工作中有必要宣传自己吗（物联网文秘是什么意思啊）
工作中有必要宣传自己吗
谢谢邀请，我是小东，当前是一名公司职员，工作中有必要宣传自己吗？很高兴回答这个问题。看是什么工作，如果不是做保密工作的，我认为还是有必要宣传自己，我用视频解释如下，请来看看吧。
视频加载中...有人高调做人，低调做事；有人低调做人，高调做事。
工作中没有必要刻意去宣传自己。
认真工作就是最好的宣传
你花多少的时间、精力在工作上，大家都是有目共睹的。
都说群众的眼睛是雪亮的。你在自己的岗位上认真积极工作，在同一办公室的同事们、领导们，都是看的到的。
以其宣传自己有在工作，不如花心思投入在工作上，投入越多的时间和精力，你会发现，你收获的会比想象中的多，领导的信任认可、客户的满意反馈、自己我价值的提升等等，这些都比自己我宣传所得到的回报，比别人口头上的资历还要更让人有成就感。
刻意宣传会引起反感
在工作中宣传自己，宣传的不明显吧，同事们、领导们会看不出来；
宣传的很明显吧，那同事们反而觉得你是个表演精，平时正常的工作都要有意无意的表现下，反而让人反感。
当然也有人会宣传表现的很得当，但是大部分尺度还是会很难掌握，而且你面对的同事和领导都各有不同，接触及感想也会有所差异，可能有时候你自己觉得得当了，但是有的可能就觉得表现的有点过了。
所以工作中还是没什么必要去做宣传自己的行为，努力、认真工作就是一种最好的宣传，也是对公司做最大的付出，对同事们最好的帮助，给自己最好的答卷。
以上是栋哥的回答，希望对你有所帮助。
说说我的工作感悟，再回答你的问题。
工作十多年，一直以来都是兢兢业业工作，就是俗称的“老黄牛”，在事业发展上，前10年一直原地踏步，默默无闻。只到的2年前，有一次会议，一名老同事给我说，不能一直低头干工作，要抬头干工作。从哪之后，我就开始改变，去年刚提职。
不用多说，从我身上应该找到答案了。
我再说说怎么抬头干工作，宣传好自己。
一是继续干好本职工作，注重个人能力提升，这点什么时间都要做好。
二是多请示，多汇报。请示做选择题，要提供解决方案，供上级选择决策。汇报做对错题，结果是好，是坏都要汇报。汇报前做好功课，好结果要有更好建议更好，坏结果要有补救措施，防止以后再犯。
三是多和同事交流，对就是交流，可以是工作交流，也可以是生活交流，让大家了解你。
四是自我宣传，做个思考者。在工作中多思考，多改进。要有亮点和闪光点，其他人没做，你做了，或者是你比他人做的更好就是你的亮点。有亮点可以和领导多汇报，让领导知道了解你的能力。
四是借助外部宣传。如果单位有宣传的，可以让他给你宣传。如果没有，让领导秘书在领导那里多说你几句。
正常情况下，工作中是没有必要宣传自己的。
一般来说，老板都比较喜欢整天忙忙碌碌、加班加点的员工，至少这样的人可以给别的员工作出榜样。但是，他们心里比谁都清楚，过程并不重要，关键是结果，能够给他创造更多利润的人，他更器重、更欢喜。这时候也许有人会滴沽：老板最喜欢的是小秘书，哈哈，人家的工作内容和你是不一样的，盲目攀比是要吃苦头的。
所以，你尽管发挥你的聪明才智，用效益说话，花言巧语只能蒙混一时，潮水退去自然会知道谁是祼着的。
这个问题微妙，掌握尺度很难。如果不宣传自己，可能就会永远被埋没，没有出头之日；如果过于宣传自己，说不准会引起新人妒忌老人排挤。所以，宣传还是要宣传的，关键要掌握好时机，另外，宣传自己的时候不要过于贬低别人也很重要。但是，说白了，宣传自己是为了想出头，而想出头，就一定要有被冷遇的心理准备，得具备承受不一样压力的能力，如果承受不了，就不要做出头的努力了。世界上两全其美的事情很少......
