算法工程师工作期间需要掌握啥知识？学到哪些核心技术？

Posted 2023-05-08

算法工程师的主要核心技术基于数学，并辅以语言。要全面掌握的知识包括高级数学，复变函数，线性代数的离散数学，数据结构以及数据挖掘所需的概率论和数学统计知识。不要太受约束去平时阅读教科书并多练习，并培养良好的思维能力。只有那些有想法的人才能拥有技术的未来。尝试实现您遇到的任何算法，无论算法的优劣总是有其自身的特征。此外，您必须具有一定的英语水平（至少6级），因为该领域的大多数官方材料都是外语。

治疗很高，但要求也很高。由于图像处理的阈值相对较高，因此，首先，从理论上讲，您必须具有强大的数学基础，再加上坚实的图像处理基础（算法）；另外，您必须具有强大的编程能力：matlab（算法验证），C ++（项目实现）opencv。近年来，算法工程师越来越受薪水高，开发空间大，工作要求高的欢迎。仅凭薪水，许多人就可以轻松获得50万的年薪。另外，在今日头条和豆阴的崛起之后，推荐算法工程师和其他职位的差距越来越大。如果我想简单地说一句算法工程师的工作，那就是使用机器学习方法来实现人工智能和数据挖掘。

具体职位描述是：负责特定技术方向的深入研究和业务场景实施，例如搜索，推荐，流量排名建模，关联挖掘，文本分析，用户画像和产品质量；负责搜索推荐，流量算法和体系结构长期布局包括技术资源的集成和技术系统规划的促进。工作要求

计算机及相关专业本科以上学历，在互联网搜索，推荐，流量或相关领域有2年以上工作经验。熟悉机器学习/自然语言处理/数据挖掘/深度学习中至少一项的原理和算法，并且能够熟练地建模和解决业务问题。精通Linux平台下的C / C ++ / Java语言开发，精通使用gcc / gdb等开发工具，并精通Python / Linux Shell / SQL等脚本开发。熟悉hadoop / hbase / storm等分布式计算技术，并熟悉其运行机制和体系结构。具有出色的分析和解决问题的能力，思路清晰，并对工作挑战充满热情。具有强烈的工作责任感和团队合作精神，并能够交流和更好地学习。

参考技术A 不仅要掌握专业知识，还得会学习各种框架的使用和理解含义，同时也会搭建服务器才可以。还要掌握，Js，vue.js，node.js，还有java，这些技术。 参考技术B 算法工程师需要掌握的技能：算法能力、编程能力（Python、C++、Java等编程语言，Sql、数据库）、调包能力、Pipeline构建能力、数据分析能力、辅助技术能力等。 参考技术C 算法工程师的主要核心技术是以数学为基础，以语言为补充。要全面掌握的知识包括数据挖掘所需的高等数学、复变函数、线性代数的离散数学、数据结构、概率论和数理统计。不要太拘泥于看课本多练习，培养良好的思维能力。只有有想法的人才能有技术的未来 参考技术D 熟悉常见离线效果指标：准确率，召回率，AUC，基尼系数。能够定义产品效果指标：点击率，留存率，转换率，观看完整率。

