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想象一下，你和你的朋友准备在各自的笔记本电脑上玩一款游戏——《使命召唤》。现在，你拥有一台配备英特尔i7处理器的笔记本电脑——没有显卡，而你的朋友拥有一台配备i3处理器的笔记本电脑——配有还不错的显卡。那么，哪种笔记本电脑能提供更好的游戏体验？也许当我说GPU会表现得更好时，你会说“对对对”（因为这篇文章就是在突出GPU的应用），但你是否知道其中奥秘呢？

想想一本非小说类的书。要知道我们在哪一页讨论一个特定的概念并不容易。因此，在书的最后，你经常会看到一个叫做索引的部分。它会按字母顺序排列文本中的所有关键字以及它们出现的页面。这使我们更容易快速到达我们想要的地方。类似地，在数据库中，索引类似于经常用于搜索表中的数据的关键字或主题列表。通过在一列或一组列上创建索引，数据库可以快速找到符合搜索条件的行，而无需扫描整个表。

在当今竞争激烈的就业市场，一份精心制作的简历，用于有效地展示你的技能和经验是至关重要的——数据科学领域尤其如此。雇主正在寻找能够证明其分析和解释复杂数据的能力的求职者。然而，即使是最合格的求职者也会在简历上犯一些常见的错误，而这可能会使他们得不到这份工作。在这篇文章中，我们将讨论，要制作完美的数据科学简历，必须要避免的十大错误。通过避免这些错误，你可以制作一份突出自己优势的简历，帮助你在其他求职者中脱颖而出。

这场比赛有一个很大的挑战，即参赛者有着大量的商品可供选择，而将所有可用信息输入到复杂模型中需要大量的计算资源。因此，参赛者们通常会两步走：精准推荐/重新排序技术。阶段1，精准推荐，这一步骤将每个用户的潜在推荐数量从数百万减少到大约50到200。为了处理数据，这一步通常会使用一个相对简单的模型。阶段2重新排序：你可以在这一步使用更复杂的模型，例如ML模型。在你对减少后的推荐进行了排序后，你就可以选择排序最高的商品作为推荐。

数据工程是一个回报丰厚的职业，目前正在蓬勃发展。这一领域对熟练专业人员的需求日益增加。在一个数据驱动的世界里，建立、设计和管理数据科学管道并维护数据基础设施，为数据应用提供动力，DE是至关重要的。用一句话来概括：“数据工程是人工智能的未来”。但问题是：寻找数据工程项目是非常困难的！这就是为什么我列出了你现在可以做的5个项目。