Junchen, yalnızca temeldeki matematiksel ilkeleri ve matematiksel modelleri tam olarak kavrayarak, büyük verilerin veya yapay zekanın doğasını gerçekten anlayabileceğimize inanıyor.Bu nedenle, temel matematiksel modellerin ve algoritmaların geliştirilmesine ve incelenmesine dikkat etmeliyiz. Büyük veri rekabeti sayesinde, programlama yeteneğinizi, problem çözme yeteneğinizi, matematiksel model oluşturma yeteneğinizi geliştirebilir ve yeteneklerin genel kalitesini artırabilirsiniz.
Yarışmaya katılın ve bu arada bir Facebook yöneticisi olun
Bu ulusal üniversite büyük veri uygulaması yenilik yarışmasının konumlandırılması, konu yarışmaları yoluyla profesyonel inşaat ve yetenek eğitimini teşvik etmektir.Bu nedenle, yarışmanın tasarımında, esas olarak öğrenci bilgi rezervi ve büyük veri ile ilgili ana dalların bilgi ve beceri yapısına yöneliktir.
Tasarlanan rekabet soruları belirli gerçek durumları içerir. Örneğin, büyük veri teknolojisi beceri yarışması gerçek bir Facebook vakasıdır.
Facebook dünya çapında bir sosyal platformdur, çok büyük miktarda veriye sahiptirler ve endüstri için reklam itici güçler sağlarlar. Kurumsal pazar kararları için en uygun reklam bilgileri hangisidir ve en fazla pazarlama etkisine sahiptir? Bu, öğrencilerin şirkete önerilen verileri üretmek için belirli bir algoritma modeli oluşturmasını gerektirir. Organizasyon komitesi çok miktarda veri sağlıyor.Örneğin, ön elemelerde 25.000 adet eğitim verisi sağlanacak, alt bölge finallerinde 100.000 adet veri sağlanacak ve ulusal finallerde 1 milyon veri sağlanacak ve öğrenciler onun Facebook büyük olduğunu varsayarak simülasyon yapmalarına imkan verecek Bir veri bilimcisi olarak bunu nasıl yapmalı?
Beceri Yarışması Sorularının Analizi
Temel kural şudur: Müşteriye yalnızca 5 kart verebilirsiniz. Müşteriler bu 5 farklı pazar anlayışına göre pazarlama stratejileri oluştururlar.Bu nedenle, 5 kartın farklı kombinasyonları tamamen farklı ekonomik etkiler yaratacak ve Facebook'a farklı gelirler getirecektir.
52 kart, bir milyondan fazla kombinasyon oluşturacak 52 parça pazar içgörü bilgisine karşılık gelir.Farklı kombinasyonların karşılık gelen etkilerini bulmak için büyük veri teknolojisini kullanmanız ve "pazar içgörü bilgileri kombinasyon optimizasyon seviyesini" ayırmanız gerekir, Facebook reklamları Satış personeli daha sonra bu optimizasyon seviyesi tablosuna göre satış çalışması yapabilir.
Facebook'un izniyle, küçük ölçekli bir dahili test yaptınız. Dahili test aracılığıyla 25.000 parça geri bildirim verisi aldınız. Müşterilerden gelen gelir geri bildirimlerine dayanarak, her bir veriyi 0-9 kombinasyon optimizasyon seviyesi ile işaretlediniz.
Daha sonra, yukarıdaki 25.000 dahili test verisine ve bunların optimizasyon derecesi etiketlerine dayalı içsel kuralları bulmak için bir algoritma tasarlamanız ve ardından kalan 1 milyon rastgele kombinasyon şeması için optimizasyon derecesi etiketleri gerçekleştirmeniz gerekir.
Facebook'un büyük veri pokeri
Puanlama standardı şudur: yarışma platformu, ön veya nihai veri setinin optimizasyon derecesi etiketlemesinin doğruluğunu otomatik olarak hesaplayacaktır.
Doğruluk = 100 * Ön veya son veri setinde tahmin edilen doğru satır sayısı / satır sayısı
Ön aşamada çalışmalar için puanlama standardı olarak katılımcı takımların tahmin doğruluğu kullanılacak, doğruluk ne kadar yüksekse sıralama o kadar yüksek olacaktır.
Alt bölgelerin son aşamasında, katılımcı takımların tahmin doğruluğuna ve sahadaki savunma puanlarına göre kapsamlı bir değerlendirme yapılacak ve kazanan takım seçilecektir.
Ulusal finallerde finale kalan takımlar çalışmalarını optimize etmeye ve belirlenen süre içerisinde sunumlarını tamamlamaya devam edebiliyor. Final sahasında, katılımcı takımların çalışmalarını göstermeleri, hesaplama sonuçlarını göstermeleri ve savunmayı tamamlamaları gerekir.Son hakemler, çalışmalara ve savunma sonuçlarına göre katılımcı takımları kapsamlı bir şekilde puanlayacak ve kazanan takımları seçecektir.
Büyük veri endüstrisi gelişmekte olan bir sektördür ve büyük veri öğretimi öğretmenlerin kendilerini keşfetmesini de gerektirir. Xiaoxin bir keresinde "AI öğrenmek, öğretmeniniz bile çok zor, neden çok çalışmıyorsunuz?" ! "Makale, bu sorunu derinlemesine göstermektedir. Öğrencilerin her zaman öğretmenin gözetimine ve rehberliğine ihtiyacı vardır ve öğretmenin de kendine güvenmek için kırbaç kaldırmasına gerek yoktur.
Büyük verinin endüstri, akademi, öğretmenler ve öğrenciler tarafından araştırılması gerekiyor. Olağanüstü olmak isteyen insanlar kaynaklara sahip değiller ve gölgenin tadını çıkarmak için ağaç ve torun dikmek için öncekilere güveniyorlar, ancak kendi kendine sulama, kendi kendine büyümeye ve kendilerini yüksek ağaçlarda yetiştirmeye güveniyorlar. İnsanlar ~
Yeniden yazdırmanız gerekirse, lütfen arka planda bir mesaj bırakın ve yeniden yazdırma şartnamelerine uyun.
