网上信息总结：要做一份机器学习和数据挖掘岗位相关的工作，需要具备哪些技能？需要作出哪些准备？
信息搜集方法：百度“机器学习面试”，把所有的网页都看完。然后总结。
机器学习需要准备三方面知识：
数学基础、机器学习概念、编程能力。
1.数学基础
因为现在的机器学习大多数都是指统计机器学习，因此统计学知识算是这个领域最根本的理论。对我而言，本科和研究生学习过统计学相关的课程：《高等数学》、《概率论及数理统计》、《矩阵分析》、《数值分析》、《偏微分方程》等，再加上理工科硕士（虽然是个机械=。=）学历的加持，所以说这一点我应该没什么问题。
2.机器学习概念
概念的厘清就只能去扎扎实实的啃书、看博客、做笔记了，这一点短时间内很难做的扎实啊。特别是现在还在写毕业大论文的关键时候=。=
网友推荐了几本书，李航《统计学习方法》（同时也是舍友郭浩推荐的，他去了海康做大数据算法）、周志华《机器学习》、
机器学习中很多算法，都需要深刻理解，做到能够口述推导过程、或手动推导的程度。
但是只看书的话，会有一个问题：书上的概念实在太多，你并不知道哪些是面试的重点！！！所以，这个时候就需要百度机器学习面试问题，然后不同公司的面试，套路应该差的不多！或者说提的问题当中，肯定有一些是相似甚至雷同的！！！
3.编程能力
机器学习其实对于编程能力的要求，不会特别高，其代码几乎也不会超过数千行。Python自然是基础了，所幸我11月份开始就自己看了不少Python相关的知识，特别是数据分析方面的，算是有一些基础，且接触了一些小型项目；其次，一门语言其实是不太够的，计算机科学中一些概念，例如：栈、数据结构、哈希表、算法等，要在C++中才理解的更加深刻，所以最好有也加强一下C++的学习。
计算机基础这部分，是我特别欠缺的。网络、数据结构、算法、操作系统、数据库，真的啥也不会！！！
4.项目实践
如果能做与机器学习、数据挖掘相关的实战项目，那是特别有加分项的。其他领域的项目，如果相关性不大，真的没什么用。有项目的话，写在简历上，也能大大的增加简历厚度，面试时候也和面试官有的聊。