我想找些与生物技术专业有关的技能（像本科毕业后能够掌握，而且能够用于工作中的技能）最好是有价值的文_百度知道
我想找些与生物技术专业有关的技能（像本科毕业后能够掌握，而且能够用于工作中的技能）最好是有价值的文
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学习GMP，以后在制药公司工作必须掌握的。
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炉石传说中英雄技能是每个英雄的特色，也可以将其视为每个英雄每回合额外可以使用卡牌，尽管效果并不等同于卡牌无法触发任务达人、魔能机甲等的效果，但你并不能忽视它，如何正确评价每个英雄技能的费用价值我做了以下的分析。要求：1、每个英雄技能用职业内效果相同的法术（因为法术与英雄技能都有即时生效的作用，同时法术尽可能要求是经典卡而不是GVG新卡）来进行费用对比；2、没有职业内效果相同的法术去其他职业内寻找对比；3、1和2都不符合的在中立随从中寻找效果接近的随从牌，再抵消随从身材费用；4、考虑法术牌的权重分配；5、各个英雄技能之间的比较。由于术士的英雄技能比较特殊，所以把术士单独拿出，暂时不做分析，那么我们得出以下的结论：
德鲁伊：爪击和撕咬，费用价值大约0.56费；猎人：影袭，费用价值为0.66费；法师：火球术，由于法师在法术卡牌上大多是最优的，我再参考了一下暗精灵射手，费用价值在0.5~0.66费；圣骑士：作战动员，圣光的正义，小精灵，鬼灵蜘蛛，剃刀猎手，由于小精灵、以及没有能直接体现1-1随从的卡牌，尽管作战动员减去圣光的正义费用在0.66费，但我依然决定用鬼灵和剃刀猪来更准确表现出1-1的真实价值，鬼灵中1-1的费用是0.5费，剃刀猪的费用为0.75费，加上考虑到的报告兵属性，所以一个白银新手费用在0.5~0.75费之间也是很合理的，同时我认为+1+1BUFF的价值应该是1费，其不能等同于直接召唤一个1-1；牧师：一种方法是将心灵震爆的伤害视作血量的回复，即0.8费，另一种是治疗之触、圣光术，0.66~0.75费，所以牧师的大抵在0.75费左右；盗贼：盗贼的技能也比较特殊，是武器技，如果是刺客之刃按属性点算的话在0.83费，但是用3-4的刀去衡量一个1-2的刀有点不科学，所以我觉得用圣骑的圣光的正义更合理些，有特殊效果的武器就不做比较，以后我大概还会研究下发个武器篇；萨满：萨满的图腾可以说是跟术士技能一样都带有很大的随机性，但是术士的未知性更高，而且萨满在场上有图腾的情况下随机性可以控制在一定比率下，简单点可以将1-1的灼热与其他图腾费用等同，在细点分析的话，权重上来说0-2的身材是比1-1身材有缺陷的，但它们有特殊效果，石爪的嘲讽和空气的法强已经有0.5费，治疗图腾的话我暂时还没想到比较好的比较（治疗之环有点难计算）；战士：战士没有单独叠盾的法术，盾牌格挡有附加抽牌的作用我就没把它算上，抽排会在术士单独列出，我认为盾甲侍女作为职业牌效果可以用来计算，费用在0.6费，或者是法师的寒冰护体0.75费，不过法师本身并不能像战士一样用盾猛武器之类的牌，所以这个0.75费还有待商榷。最后单独将以上的英雄技能拿来比较，从上述的分析中我们可以看出英雄技能大概的费用都在1费以下，其价值是远低于真正的卡牌的，所以英雄技能只是能视为对战中一张对你辅助、补充的牌，并不能说明职业的强弱，而且每个英雄技能都是可以独立存在不依附于卡牌的，所以它可以是改变战局的关键，也可能是聊胜于无的补充。如果我们把所有卡牌抽掉只允许两个职业对战时使用英雄技能的话，比如说法师打圣骑，法师处于战略角度每回合都会点掉圣骑的报告，而圣骑每回合也只能站报告。比较后发现法师德鲁伊盗贼猎人这些英雄技能瞬发能力强，圣骑战士的英雄技能长远来看更有意义，萨满牧师的英雄技能则显得更加被动点。