普华永道官网招聘条件，普华永道精算师上班忙吗压力大吗？
还好吧，精算师上班都要加班，相对而言普华有些岗位对精算的要求较低。
机器学习是什么意思？
大家好，我是小枣君。
为了帮助大家了解一下机器学习，枣君特意找来这篇文章：
作者：AI新司机
来源：AI从入门到xx（AI_newdriver）
简介：了解一点AI，拥抱一个时代
***本文共计1945字，看完需要6分钟***
今天，我们来聊聊现在异常火爆的人工智能（AI）。
#监督学习#
小编上学的时候，是一只正版的学霸，每天的日常就是拿着一堆练习册刷题。
每当刷完题之后，小编都会用参考答案来检查一遍：做对的题目能加深印象，做错的题目就改正过来。
这样刷过很多题后，就会总结出解法（套路）。每看到一道新的题目，脑海里就会浮现出之前遇到过的类似习题；然后小编利用解法，十有八九都能顺利搞定。
（说的就是我们刷题党）
其实，我们这种刷题法，就是机器学习的第一种方式，名叫「监督学习」。
所谓监督学习，就是用标记过后的样本来训练模型。
如果把模型比作学生的解题方法论，样本就是学生所做的题目，样本的标记就是参考答案。
训练过程中，模型的每一次预测都会受到标记（习题参考答案）的“指导”，自然会较快地学到训练样本中“正确”的规律（有效的解题方法论）。
遇到未知样本（新的题目）时，就能比较好地进行预测（解题）。
（看了这个，还敢说监督学习很陌生么）
监督学习的一个典型应用是分类任务。
所谓分类，就是利用模型，把样本正确地归为几种已知的类别。
比如我们希望有一个模型，可以将喵和汪的照片自动分为“喵类”和“汪类”，那么可以收集一堆喵的照片与一堆汪的照片，并做上标记（告诉机器每一张照片是喵还是汪），然后进行模型训练。
训练好之后，模型就通过大量的有标记样本学到了喵与汪的特征以及区分它们的办法，之后遇到新的喵汪图片，也就可以自己作出判断了。
（喵汪分类模型的训练与预测）
#无监督学习#
监督学习可以高效地让模型获得训练样本中蕴含的规律，但样本的标记成本其实很高。标记往往通过人工完成，尽管很多标记工作本身并不复杂，但在样本量庞大的时候仍然十分可怕。
（不服就来标记一下吧）
正如我们曾经做过不少没有参考答案的习题，互联网上的数据绝大部分也是没有标记的。如果能将这些海量的没有标记的数据很好地利用起来，对于模型的训练将是一笔巨大的财富。未经标记的样本用于模型的训练，一般通过「无监督学习」与「半监督学习」。
所谓无监督学习，就是提供一堆完全未经标记的样本，让机器自己去发掘其中的内在规律。
它的一个典型应用是聚类任务。
聚类是指将样本分为若干个不同的类，它所依据的标准往往由人通过聚类算法来刻画。
比如有一堆未标记的动物照片，其中有汪有喵还有一些别的物种，通过某种聚类算法，机器就可以发掘图片间的内在规律，自动将它们分为几类。
有意思的是，机器聚类的结果有可能是按照物种区分，也有可能是按照别的一些标准（比如大小、颜色）。至于是不是我们所想要的，很大程度上就取决于聚类算法的好坏了。
聚类从技术原理层面可以看作用某种指标，来刻画样本间的“相似程度”；相互间相似程度大的样本就会被聚为一类，相似程度不大的样本则不会出现在同一类中。好比对于一些没有参考答案的习题，我们往往也能够根据题目本身的信息大致为它们进行归类一样。
#半监督学习#
半监督学习与无监督学习的差异在于，除了利用大量未经标记的样本，还利用了少量的有标记样本。
这就如同学生在参考答案的指导下做过少量的习题过后，已经对题目的规律有一定认知，之后再做一些没有参考答案的题目自己练习，依然可以起到不错的训练效果。
半监督学习既可以用于分类任务，也可以用于聚类任务。
对于分类任务，在判断样本类别时，不仅可以像监督学习那样利用有标记样本的类别信息，大量的无标记样本也可以通过揭示样本的分布情况来为分类提供参考。
对于聚类任务，少量的有标记样本则可以作为聚类的约束条件或初始条件。
（无标记样本可以为分类提供参考）
#强化学习#
与刷题不同，人们对生活经验的学习往往通过另外一种方式：趋利避害，使外界的反馈变得最优。
小时候我们都很任性，结果往往就是被大人批评。然后我们发现，如果稍微“懂事”一点，则会收到外界更好的反馈。逐渐地，我们遇到事情都会尽量采用懂事的做法。
上面的现象反映了我们根据外界反馈调整自身行为的本能，这个思想用到机器学习领域中就是「强化学习」。
强化学习设定了机器执行任务过程中外界环境的各种状态，并为这些状态设定了相应的奖赏值（正或负）；各种状态间通过机器的不同“动作”进行转换。