大数据工程师的日常工作是什么？要掌握哪些核心技术？

很多人都听过大数据工程师，但却很少人知道他们是做什么的？下面就带大家一起来了解一下大数据工程师的日常。

如果你对大数据感兴趣，下面的内容你一定要看看：

大数据工程师是做什么的？

分析历史、预测未来、优化选择，这是大数据工程师在“玩数据”时最重要的三大任务：

1—找出过去事件的特征：通过分析用户以往的行为轨迹，就能够了解这个人，并预测他的行为；

2—预测未来可能发生的事情：通过引入关键因素，大数据工程师可以预测未来的消费趋势；

3—找出最优化的结果：根据不同企业的业务性质，大数据工程师可以通过数据分析来达到不同的目的。

大数据工程师的一天

和很多程序员的工作岗位一样，大数据工程桩的实际日常工作量大部分取决于公司规模，归根结底就是原始数据剥离源头，变成干净的数据，妥善保存、并进行分析的过程。

• 如果你在一家小公司，可能职位定义不太明确，你需要参与到各项工作当中去；
• 但如果你在大公司，职位定义会更加明确一些，每个岗位都有固定的工作量。

日常工作内容：

数据采集-->数据清洗-->数据储存-->数据统计分析统计分析-->大数据可视化

1、数据采集：用Flume监管接受这种分散的日志，完成分散日志的汇聚，收集。

2、数据清洗：为了更好地确保数据中下游的"数据统计分析统计分析"能取得较为优质的数据信息，必须对这种纪录开展过虑或是字段名数据信息回填土。

3、数据储存：清理后的统计数据可以落地式入到数据库管理(Hive)，供中下游做无网剖析。

4、数据统计分析统计分析：数据统计分析是数据流分析的中下游，交易来源于上下游的数据信息。

5、大数据可视化：用数据表格、数据图表等直接的方式展现上下游"数据统计分析统计分析"的数据信息。

大数据学习路线：

Linux-->MySQL-->Kettle-->BI工具-->Zookeeper-->Hadoop HDFS-->Hadoop MapReduce-->Hadoop YARN-->Hive-->CDH-->基于阿里数仓分层架构-->Hive + Presto-->Hive 性能调优-->调度-->Python编程-->Spark-->Flink Core-->数据结构-->高频算法-->面试真题-->大厂架构

 完整的Python+大数据学习路线在这里，包含从入门到进阶4个阶段内容，7套课程，196+小时的内容，希望可以帮助大家顺利学习Python呀！

学习阶段	主要内容
Python基础编程	Python基础语法、Python数据处理、函数、文件读写、面向对象、异常处理、模块和包
Python编程进阶	网络编程、多任务编程、高级语法、Python编程综合项目
MySQL	MySQL与SQL、Kettle与BI工具、Pymysql
大数据Hadoop技术栈	Linux、大数据基础和硬件介绍、Zookeeper、HDFS、MapReduce、YARN、Hive基础、Hive高阶
Pandas & Spark技术栈	Pandas及可视化技术、Spark基础、Spark Core、Spark SQL、Structured Streaming、Spark综合案例
实时计算基础	万亿级NoSQL海量数据存储、Flume实时数据采集、分布式流处理平台、NoSQL

2022年Python+大数据学习路线图，源码笔记，最优学习资源_黑马程序员官方的博客-CSDN博客任何学习过程都需要一个科学合理的学习路线，才能够有条不紊的完成我们的学习目标。Python+大数据所需学习的内容纷繁复杂，难度较大，所以今天特别为大家整理了一个全面的Python+大数据学习路线图，帮大家理清思路，攻破难关！文章目录前言第一阶段 大数据开发入门1.大数据数据开发基础MySQL8.0从入门到精通第二阶段 大数据核心基础2022版大数据Hadoop入门教程第三阶段 千亿级数仓技术数据离线数据仓库，企业级在线教育项目实战（Hive数仓项目完整流程）第四阶段 PB内存计算1.pythohttps://blog.csdn.net/itcast_cn/article/details/122306552

大数据项目案例-富华阳光保险

保险精算项目需要计算海量明细保单数据，以便生成财务报表。项目使用SparkSQL来计算，时效大大提高，增强保险公司的商业信誉。项目将多部门的业务数据库同步到hive数据集市，使用SparkSQL加载源数据表（保单表12亿保单，客户表8千万客户等），计算保单的保费、现金价值、准备金等明细，提供给财务部门收费或支出，最后对保单汇总计算（业务发展类指标，成本费用类指标等），并向业务人员做数据展示。

设计架构图

项目设计架构分别从数据源，数据采集，到数仓建设，数据分析，以及数据可视化，整体设计构建

技术架构图

技术架构解决方案，分别从离线数据存储分析、任务调度、实时数据采集分析、元数据治理、服务器性能监控，共5个大的方案展开与实现。

大数据工程师要具备哪些能力？

1、沟通能力

不管是跟技术部门，还是非技术部门都是需要加强联系的。因此大数据工程师需要跟同事或者领导来不断沟通，才能达到工作效率最大化。

2、逻辑能力

大数据工程师需要具备很强的逻辑分析能力。一个公司里边大数据会有很多，方方面面的数据都可能被拿到手。而大数据工程师就需要从中找出哪些是对公司发展最为重要的，哪些是不重要的。

3、编码能力

编码与开发能力是作为大数据工程师的重要要求，掌握Python、SQL等技能，这在大数据当中非常关键。

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