最后再来分析术士的技能，因为术士的技能未知性太大，即使你组了一套牌你也无法保证你会抽到什么牌，从这个意义上说，我们只去分析过牌量而不去分析过到什么牌，奥术智慧、思维窃取、恶魔感知等等，你说你过到的牌没有用，但不能否认你用了这么多费用获得了这些牌，其次对自己造成伤害，同样烈焰小鬼和深渊领主，都比自己费用标准随从身材要高一个档次，但你去拿一费的代价宁愿打3而不是打5，你也为对手省下了2点伤害的输出，所以对动物园来说，对自己造成2点伤害并不算什么，因为对手必须用可能更高价值的随从来解场而不是打脸，无形中你反而赚了血。工程师学徒、侏儒发明家等（战吼效果为过牌的随从）研究后，过牌的费用在1.5费，跟法术过牌相当，而像碧蓝龙、血法他们的过牌费用只有1费，所以术士的技能为2.1费，可以说是最高性价比的技能了，其负面效果也是唯一的。就随从的标准而言，我们可以选取无任何作用的标准白板来做基准，根据小精灵、迅猛龙、冰封雪人、石拳食人魔、作战傀儡等等，我认为随从身材曲线应该是0费：1-1；1费：1-2；2费：2-3；3费：3-4；4费：4-5；5费：5-6；6费：6-7；7费：7-7；8费及以上：无。7费及以下X费随从身材总结即为X-X+1。
是时候去炸屎了！！！
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关于创业，这里有或许是最具价值的30条技能，你都get了吗
虎嗅注：节后综合症还没好，上班懈怠摸鱼中？来碗午后“鸡汤”，关于创业，关于方法论。：经纬创投，原标题《在一家创业公司做高管，你需要掌握什么技能？》我干了，你随意～好的创业者总是乐于学习。而如果你正好在创业公司工作，这个道理也是一样。创业也好、自我成就也好，埋头努力是不够的，亦需要抬头望望窗外之事。良好的方法论，能让你披荆斩棘，走得更远。FirstGround上汇集了非常多来自于互联网行业大拿的文章，他们的文章多为“如何做好XX”系列，内容针对设计师、产品经理、营销人员、人力资源、销售经理、公司负责人等等职位。这篇文章是从其2015年发布的作品中挑选出来的最有价值的30条建议。Enjoy：1.练习坦白直率的沟通方式上级对下级沟通时要坦白直率。通常上司很有必要告诉自己的员工把工作搞砸了，但是这很少发生。“坦白直率”是“给予关怀”和“给予严肃反馈”的结合。它是谦逊的，有益处的，直接的；如果是批评不会伤面子，如果是表扬就会更加公开，但是绝不会个人化。当员工做错事情时，批评他们不仅仅是你的职责所在，也是你的道德义务。2.利用好反馈信息Slack迅速获得了用户的喜爱，CEO Stewart Butterfield和他的团队是如何做到的？起初，他们花了数月时间做产品测试，通过收集用户数据，来了解用户需求，做进一步开发。“我们对于用户发送的信息有非常严苛的标记、校对和收集过程。”Butterfield如是说。这使得他们的产品处处以顾客为先进行优化改进。从使用数量角度来说，Slack还给公司设置了成功的基准点。曾经有一个工作团队用Slack发送超过2000条信息后，就彻底爱上这个办公软件，公司受到这件事的启发，立即做了更新，凡是发送超过2000条信息就会得到一个金色标记，吸引用户来使用。3.让出你的乐高玩具“公司升级就像是搭乐高玩具。”在初创公司早期，每个人都精神抖擞，手里有干不完的活。但是当公司开始扩张的时候，人们开始变得很不安。“公司里不断加入新人，你的心情就像在坐过山车：‘等一下，那个新来的人是不是把我的工作抢了？如果他们做不好怎么办？我该何去何从？’”当公司加入新员工，并且承担你的部分工作时，这些情绪就会出现，这跟小朋友们被迫与别人分享自己的乐高玩具的心情没什么两样。对于一个处在扩张时期的公司来说，交出职责、交出你搭了一半的乐高玩具，是往前看做大事业的唯一办法。4.让快速成为习惯谷歌企业app前任负责人、Upstart现任CEO Dave Girouard说：“赢的永远是速度最快的公司。速度是决定性因素，每个行业的领头人物都具备这种速度。我认为速度可以像锻炼和健康饮食一样，成为人们的习惯。”干货在此：什么时候做决定比做了什么决定更重要。你需要一直思考每个决定需要花多少时间值得付出多少精力。有些决定值得花很多天去辩论分析，但是绝大多数决定花不了你10分钟时间。