阿里巴巴實習報告
無論是在留學申請還是在后續(xù)工作中,有含金量的實習經(jīng)歷都是一個加分項。新通教育精英實訓項目本著將知識結(jié)合實踐的概念,著眼于各專業(yè)各行業(yè)青年人才的培養(yǎng)和職場探索指導。本次就與大家分享一則阿里巴巴的實習反饋。
實習公司:阿里巴巴
實習時間:2020.6.6—2020.7.6
1.實習內(nèi)容
在導師的指導下,我完成了淘寶網(wǎng)站商品點擊率(CTR)預估的項目。
一個月的實習被分為四個階段,每個階段的任務都需要在一周的時間里完成。
第一周:配置python環(huán)境(anaconda),學習pandas,并且完成數(shù)據(jù)的讀取和可視化分析。
第二周:對讀取的數(shù)據(jù)進行預處理,對數(shù)據(jù)的特征進行篩選,為機器學習提供訓練集。
第三周:通過分別運用LR和聚類算法來訓練模型,并且不斷改變相關(guān)的參數(shù)對方案調(diào)優(yōu),使其達到預期目標。
第四周:對比不同算法的模型效果,并對項目的過程和結(jié)果總結(jié)。
2.實習收獲
a)在開始項目的第一周,導師就先給我講解了機器學習的邏輯思路,讓我對這個新鮮的事物有了初步的認識,通過不斷的實際操作,我慢慢熟悉了主流的機器學習算法(LR邏輯回歸,聚類)是如何對龐大的數(shù)據(jù)進行特征的處理。與此同時,這也幫助加深我對機器學習的認識和理解。
b)培養(yǎng)了數(shù)據(jù)分析思維體系,這次項目實習起到以點帶面的作用,為我今后的獨立自主學習提供了思維模式。本次實習學到的知識不僅僅局限于這單一的項目,從項目中感悟到,學習到的數(shù)據(jù)分析以及商業(yè)分析的思維模式將有助于今后解決同類型甚至難度更大,更復雜的實際問題。
c)通過與導師的交流,明白了現(xiàn)階段整個行業(yè)的實際需求,為我今后的學習指明了方向。在日常的學習中,對數(shù)據(jù)分析行業(yè)的現(xiàn)狀知之甚少。這次實習就如同紐帶,把學習與實踐緊密聯(lián)系起來,起到學以致用的效果。例如,我之前學習過邏輯回歸算法,通過在項目中的實踐,我熟悉并掌握了邏輯回歸、隨機森林等主流機器學習算法的原理和適用場景,并基于sklearn進行項目實踐。
d)在實習開始前,實習老師就給我講解簡歷的規(guī)范和格式,并指導我如何我完成一份高質(zhì)量的簡歷。這對我以后的求職提供了很大的幫助。
3.實習感受
這次實習給我提供了一個能夠深入了解互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)需求與日常工作的機會。同時,也給我提供了一個將我所學的知識轉(zhuǎn)化為實際應用過程中的操作技能的機會。因此,我感覺收獲頗豐,從實踐中培養(yǎng)了主流機器學習的分析思維,學到了其中的原理,接觸到一些實際的應用場景,在不斷的嘗試中突破自我。同樣,正因為在導師與實習老師的關(guān)心與指導下,我能很好地解決實習過程中遇到的問題,從而提高了學習與操作的效率。 在每周與導師的交流中,我能了解到每周的計劃,清楚目標與重難點,從而提高工作效率。更重要的是,每當遇到百思不得其解的問題時,我都能及時向?qū)煼答,從而得到幫助。在項目總結(jié)的時候,導師也向我提供了今后學習的建議,例如更深層次的知識與技巧,這為我以后的能力水平的提高提供了很大的幫助,為今后的自主學習指明了學習的方向。除此之外,盡管我之前簡單了解了python和機器學習,但是這次實習過程中我依然發(fā)現(xiàn)很多不清楚的問題和語句,這些所暴露出來的問題正是我的學習更多知識的動力,也是我今后需要提高自身能力的方向。雖然實習已經(jīng)結(jié)束,但對知識的學習的并不會就此結(jié)束,希望能夠在未來的學習中繼續(xù)努力,迎難而上。
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