掌握备考方向，提取关键信息(提取关键信息的题型)

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扎实基础知识，掌握基础的数学概率逻辑分析，深刻理解机器学习和深度学习的原理，熟悉Python, C++, Java等主流编程语言，并熟悉Linux操作系统，以及掌握常用Python库，如NumPy、Pandas、Scikit-Learn等，并拥有一定的分析编程能力；

2. 熟练操作常见的机器学习和深度学习框架，如TensorFlow、Keras等，能够利用框架快速实现算法；

3. 熟悉各种机器学习和深度学习技术，如神经网络、卷积神经网络、自主运循环网络、灰色预测模型等，能够熟练运用这些方法解决复杂的实际问题；

4. 精通大数据分析理论和技术，能够运用Spark、Hadoop等分布式计算的技术，来解决大数据挖掘问题；

5. 拥有良好的团队协作能力，具备出色的抗压能力及快速学习能力，并熟悉主流的机器学习和深度学习工具，如SAS、SPSS、Caffe等，以及自然语言处理中相关的算法；

6. 有良好的编码习惯，能够编写高质量、可读性强的代码。