当你是执行人，问自己一个问题：“为什么这件事不能再快点？”并且让问问题的举动成为你可靠的习惯，这会对你的做事速度产生深刻的影响。“当下立即实施的计划要比那些拖到下个星期才做的‘完美’计划好的多。”5.注意A轮危机去年，获得种子投资的公司最近数量翻了四番，并且募到的资金超过A轮平均水平。这无意中引发了一次A轮危机：各家公司都以为有机会募集到更多的资本。“这场危机从根本上改变了处在创业早期阶段的创始人对于募集资金的看法。”不如趁现在放弃多方融资，只和那些会亲自卷起袖子开门、作介绍、具体细致地帮助你的投资人合作。然后，一旦资金到了你的银行账户，让你的资金消耗率保持在一个比较低的水平，直到你的产品开始盈利。6.你团队的能力=你的执行能力“你需要提高团队里每一个成员的能力，执行力才会随之而来。”如果你正涉足科技型的管理行业，你需要从冗杂的代码中抬起头来，平静对待“一事无成”的心理。如果你能帮助团队成员提高个人能力，那么你的成就将以指数形式增长。除此之外你还能做什么？尽量让有经验的工程师和新人一起工作，定期分享经验知识，创造机会使他们进行有效的双向沟通交流。7.别看应聘者的大学成绩了，你要看的是以下这些特质招聘环节有一些不成文的规定几乎都是错的。当越来越多的“学霸”进入初创公司，却表现平平的时候，我们应该三思什么样的特质决定了一个人是不是一个合格的员工？勇敢、严谨、团队精神、好奇心还有精益求精等等，就是好员工的性格特质。8.持续增长四步走获得用户：如何让用户入门？激活用户：如何让用户开始使用你的产品？用户黏度：如何留住用户？用户传播：如何让用户推荐其他人来使用你的产品？“获得用户就是了解用户是如何发现产品、分享产品的过程，产品策略定位要准。”样公司就会开始慢慢步入正轨。9.新人经理适用的90天计划成为经理意味着，一些人工作时的效率和心情全部都仰仗于你。你要对工作成果负责，但是你又不能凭一己之力做成所有的事。10.绩效是第一位的绩效评估可以使每一个公司在每一个阶段都获利。初创公司一切都不稳定，所以年度评估对于初创公司毫无用处，你要不断地做定期绩效评估。11.用原则取代规则初创公司要想将官僚化作风扼杀在摇篮中，最好办法之一是使员工形成遵守原则，而不是遵守规则的习惯。按原则行事的方法使得每个员工都不会越界，而且会努力为公司干活。“对一个组织施加文化上影响的唯一方法就是给予积极的强化训练和社会压力。”12.效率高不等于公司发展速度高当未来的一切还是未知，效率就是你的敌人。因为每一个改变都有可能是推倒重来。13.每天15分钟冥想，做一个有领导力的人这15分钟时间内请思考一下三组问题：它：你是否完成了每日to do清单上的“它”？你是否完成了那些更为重要的“它”？我们：你有没有为周围人的生活创造价值？他们是否从你这里学到了更多的知识、拥有更加大的力量和心志、获得了帮助？我：你是如何管理自己的精力和心情的？14.要使产品形成口碑，你需要不断根据用户需求调整产品描述15.公司文化口号不是行为指导书，而是要能体现公司文化象征，提醒人们从公司文化中寻找答案16、找到公司的3P（不许想歪）——目标（purpose）位置（position）个性（personality）目标：如果公司（& & & & & & & & &&&）那么这个世界会更好，答案就是你的目标。位置：就是公司独一无二之处，目标用户已知的东西。个性：把公司想象成一个在聚会上遇到的“人”，你会怎么描述他？17.找到唯一的衡量方式以设计app为例，尽管用户数量看上去很像是衡量公司价值的标尺，但是那个“唯一”往往是一些更加深刻的东西，比如公司实际收益。公司发展策略应当围绕这个唯一衡量尺度来制定。18.上车谈谈如果有机会的话，不妨找个合适的地方，组织技术总监、设计师、销售人员等等与真实的用户聊聊天，倾听客户最迫切需要解决的问题是什么。争取在下次见面会之前改进到位。一辆大小合适的厢车或许是个不错的选择。19.找到属于你的工程师英雄科技更新很快，创业公司来来去去，好的工程师不是看他上一份工作有多牛，而是要看他身上是否具备做大牛工程师的潜质，是特别会抓虫还是写起编码来嗖嗖的？