机器学习、数据科学、人工智能、深度学习和统计学之间的区别是什么
明晰了数据科学家所具有的不同角色，以及数据科学与机器学习、深度学习、人工智能、统计学等领域的区别。这些概念的区别也一直是人工智能领域热烈讨论的一个话题，Quora、多个技术博客都曾有过解答。也有不少文章对此问题进行了探讨，但似乎业内还未能给出一个权威的、令所有人信服的回答。
数据科学家与分析师 Vincent Granville 明晰了数据科学家所具有的不同角色，以及数据科学与机器学习、深度学习、人工智能、统计学、物联网、运筹学和应用数学等相关领域的比较和重叠。Granville 介绍说，由于数据科学是一个范围很广的学科，所以他首先介绍了在业务环境中可能会遇到的数据科学家的类型：你甚至可能会发现你自己原来也是某种数据科学家。和其它任何科学学科一样，数据科学也可能会从其它相关学科借用技术；当然，我们也已经开发出了自己的技术库，尤其是让我们可以以自动化的方式（甚至完全无需人类干预）处理非常大规模的非结构化数据集的技术和算法，进而实时执行交易或进行预测。
1. 数据科学家具有哪些不同类型？
要更详细地了解数据科学家的类型，可参阅文章：http://suo.im/28rlX1 和 http://suo.im/3NNUpd。更多有用的信息可参阅：
数据科学家与数据架构师：http://suo.im/4bRkRG
数据科学家与数据工程师：http://suo.im/3mpo6E
数据科学家与统计学家：http://suo.im/2GGtfG
数据科学家与业务分析师：http://suo.im/3h0hkX
而在最近，数据科学家 Ajit Jaokar 则又讨论了 A 型数据科学家（分析师）和 B 型数据科学家（建造者）之间的区别：
A 型数据科学家能够很好地编写操作数据的代码，但并不一定是一个专家。A 型数据科学家可能是一个实验设计、预测、建模、统计推理或统计学方面的事情的专家。然而总体而言，一个数据科学家的工作产品并不是「P 值和置信区间」——就像学术界的统计学有时候建议的那样（而且这常常是为传统的制药等等行业工作的）。在谷歌，A 型数据科学家被称为统计学家、定量分析师、决策支持工程开发分析师，也有一些被称为数据科学家。
B 型数据科学家：这里的 B 是指 Building。B 型数据科学家和 A 型数据科学家具有相同的背景，但他们还是很强的程序员、甚至经验丰富的软件工程师。B 型数据科学家主要关注在生产环境中使用数据。他们构建能与用户进行交互的模型，通常是提供推荐（产品、可能认识的人、广告、电影、搜索结果等）。
而对于业务处理优化，我也有自己的看法，我将其分成了 ABCD 四个方向，其中 A 表示分析科学（analytics science），B 表示业务科学（business science），C 表示计算机科学（computer science），D 则表示数据科学（data science）。数据科学可能会涉及到编程或数学实践，但也可能不会涉及到。你可以参考 http://suo.im/11bR7o 这篇文章了解高端和低端的数据科学的差异。在一家创业公司，数据科学家通常要做很多类型的工作，其扮演的工作角色可能包括：执行、数据挖掘师、数据工程师或架构师、研究员、统计学家、建模师（做预测建模等等）和开发人员。
虽然数据科学家常常被看作是经验丰富的 R、Python、SQL、Hadoop 程序员，而且精通统计学，但这不只不过是冰山一角而已——人们对于数据科学家的这些看法不过是来自于重在教授数据科学的部分元素的数据培训项目而已。但正如一位实验室技术人员也可以称自己为物理学家一样，真正的物理学家远不止于此，而且他们的专业领域也是非常多样化的：天文学、数学物理、核物理、力学、电气工程、信号处理（这也是数据科学的一个领域）等等许多。数据科学也是一样，包含的领域有：生物信息学、信息技术、模拟和量化控制、计算金融、流行病学、工业工程、甚至数论。