强化学习的目标是让机器获得某种策略（在什么状态下做什么动作），使得任务执行所获得的总奖赏值最大（代表最优的任务执行结果）。
（泡面任务中的环境状态与转换）
强化学习非常适用于需要机器根据外界环境进行自主决策的场景，比如无人驾驶、机器人等等。
#总结#
「监督学习」、「无监督学习」、「半监督学习」以及「强化学习」是目前应用较多的几种机器学习方式。
它们虽然被应用于机器，却都和我们自己学习知识技能的方式非常相似。
有时甚至会觉得，人何尝不是一种先进的机器，机器先进到一定程度也未尝不能具有人的特性呢？
嘿嘿，大家看到那么优质的答案，不点下赞嘛？再来波关注更是极好的啊！
如何进入四大会计师事务所？
专业
四大官方说法是对专业没有限制，实际上也确实是这样，四大对于应聘者专业背景没有什么硬性要求，非会计专业学生，尤其是外语、管理类、理工科背景也是可以进四大的。这里主要考察的是应聘者是否很出色、综合素质非常好并且相关实习经验丰富。
实习
如果能参加四大的实习项目，不仅对申请加入四大有不小的帮助，对申请其他公司而言也是不错的经验积累。有四大中一家的实习经验对申请四大任何一家都有帮助。
具体而言，四大对实习经历的要求比较宽泛，即使没有同等级会计事务所的相关实习，如果有内资事务所、500强企业、咨询公司实习的，在简历关和面试中都很加分。
证书
在专业方面，四大对于应聘者是否通过 CPA 并没有硬性的要求，因为应届生只有在拿到毕业学历之后才可以考 CPA ，所以毕业学生的竞争者中基本都是没有考过 CPA 的。想进四大的人也可以抓紧时间早点考注会，CPA、ACCA、CIMA等的证书拥有者与同一层次人群比起来更有吸引力。如果在面试过程中，你向面试官提及你的CPA考试、ACCA的通过状态，可能更能赢得他们对你的青睐。
在英语水平方面，主要证书证明有六级、雅思、托福。四大很重视大学生的英语能力，所以六级英语可以说是必须的。此外，一定的英语口语表达能力也是需要的，在英文面试中，如果英文表达不行，别人只能认为你不了解此话题或不善于表达自己的观点，而不会考虑是你语言的问题。
社团和活动经历
四大通常会要求应聘者最好有实际团队合作经验和领导力。尤其是在教育背景和实习比较薄弱的情况下，应聘单位就会格外看重申请者的这一点。此外，四大也倾向于招聘反应快，组织能力强，表达能力好，有学习能力和适应能力的同学。
反应能力和组织能力表现于面试中是否能够与其他人良好的互动，是否能根据别人的回答继续谈话，因为良好的与客户沟通能力是审计师必须的；表达能力则体现在你面试时的中文表达和英文表达过程中，在英文面试中，如果英文表达不行，别人会认为你不了解此话题或不善于表达自己的观点；学习能力和适应能力则主要看你在学校的学习成绩和你参加的活动，取得的一些荣誉和成果。
据了解，四大在招聘标准上虽相差不多，但仍存在一定偏向差异。德勤比较偏好学习成绩好的同学，毕马威比较看重社会活动能力，普华永道似乎更看重目标学校，安永最重视英语能力。
普华永道和安永哪个好啊？
安永（Ernst & Young）和普华永道（PricewaterhouseCoopers）都是国际知名的四大会计师事务所之一，提供专业的审计、税务、咨询和企业服务等领域的服务。
无法一概而论哪个更好，因为每个公司的特点和优势各有不同，选择取决于您的具体需求和偏好。以下是一些可以考虑的因素：
1. 全球影响力：安永和普华永道都是全球范围内的大型会计师事务所，在全球各地都有广泛的业务和专业网络。
2. 专业领域：两家公司提供的服务范围广泛，但可能在某些专业领域有所侧重。您可以根据您需要的具体服务来比较两家公司在该领域的专业实力。
3. 行业经验：考虑到不同行业的需求和要求，您可以了解两家公司在特定行业的经验和专业知识。
4. 服务质量和声誉：可以查阅相关的客户评价和独立评级机构的评估报告，了解两家公司的服务质量和声誉。
5. 地区覆盖：如果您在特定地区有需求，可以考虑两家公司在该地区的办事处和专业团队的覆盖情况。
最终，选择合适的会计师事务所还需要与您的具体需求和目标相匹配，建议您进一步研究和咨询，以便做出最佳决策。
在普华永道工作是怎样一种体验？
听起来是很华美的外企大财务公司，但是员工质量要求很高、工作很累，淘汰率很高，好处是一但被淘汰其他的大财务公司会喜欢要你。
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