一个推荐系统的精彩概述，描述了如何向市场提供有效的推荐。

序 如果你每天都能重复做这些简单的事，你就会获得某种特别的力量。在你获得之前，这是特别的，但获得之后，就没什么大不了的了。 ——鈴木 俊隆 在阅读本书之前，你可能会认为像潘多拉、亚马逊那样的推荐系统、或是恐怖分子用的数据挖掘系统，一定会非常复杂，只有拥有博士学位的人才能够了解其中的算法。你也许会认为设计出这些系统的人都是研究火箭技术的。而我撰写本书的目的之一…

人工智能可以通过训练了解亲吻吗？

敏感的资料和数据每天会以不同形式收集。

对任何公司来说账务都是一种关键服务，这一点大部分人都不会否认。在任何迁移项目中，数据库的迁移都是最基本要素，数据库能否成功迁移直接决定了整个项目能否成功。

来自SurveyMonkey的Shubhankar分享了一些关于机器学习职位面试的一般技巧。根据他和其他业内人士的说法，列出你过去做过的项目清单很重要。很多人都遇到过Netflix挑战和泰坦尼克号的项目，它们都是最常见的项目之一，但是你有没有做过一些不常见的事情呢 他建议做你感兴趣领域的项目。如果你对体育感兴趣，为什么不做一些分析、收集公开可用的数据仓库，然…

Netflix资深软件工程师Tom Gianos和Netflix大数据计算工程经理Dan Weeks在2016年度QCon旧金山活动中介绍了Netflix的大数据策略和分析基础架构。

众所周知，数据科学的目标是从大数据中创造价值。然而，数据科学也应该满足第二个目标即避免信息过载。一个典型的可以满足这两个目标的系统就是推荐引擎。