SQL技术指南初级程序员的必备技能

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CSX460: 加州大学伯克利分校实用机器学习R 课程仓库 这是加州大学伯克利分校实用机器学习R (CSX460) 的课程仓库，最近的课程是 2017 年春季。 课程说明 本课程使用 R（一种开源统计编程语言）介绍机器学习。机器学习（有时也称为统计学习或数据挖掘）曾经是统计学家、程序员和量化分析师的一套利基工具，现在已经成为各种应用程序和学科不可或缺的工具。 本课程教授机器学习的基础知识，而无需深入研究太多数学或代码。本课程将教授机器学习的实践方面。 完成课程后，学生将能够应用课程，在自己的工作中使用机器学习解决问题。 课程学习目标 通过本课程，学生将学习： 机器学习中的基本概念 有监督、无监督、半监督、自适应/强化学习之间的区别 机器学习算法/模型的三个先决条件 损失函数 受限函数类 训练搜索方法 如何评估和比较机器学习模型性能 如何预处理数据和构建特征 如何训练机器学习模型进行预测、分类和推荐 如何在新数据上应用机器学习模型 如何使用重采样技术计算模型性能 引导程序是什么以及它是如何工作的 什么是 Bagging 以及它如何以及为何提高模型性能 什么是 Boosting 以及它如何以及为何提高模型性能

专业技能 능숙使用 Unix/Linux 操作系统及相关工具 精通 C/C++ 编程语言，熟悉面向对象编程思想 掌握 ARM 汇编语言，具备底层软件开发经验 熟悉嵌入式系统开发流程，了解常见传感器及接口 具备良好的数学基础，能够运用数学知识解决实际问题 熟悉实时系统原理，具备实时系统开发经验 掌握驱动程序开发技术，能够独立完成驱动程序编写 熟悉软件测试流程和方法，具备软件测试经验 了解数据仓库与数据挖掘技术 熟悉计算机网络原理，掌握 TCP/IP 协议 了解实时 UML 建模语言 具备软硬件协同设计能力 熟悉 Verilog 硬件描述语言