对我而言，在过去的十年里，我专注于机器到机器和设备到设备的通信、开发能自动处理大型数据集的系统、执行自动化交易（比如购买网络流量或自动生成内容）。这意味着需要开发能够处理非结构化数据的算法，这也是人工智能、物联网和数据科学的交叉领域，也可被称为深度数据科学（deep data science）。其对数学的需求相对较少，也只涉及到较少的编程（大部分是调用 API），但其却是相当数据密集型的（包括构建数据系统），并且基于专门为此背景而设计的全新统计技术。
在此之前，我的工作是实时的信用卡欺诈检测。在我事业的早期阶段（大约 1990 年），我开发过图像远程感知技术，其中包括识别卫星图像的模式（形状和特征，比如湖泊）和执行图像分割：那段时间我的研究工作被称为是计算统计学，但在我的母校，隔壁的计算机科学系也在做着几乎完全一样的事情，但他们把自己的工作叫做是人工智能。
今天，这项工作被称作数据科学或人工智能，其子领域包括信号处理、用于物联网的计算机视觉等。
另外，数据科学家也可以在各种各样的数据科学项目中出现，比如数据收集阶段或数据探索阶段一直到统计建模和已有系统维护。
2. 机器学习对比深度学习
在深入探讨数据学习与机器学习之间的区别前，我们先简单讨论下机器学习与深度学习的区别。机器学习一系列在数据集上进行训练的算法，来做出预测或采取形同从而对系统进行优化。例如，基于历史数据，监督分类算法就被用来分类潜在的客户或贷款意向。根据给定任务的不同（例如，监督式聚类），用到的技术也不同：朴素贝叶斯、支持向量机、神经网络、ensembles、关联规则、决策树、逻辑回归或多种方法之间的结合。
这些都是数据科学的分支。当这些算法被用于自动化的时候，就像在自动飞行或无人驾驶汽车中，它被称为人工智能，更具体的细说，就是深度学习。如果数据收集自传感器，通过互联网进行传输，那就是机器学习或数据科学或深度学习应用到了 IoT 上。
有些人对深度学习有不同的定义。他们认为深度学习是带有更多层的神经网络（神经网络是一种机器学习技术）。深度学习与机器学习的区别这一问题在 Quora 上也被问到过，下面对此有详细的解释：
人工智能是计算机科学的一个子领域，创造于 20 世纪 60 年代，它涉及到解决对人类而言简单却对计算机很难的任务。详细来说，所谓的强人工智能系统应该是能做人类所能做的任何事。这是相当通用的，包含所有的任务，比如规划、到处移动、识别物体与声音、说话、翻译、完成社会或商业事务、创造性的工作（绘画、作诗）等。
自然语言处理只是人工智能与语言有关的一部分。
机器学习被认为是人工智能的一方面：给定一些可用离散术语（例如，在一些行为中，那个行为是正确的）描述的人工智能问题，并给出关于这个世界的大量信息，在没有程序员进行编程的情况下弄清楚「正确」的行为。典型的是，需要一些外部流程判断行为是否正确。在数学术语中，也就是函数：馈入输入，产生正确的输出。所以整个问题就是以自动化的方式建立该数学函数的模型。在二者进行区分时：如果我写出的程序聪明到表现出人类行为，它就是人工智能。但如果它的参数不是自动从数据进行学习，它就不是机器学习。
深度学习是如今非常流行的一种机器学习。它涉及到一种特殊类型的数学模型，可认为它是特定类型的简单模块的结合（函数结合），这些模块可被调整从而更好的预测最终输出。
3.机器学习与统计学之间的区别
《Machine Learning Vs. Statistics》这篇文章试图解答这个问题。这篇文章的作者认为统计学是带有置信区间（confidence intervals）的机器学习，是为了预测或估计数量。但我不同意，我曾建立过不需要任何数学或统计知识的工程友好的置信区间。
4. 数据科学对比机器学习
机器学习和统计学都是数据科学的一部分。机器学习中的学习一词表示算法依赖于一些数据（被用作训练集），来调整模型或算法的参数。这包含了许多的技术，比如回归、朴素贝叶斯或监督聚类。但不是所有的技术都适合机器学习。例如有一种统计和数据科学技术就不适合——无监督聚类，该技术是在没有任何先验知识或训练集的情况下检测 cluster 和 cluster 结构，从而帮助分类算法。这种情况需要人来标记 cluster。一些技术是混合的，比如半监督分类。一些模式检测或密度评估技术适合机器学习。
