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聚类分析是将一组对象以某种方式分组，让同组中的对象彼此之间比其他组更相似。 它是探索性数据分析的主要工具，也是统计数据分析的常用技术，应用于许多领域，包括模式识别、图像分析、信息检索、计算机图形学和机器学习等等。本文介绍了不同种类的聚类分析和它们的使用场景，带你迅速了解Clustering Techniques!

你想在Google做数据科学家吗？这是许多人的梦想——它是一个难得的机会，你可以对现实生活产生真正的影响，与一家出色的公司合作，还能获得丰厚的薪水。而谷歌的数据科学家并不是个容易的工作，需要在编程、解决问题、统计、机器学习、建模、实验、ML 设计问题、行为问题等方面得心应手。 本文介绍了谷歌数据科学家的面试流程，为你的面试准备打下基础！

推荐系统（Recommender System）本质上是对用户的不同行为，从海量物料中选取用户可能感兴趣的物料，提供商品信息和建议，通过策略、算法、规则等途径帮助用户决定购买的产品，产生点击或其他交互行为。本文会带大家了解推荐系统的原理和目的，以及个性化和非个性化推荐系统的区别和实用案例。

算法是计算机科学的重中之重，也是计算机处理信息的本质。每当你使用手机、计算机、笔记本电脑或计算器时，其实都在使用算法。表达算法的方法多种多样，包括自然语言、伪代码、流程图、编程语言、动态图表、控制表等等。本文将通过一个MIT简单易懂的算法实例，带你了解两种常见字典搜索算法。

作为互联网行业中最重要的技术岗位，软件工程师需要学习的内容十分广泛且深入，需要学习计算机系统、网络操作系统的基础知识，还要熟练掌握计算机应用系统的设计和开发方法，理解网络应用的基本原理和技术。现如今知识更新迭代如此之快，作为SDE，如何保证自己的持续成长，增加程序员相关知识？

人工智能的飞速发展正在改变各行各业，随之而来许多工作职能会发生巨变。在未来的几年，组织中的许多职位都或多或少在一定程度上要使用人工智能技术，这给精通人工智能的人带来了巨大的新机会。本文会带你了解一些拿机器学习工作的策略，包括了解市场、建立作品集、到技能提高和应用程序本身等等。