滴滴QT& DS-数据分析实习生
实习兼职技术类地点：北京状态：招聘
任职要求
1. 扎实的代码能力和学习能力，逻辑清晰，对数据敏感，善于发现数据规律 2. 有Python/Java/C++ 等至少1种编程语言经验， 有SQL/Hive/Spark 等大数据处理分析能力 3. 有数据清洗、数据挖掘、数据建模经验或能力 4. 熟悉常用机器学习和数…
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工作职责
1、基于海量的路测和仿真数据，利用统计和机器学习技术，研究并制定自动驾驶算法评估指标，量化自动驾驶系统表现； 2、基于自动驾驶系统的行为和交通场景，开发自动评价指标，并推进指标的落地应用； 3、从路测数据中挖掘算法的异常表现，辅助常规的指标波动数据分析和定位 4、在仿真测试中应用评价规则，判断仿真测试用例是否通过； 5、对数据指标相关波动分析、异常原因定位等。
包括英文材料
Python+
https://liaoxuefeng.com/books/python/introduction/index.html
中文，免费，零起点，完整示例，基于最新的Python 3版本。
https://www.learnpython.org/
a free interactive Python tutorial for people who want to learn Python, fast.
https://www.youtube.com/watch?v=K5KVEU3aaeQ
Master Python from scratch 🚀 No fluff—just clear, practical coding skills to kickstart your journey!
https://www.youtube.com/watch?v=rfscVS0vtbw
This course will give you a full introduction into all of the core concepts in python.
Java+
https://www.youtube.com/watch?v=eIrMbAQSU34
Master Java – a must-have language for software development, Android apps, and more! ☕️ This beginner-friendly course takes you from basics to real coding skills.
C+++
https://www.learncpp.com/
LearnCpp.com is a free website devoted to teaching you how to program in modern C++.
https://www.youtube.com/watch?v=ZzaPdXTrSb8
SQL+
https://liaoxuefeng.com/books/sql/introduction/index.html
什么是SQL？简单地说，SQL就是访问和处理关系数据库的计算机标准语言。
https://sqlbolt.com/
Learn SQL with simple, interactive exercises.
https://www.youtube.com/watch?v=p3qvj9hO_Bo
In this video we will cover everything you need to know about SQL in only 60 minutes.
Hive+
[英文] Hive Tutorial
https://www.tutorialspoint.com/hive/index.htm
Hive is a data warehouse infrastructure tool to process structured data in Hadoop. It resides on top of Hadoop to summarize Big Data, and makes querying and analyzing easy.
https://www.youtube.com/watch?v=D4HqQ8-Ja9Y
Spark+
[英文] Learning Spark Book
https://pages.databricks.com/rs/094-YMS-629/images/LearningSpark2.0.pdf
This new edition has been updated to reflect Apache Spark’s evolution through Spark 2.x and Spark 3.0, including its expanded ecosystem of built-in and external data sources, machine learning, and streaming technologies with which Spark is tightly integrated.
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