20.做产品就是在求解这道基础的成长方程式一个产品或商业模式是否可以在完全自然增长模式下，在较长的时间中保持一定比例的发展和扩张？网络分流的过程就像是一个网络“漏斗”，你的产品占据漏斗顶部，就能获得更大的流量，并且转换成有实际意义的使用。“神奇瞬间”是你的产品对用户产生积极回应的能力。最终，“产品核心价值”包括市场规模，正确处理问题的能力，以及你的产品能否适应市场。21.用对你来说正确的方式发布软件从三个方面来考虑：顾客（反应价格是否合适）风险承受能力（可以看出你对软件可靠性、效率和设计质量的乐观程度）公司文化（尤指那些除了发布软件之外，还有其他情怀在的公司）22.当产品规模正在扩大时，保持公司团队不扩张小的初创公司人少，但是可以加强团队凝聚力，使得公司文化更加纯粹。23.以小博大，小者必胜越小、越简单、越便宜的技术，往往越能打败大型复杂昂贵的现有措施。24.招聘术：招人先招“顶梁柱”从无到有建立起一个很牛的团队，秘诀就在于，你要先找到那个顶梁柱，这样其他人才会愿意追随加入。25.不是说话越大声就越管用要对他人或公司产生影响，靠的是你的智慧和坚持。比如坚持写博客，有一天你也能成为大V。26.招兵买马的数据时代降临了加强精确度：确保新招的员工是百里挑一的人才。减少失误：起码要给80%的优秀人才提供offer加大成功比例：最大程度地保证优秀人才会接你的offer减少所用精力：团队真正招聘的时间不应超过工作时间的10%27.坦然面对失败28.销售战略要触到用户痛点一个好的营销战略的产生过程主要分为三点：定位：你想解决什么问题？哪些人有这些问题？这些问题目前解决的怎么样了？解决：为了提供问题的新解决办法，发生了哪些改变？你的解决办法是怎么运作的》具体化：有哪些定量定性的例子可以作证你的观点？29.用户使用产品时要有一种“自己人”的感觉人们通常很希望成为某个特别的事物的主人，哪怕是一块小小的虚拟财产也不例外。30.放手去做！一次性做到最好很难，但是再做一次很简单许多产品需要时间来成熟，也需要更多的使用数据来促进他们的更新。想要一步登天是不是可能的事。
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后参与评论Quora问答：2017年，机器学习领域哪些知识技能最具价值?
2017年，哪些机器学习领域的知识技能最具有价值?Quora上有两个回答，共提到10个最重要的机器学习技能。
来自Vladimir Novakovski的回答
对机器学习做出最大贡献的通常都是通才。
2017年出现了很多关于机器学习的炒作。许多求职者在网上学习一些深度学习的课程，这让我想起20世纪90年代，很多人不去读计算机科学教材，而去读一些号称“20天学会VB”的速成书籍。(其实今天依然有这样的人)
依旧重要的技能包括：
1.了解统计学、优化、建立量化模型的基本原理。
2.了解模型和数据分析是如何实际应用到产品和业务中的。
除了上述两点以外，以下几点技能在2017年也至关重要：
知道如何编写高质量的软件。 一个团队编写质量垃圾的软件，另一个团队负责完善的时代已经过去了。使用Python和R这样的编程语言和它们的软件包，可以轻松处理数据和模型，因此数据科学家和机器学习工程师应该能够具备较高水平的编程能力，并了解系统设计的基础知识。
使用大型数据集。虽然“大数据”这个术语使用的太过频繁，但数据存储的成本确实呈现急剧下降的趋势。这意味着愈来愈多的来自不同领域的数据集在处理和应用模型。
是的，一旦你对一些知识有基本的理解，并具备相应的技术水平后，了解至少一个热门领域，例如，计算机视觉和感知、深度学习、推荐引擎、NLP(自然语言处理)等，都会对你大有裨益。
来自Shivam Kohli 的回答
这也许是数据科学家必备的最基本的技能——数据科学家的工作要比传统统计学家的工作实际得多。
编程在许多方面都很重要，包括以下三点：
编程能增强你做数据统计的能力。如果你有一大堆统计数据，但却没有办法去处理，那么你的统计知识将无用武之地。
