你知道每项行业创新的背后都用了哪些技术支持吗？
LinkedIn 已经在用 Nuage 使其分布式数据系统更易用；
Pinterest 利用机器学习来获得两亿全球月活跃用户；
Google 大脑工程师已经有关于 Tensorflow 和深度学习很酷的进展。
想知道上述工程师都是怎么做到的？来 QCon 全球软件开发大会现场获取答案，并与来自世界各地的 100+ 一线技术专家探讨实践经验，与 2000+ 同行切磋，升级你的软件开发思维。
除了一些人工智能、基础设施、业务安全、系统架构等技术话题，在产品和团队管理专题中，会有快刀青衣对产品和技术等协作模式的深厚经验跟大家分享；针对管理者，从“作坊‘到专业、从创业到独角兽，也一定有一些话题可以给你灵感。
随着一路上的摸爬滚打，即使你现在还不是行家，也能做出不俗的成果。10 月 17-19 日 QCon 现场最新日程如下：
很多工程师正在考虑转向机器学习工程师的职业生涯问题。如果你对最近火热的人工智能和机器学习有深厚兴趣，那 10.15-16 两天会前深度学习培训一定适合你，想要成为机器学习工程师，那你需要具备以下技能：计算机基础和编程、概率统计、数据建模和评估、应用机器算法和库、软件工程和系统设计等知识。
其中数据分析、建模和评估方面的技能至关重要，毕竟大数据和机器学习有着不可切割的关系。我们邀请到 Streamlio 联合创始人郭斯杰、核心创始成员翟佳、PayPal 大数据研发架构师张彭善展开从入门到实践的落地分享。附上课程大纲以供参考：
机器学习和数据科学；
如何对业务问题进行数学建模；
如何收集数据、设计特征进行机器学习；
学习各种机器学习的算法解决实际问题并了解其应用场景；
如何部署模型上线，如何开发具备产品强度的数据模型服务；
深度学习发展历史、现状以及应用场景
流计算的简介以及一些典型应用；
流计算架构是什么；
不同类型的流计算架构及其优缺点；
流计算技术栈中的 messaging，compute 和 storage 三个层面；
Messaging： Apache Pulsar 的特性和使用场景；
Computing：Heron。详细讨论流计算引擎 Heron，以及它在现代实时数据技术栈里的使用场景；
Storage：详细讨论为实时数据存储设计的 Apache BookKeeper/DistributedLog；
我们使用 Apache Pulsar, BookKeeper/DistributedLog 和 Heron 来搭建实时数据技术栈时获得的经验教训。
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