如题

我知道这个问题心有点大，还请见谅。 本人上海硕士一枚，专业是应用统计，本科是数学，明年需要步入校招。一直处于迷茫彷徨状态，开学才决定自己要的是什么。了解过很多职业相关乱七八糟的东西。对自己的信心不是很足。 在开学到现在两个月的时间里，我自学了R和PYTHON，和数据挖掘类的常用算法（用PYTHON实现过一些简单的）。再除了一些统计学相关的知识，也就是说我几乎没有与这个岗位相关的东西。再接下来的时间内，打算参加KAGGLE竞赛，找实习，继续补上一些大坑，如： HADOOP,JAVA,SPARK，SQL……我想问的是： 1，我距离这个岗位差距有多大，我还需要补上哪些东西?有没好的学习路径？ 2，心更大一点，我离BAT这种大企业的要求还差 […]

看了很多关于svm的原理都是描述分类问题的，关于如何选择最优分类面，而分类和回归本质都一样，但我就是无法很好的从svm的分类原理联想到回归原理，希望有大神能说说

google遍了。。还是没太看懂。请教下。

现实情况是这样的：有多个地区的地推资源，每个地区的地推效果需要分别做监测和考核，监测内容除了下载次数，还包括启动、活跃、APP内点击等等需要SDK收集的数据。每个地区的推广方式都是统一的：扫二维码 → 访问下载页面 → 下载应用理论上，追踪一个渠道的推广效果，应该是在「点击」和「打开APP」这两个动作分别获取设备IMEI码来做比对。但由于下载页面上没办法拿到IMEI，所以这种方式没办法成立。对安卓来说，可以用渠道包的方式来解决；但IOS应如何实现追踪？盼赐教~PS: 排除用友盟等第三方监测平台。

在读一篇统计方面的paper, 主要在探讨predictive model和explanatory model的区别。其中作者举了一个例子，2009年Netflix举办了奖金为一百万美金的一个竞赛，目的是优化给用户的作品推荐。作者指出，大部分参赛队伍都有CS背景，而非统计背景。作者并没有给出看法或者解释，但个人还是很好奇为何会有这个现象。paper出处：http://www.stat.berkeley.edu/~aldous/157/Papers/shmueli.pdfnetflix竞赛结果出处：Netflix Prize: Forum / Grand Prize awarded to team BellKor’s Pragmati […]

拿到2个offer，一个是广州一家中小型互联网公司 (做音乐类APP)的数据分析师，一个是一家大型FMCG公司的数据挖掘专员，有点纠结，求比较。- 互联网公司offer平台不错，广州是总部，产品也运营了很多年，感觉公司内部体系跟管理都挺不错，职位来自他们的数据中心，主要做类似数据产品经理的工作，接运营产品部门需求进行数据平台搭建，建模等工作，岗位对技术要求不高更偏向协调。喜欢这个offer的原因是1、互联网行业技术更成熟，数据分析能力提高更快 2、未来可以继续在互联网行业发展，前景较好，个人也不排斥这个行业 3、工作压力一般，加班较少，但是薪资较低福利较差，公司内部流动率比较高，流动的原因大部分是对公司发展前景的悲观；- FMCG公 […]

大数据，数据湖都是近来非常热门的话题，在大数据平台上建立数据仓库与在传统平台上建立数据仓库在方法论上到底有哪些区别，尤其是在模型层上，怎样将数据湖的概念应用到大数据平台上的数据仓库的建设中？期望大牛的解答