编程能使你有分析大型数据集的能力。你在业界工作的数据集并不像样本iris数据集(Iris数据集是常用的分类实验数据集，由Fisher, 1936收集整理。)那么小可爱，你能轻松获得数以百万计甚至更多的数据。
通过编程，你可以创建更好的数据处理工具。这包括建立数据的可视化系统，创建自动分析实验的框架，以及管理公司的数据流，以便所需的数据可以手到擒来。
2.定量分析
定量分析是数据科学家必备的核心技能。数据科学的大部分内容是通过分析自然科学和实验所产生的数据来理解一个特别复杂的科学系统的行为。
定量分析技能在许多方面都很重要，包括以下三点：
试验设计和分析。特别对从事消费互联网应用的数据科学家来说很重要。数据记录的方式和实验的运行方式，为大量的实验测试各种假设提供了途径。实验分析是很可能出错的(这一点可以询问任何统计学家)，因此，在这方面，数据科学家可以提供很多帮助。
复杂型经济/增长系统建模。一些经典建模是较为常见的，如客户流失模型或客户终身价值模型。更复杂的建模，如供应和需求建模，匹配供应商和供应商之间经济最优方法，以及建模公司的增长渠道，来更好地量化分析哪些增长途径最有价值。最著名的例子是Uber的价格飙升建模。
机器学习。即使没有实现机器学习模型，对于数据科学家来说，他们也可以协助创建原型来测试假设，判定现有机器学习系统的优势和机遇。
哪些数据科学领域的人员对这项技能最有需求呢?物理学家、统计学家、经济学家、运筹学家以及更多。他们非常习惯通过自上而下的方法(模型)或自下而上的方法(数据推断)来理解复杂的系统。
3.产品直觉
产品直觉是一种技能，它与数据科学家对系统进行定量分析的能力有关。产品直觉意味着要理解生成数据科学家分析的所有数据的复杂系统。
这个技能的重要性体现在：
产生假设。一个非常了解产品的数据科学家可以用一种特定的方法改变系统的行为方式。假设基于“预感”，系统的某些方面如何表现，系统如何工作，你都要有预感。
定义度量标准。传统的分析技能包括确定主要和次要指标，以使公司跟踪特定目标成功。数据科学家需要了解产品，以便创建两个产品指标——衡量意图和衡量具有推动价值的东西。
调试分析。“难以置信”的结果常常是由于系统“令人难以置信”的特性而引起的。良好的产品直觉有助于提升产品检查速度，更快地识别可能出错的东西。
锻炼产品直觉可以使用公司的产品。如果无法试用，那么至少试着去了解那些实际使用产品的人。
4.沟通能力
这项技能很重要，有助于显著提高上述所有技能的影响力。这一点特别重要，是区别好的数据科学家和伟大的数据科学家的重要标准。
良好的沟通可以以多种方式体现，包括：
沟通见解。一些数据科学家将其称之为“讲故事”。这里最重要的是以清晰、简明和有效的方式交流见解，以便公司中的其他人能够有效地理解这些见解。
数据可视化呈现。一幅清楚明晰的图表胜过千言万语。
总体沟通。作为一名数据科学家，几乎意味着带领团队工作，包括与工程师、设计师、产品经理、运营人员以及更多的角色合作。良好的总体沟通有助于促进信任和理解，对于被委托管理数据的人来说，这是极其重要的。
5.团队合作
最后这项技能将以上4个技能连接起来。数据科学家不能孤立地存在，要依靠团队工作。以我的所见所闻，数据科学家深入公司的方方面面(至少参与产品开发环节中)时，会做得更好。
团队合作之所以重要，有很多原因，包括：
无私。这包括为他人提供帮助和指导，并将公司的使命放在自己的个人职业生涯野心之上。
不断迭代。数据科学家重视反馈，他们的大部分工作都需要与其他人进行反复迭代和反馈，以达成有影响力的解决方案。
与他人分享知识。由于数据科学职业是一个新近出现的工作，基本上没有人具备完整的技能，尤其当你需要收集所有可能有用的统计技术、框架、库、语言和工具时。由于知识可能分散在不同数据科学家及其组织中，因此对于数据科学家来说，不断地分享他们的知识、方法和成果尤其重要。
（来源：人工智能爱好者俱乐部）
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