数据科学要比机器学习广泛。数据科学中的数据可能并非来自机器或机器处理（调查数据可能就是手动收集，临床试验涉及到专业类型的小数据），就像我刚才所说的，它可能与「学习」没有任何关系。但主要的区别在于数据科学覆盖整个数据处理，并非只是算法的或统计类分支。细说之，数据科学也包括：
数据集成（data integration）
分布式架构（distributed architecture）
自动机器学习（automating machine learning）
数据可视化（data visualization）
dashboards 和 BI
数据工程（data engineering）
产品模式中的部署（deployment in production mode）
自动的、数据驱动的决策（automated, data-driven decisions）
当然，在许多公司内数据科学家只专注这些流程中的一个。
对于这篇文章，技术顾问 Suresh Babu 给出了一个评论：
这篇文章说明了解使用机器/计算机来处理类似人类决策的任务的统计学习的基本术语是件很麻烦的事。
但文章中「当这些算法被用于自动化的时候，就像在自动飞行或无人驾驶汽车中，它被称为人工智能，更具体的细说，就是深度学习。」这样的说话看起来却有些随意任性。
当过去计算机/机器还不够友好，没有得到广泛使用的时候，统计学家和数据科学家的工作和现在这个领域的工作有很大的不同。比如说，当制造业开始使用计算机辅助后，生产速度和量都发生了巨大的变化——但它仍然是制造业。用制造机器来做原本人类做的程序化工作的想法最早来自 19 世纪初 Jacquard 和 Bouchon 等人。而 Jacquard 织布机的工作方式和现在计算机控制的织布机的工作方式基本相同。
现在的数据科学是一个知识体系，囊括了统计学和计算方法等等（而且在不同的具体领域不同学科的比例也不一样）。
机器学习（或使用了其它的术语，比如深度学习、认知计算）是让机器像人类一样思考和推理，基本上而言是指通过人工的方法（所以也叫人工智能）来代替人类天生的自然智能——涉及到的任务从简单到复杂都有。比如，无人驾驶汽车（目前）正在模仿人类的驾驶，驾驶条件也是人类在自然情况下会遇到的——我说「目前」是因为也许未来人类将很少能够直接驾驶机器，「驾驶（drive）」这个词本身都可能会改变含义。
这个领域里面也有些滑稽可笑的事情，比如一些基本的东西（比如一个下国际象棋或围棋的算法）被认为可以解释人脑的工作方式。就我们目前的知识水平而言，光是解释鸟或鱼的大脑的工作方式就已经非常困难了——这说明我们还没有真正理解学习的机制。为什么果蝇只需几百个神经元就能做到这么多事情？这还是神经科学的一个未解之谜。而认知是什么以及其在自然环境下是如何工作的也是一个数据科学傲慢地认为自己能解决的重大难题。（不管怎样，降维是一种无监督学习的方法。）
在很多方面，工具以及我们使用工具所做的事情自人类诞生以来就在引导着人类的学习。但这就扯远了。
更多内容请参阅：http://www.jiqizhixin.com/article/2359
常数如果代表的是色彩，方程式代表的就是线条；时空就是彩色线条图像，生命蕴含灵性电磁机理。
生物科技＋碳基计算＝生命智能
计算（时空数据算法方式）＋想象（相似性原则的反馈）＝敏感神经元丨联想
空间时间，成双成对；分散聚合，无极有极。有极无极，境界人心；聚而有极，散而无极。
人工智能=知识库系统 逻辑推理机制 自然接口。知识库系统就是让计算机拥有人类的知识和获取知识的机制，机器学习就是其中的一个领域。推理机制说白了就是让计算机具有思维能力，可以像人一样进行思考、推理等，进一步的还有心理活动机制，关键的是思维的进化能力，或者是创造创新能力，从软件设计的角度看，计算机必须能自己设计新的算法和软件代码，如果这点能做到的话，将来计算机奴役和统治人类就不是天方夜谭了。自然接口就是计算机与自然界的信息交换就像人类一样，通过视觉，声音，触觉等途径来完成，目前的研究进展离要求仍然很远，哈哈。拙见!请指正!
