前言

本文转载自优达学城《机器学习工程师》

全球领先的出行方案提供商滴滴出行在2016年5月到7月成功举办了第一届算法大赛并取得了圆满的成功。优达学城作为协办方，也深刻地感受到了学生对解决基于企业真实数据题目的热情。为了让更多的学生能够有机会得到这样的锻炼，我们特地与滴滴出行协作，把算法比赛的题目作为纳米学位中的一个可选项目。

项目在设计时综合考量了纳米学位的内容与滴滴出行的招聘要求。让你能够把学到的内容应用在真实企业数据中。完成项目的优秀者可以得到滴滴出行的证书。为你的简历添砖加瓦。

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简历项目

在工作申请和应聘中，简历是必备品。一份好的简历，必须契合岗位需求。在这个项目中，你需要找到一条招聘信息，然后根据岗位的职责要求，更改你的简历。一旦你完成此项目，你就成功学会了定向寻找的方法，你就可以随时去找工作了！

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Kaggle 是一个极受欢迎的数据科学和机器学习挑战平台，有着极为活跃和不断壮大的社区。Kaggle 成员不仅可以争夺积分榜上的排名，公司和研究实验室在此提出的某些挑战题还设有丰厚奖金。

Kaggle 为您提供解决复杂现实问题的机会，您可通过解决这些问题磨练您的机器学习技巧，如果你的 Kaggle 个人页面中有积极参与和表现良好的记录，可以让你在申请工作时更具优势。

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既然目前为止，你已学会了一些基本的统计学概念，现在让我们探讨一些 Python 库，它们允许您研究数据和处理大型数据集。

具体而言，在本阶段的课程中，我们将探讨 numpy，它允许您处理大量数值数据以及 panda 序列和数据框（它们允许你存储大型数据集和提取其中的信息）。我们将学习 numpy 和 panda.DataFrames，前者能够帮助你处理大量数值数据，而后者可以帮助你存储大型数据集以及从数据集中提取出来的信息。

Numpy 库文档： https://docs.scipy.org/doc/numpy-dev/user/quickstart.html

Pandas 库文档： http://pandas.pydata.org/pandas-docs/version/0.17.0/