阿里巴巴实习报告

时间：2020-08-25 栏目：留学资讯关注度：177

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实习公司：阿里巴巴

实习时间：2020.6.6—2020.7.6

1.实习内容

在导师的指导下，我完成了淘宝网站商品点击率（CTR）预估的项目。

一个月的实习被分为四个阶段，每个阶段的任务都需要在一周的时间里完成。

第一周：配置python环境（anaconda），学习pandas，并且完成数据的读取和可视化分析。

第二周：对读取的数据进行预处理，对数据的特征进行筛选，为机器学习提供训练集。

第三周：通过分别运用LR和聚类算法来训练模型，并且不断改变相关的参数对方案调优，使其达到预期目标。

第四周：对比不同算法的模型效果，并对项目的过程和结果总结。

2.实习收获

a)在开始项目的第一周，导师就先给我讲解了机器学习的逻辑思路，让我对这个新鲜的事物有了初步的认识，通过不断的实际操作，我慢慢熟悉了主流的机器学习算法（LR逻辑回归，聚类）是如何对庞大的数据进行特征的处理。与此同时，这也帮助加深我对机器学习的认识和理解。

b)培养了数据分析思维体系，这次项目实习起到以点带面的作用，为我今后的独立自主学习提供了思维模式。本次实习学到的知识不仅仅局限于这单一的项目，从项目中感悟到，学习到的数据分析以及商业分析的思维模式将有助于今后解决同类型甚至难度更大，更复杂的实际问题。

c)通过与导师的交流，明白了现阶段整个行业的实际需求，为我今后的学习指明了方向。在日常的学习中，对数据分析行业的现状知之甚少。这次实习就如同纽带，把学习与实践紧密联系起来，起到学以致用的效果。例如，我之前学习过逻辑回归算法，通过在项目中的实践，我熟悉并掌握了逻辑回归、随机森林等主流机器学习算法的原理和适用场景，并基于sklearn进行项目实践。

d)在实习开始前，实习老师就给我讲解简历的规范和格式，并指导我如何我完成一份高质量的简历。这对我以后的求职提供了很大的帮助。

3.实习感受

这次实习给我提供了一个能够深入了解互联网行业需求与日常工作的机会。同时，也给我提供了一个将我所学的知识转化为实际应用过程中的操作技能的机会。因此，我感觉收获颇丰，从实践中培养了主流机器学习的分析思维，学到了其中的原理，接触到一些实际的应用场景，在不断的尝试中突破自我。同样，正因为在导师与实习老师的关心与指导下，我能很好地解决实习过程中遇到的问题，从而提高了学习与操作的效率。在每周与导师的交流中，我能了解到每周的计划，清楚目标与重难点，从而提高工作效率。更重要的是，每当遇到百思不得其解的问题时，我都能及时向导师反馈，从而得到帮助。在项目总结的时候，导师也向我提供了今后学习的建议，例如更深层次的知识与技巧，这为我以后的能力水平的提高提供了很大的帮助，为今后的自主学习指明了学习的方向。除此之外，尽管我之前简单了解了python和机器学习，但是这次实习过程中我依然发现很多不清楚的问题和语句，这些所暴露出来的问题正是我的学习更多知识的动力，也是我今后需要提高自身能力的方向。虽然实习已经结束，但对知识的学习的并不会就此结束，希望能够在未来的学习中继续努力，迎难而上。

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