在吴恩达最新的人工智能课程中，对人工智能和数据科学的划分比较有典型性。因为人工智能和数据科学你中有我、我中有你的特点，这种区分往往连从业者也很难说清楚。从语言和工具上讲，两者都是利用机器学习的方法对数据进行分析，这一点是相同的。但人工智能专业方向更多的是需要打造实时系统，根据模型对实时数据进行分析和作出判断，比如无人驾驶系统，或者反垃圾邮件系统等等都是如此。相比之下，数据科学更侧重对历史数据的分析，并据此作出预测或判断，比如销售市场关键因素分析等等。从成果上看，人工智能的项目成果更可能是一套软硬件系统而数据科学则可能是一份分析报告或者PPT。
机器学习，深度学习都是人工智能与数据科学专业的子集，可以理解为实现这两种目的的手段。
1、数据科学(DS)
简单定义为：数据科学是从数据中提取有用知识的一系列技能和技术。
这些技能通常用德鲁·康威（Drew Conway）创造的维恩图（或它的变体）来表示：
三个圆圈分别代表三个不同的领域：编程领域（语言知识、语言库、设计模式、体系结构等）；数学（代数、微积分等）和统计学领域；数据领域(特定领域的知识：医疗、金融、工业等)。
这些领域共同构成了定义中的技能和技术。它们包括获取数据、数据清理、数据分析、创建假设、算法、机器学习、优化、结果可视化等等。
数据科学汇集了这些领域和技能，支持和改进了从原始数据中提取见解和知识的过程。
什么是“有用的知识”？就是可以具有某种价值、可以回答或解决现实世界中问题的知识。
数据科学也可以定义为：研究应用数据处理和分析方面的进展，为我们提供解决方法和答案的领域。
2、人工智能
机器能思考吗？
1950年，艾伦·图灵（Alan Turing）提出了这个问题，他甚至发明了一个著名的测试，来评估机器给出的答案是否与人类的答案相似。从那以后，对人工智能的幻想就开始了，重点在于模仿人类行为。
你做过那个测试吗？
人工智能不是《银翼杀手》中的复制人，也不是《太空堡垒卡拉狄加》中的赛昂人。我们可以把人工智能定义为任何具有某种智能行为的机器或软件。
什么是智能行为?
问得好！这就是有分歧的地方。随着机器不断被开发出新功能，以前被认为是智能的任务也从人工智能环境中剥离了出来。
我们可将人工智能定义为能够从其环境中正确解释数据、从中学习，并在不断变化的环境中使用所获得的知识来执行特定任务的机器或软件。
例如：一辆会自行停车的汽车不是智能汽车；它只是按照常规测量距离和移动。我们认为能够自动驾驶的汽车就是智能的，因为它能够根据周边发生的事件(在完全不确定的环境中)做出决定。
人工智能领域包括几个分支，它们目前正处于鼎盛时期。将其可视化后就能准确地知道我们在说什么：
3、机器学习
机器学习是人工智能最重要的分支。它的任务是：研究和开发技术，使机器能够在没有人类明确指令的情况下自学，从而执行特定的任务。
机器将从输入数据集(称为样本或训练数据)中学习，根据算法检测到的模式建立数学模型。该模型的最终目标是对之后来自相同数据源的数据进行(准确的)预测或决策。
传统的机器学习主要有两种类型：
· 监督学习：当训练数据被“标记”时。这意味着，对于每个样本，我们都有与观察到的变量(输入)和我们想要学习预测或分类的变量(输出、目标或因变量)相对应的值。在这种类型中，我们找到了回归算法(预测数值的算法)和分类算法(输出仅限于某些分类值时)。
· 无监督学习：当训练数据没有标记时(我们没有目标变量)。这里的目标是找到某种结构或模式，例如对训练样本进行分组，这样我们就可以对未来的样本进行分类。
传统的机器学习已经让位于更复杂或更现代的学习类型：
· 集成方法：基本上是几种算法联合使用，将它们的结果结合起来以获取更好的结果。尽管XGBoost凭借在Kaggle的胜利而得名，但最常见的例子还是随机森林。
· 强化学习：机器通过反复试误来学习，这得益于它对周围环境的迭代做出的反馈。你可能听说过AlphaGo或AlphaStar（在《星际争霸2》中实力碾压人类）。
· 深度学习：皇冠上的宝石……
4、深度学习
深度学习是机器学习中的一个子领域。
它基于人工神经网络的应用。人工神经网络是一个计算模型，具有分层结构，由相互连接的节点共同工作而形成。这个名字的灵感来自(或试图模仿)大脑的生物神经网络。
虽然神经网络已经被研究和使用多年，但该领域的进展一直很缓慢；主要是限于计算能力不足。尽管深度学习近些年来取得蓬勃发展，这多少要归功于神经网络训练采用了CPU，但其开始不过才十年。
人们普遍认为：任何机器学习问题，无论多么复杂，都可以通过神经网络解决，只要把它做得足够大就行了。如今，深度学习的发展带动了人工智能其他领域的发展；无论是更传统的领域(改善获得的结果)，还是最流行的领域：自然语言处理、人工视觉、语音识别、逼真多媒体内容的生成等。
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