语言技能：熟练使用Python编程（PyCharm、Jupyter Nootbook）、熟悉Pytorch框架和TensorFlow2.x相关的建模。熟练使用SKlearn及pandas、numpy。了解TensorFlow1.x、了解SQL语言（MySQL和Neo4j）
机器学习：熟悉主流机器学习模型并了解相关算法理论，包括：线性回归、逻辑回归、朴素贝叶斯、 KNN、树模型和相关集成算法（boosting和bagging）、SVM、密度聚类、EM、PCA， 并能够使用Scikit-learn 搭建上述模型完成对应数据的分析工作
自然语言处理： 熟悉相关任务及主流算法模型，如：HMM、CRF、Seq2Seq、LSTM、Attention、Transformer、Bert、命名实体识别、知识图谱、情感分析等
