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怎樣才算是合格的算法工程師

工程師人生 ? 來源:工程師吳畏 ? 2019-06-17 17:38 ? 次閱讀

Q1:計算機專業本科生,非ACMER。算法達到什么程度才算是合格,有什么量化手段嗎?

Answer:傳統算法和數據結構功底扎實。比如LintCode上的題目簡單和中等難度毫無壓力做出,Hard難度在給了一定時間和一定提示時可以獨立完成。

微積分,統計學,離散數學

Q2:成為數據挖掘工程師有必要要搞編程競賽嗎?現在大二,之前沒有接觸過競賽

Answer:數據挖掘的話是Kaggle,KDD的競賽

Q3:數據挖掘一定要學spark嗎

Answer:Python是剛需,Spark可以到用的時候再學

Q4:怎么練習普通算法呢,看算導刷oj嗎?

Answer:分為兩步:第一步是模塊化訓練,比如專門做圖論和動態規劃的題。第二步是在LintCode上隨便選擇一個題,不看標簽,獨立做出。

Q5:有一定高等數學基礎和機器學習算法概念的小白,如何進行實戰訓練。

Answer:分為兩步:第一階段是參加Kaggle,KDD競賽。第二階段是學習爬蟲,自己爬取電商,微博等數據,做訓練

Q6:作為一個數據挖掘工程師,還有沒有必要深入研究傳統的算法,還是重點關注機器學習等統計的算法?

Answer:重點關注機器學習等統計的算法,這兩種有很大的不同

Q7:請問算法工程師和數據挖掘 data scientist 等崗位在技能要求和工作內容方面有什么區別嗎?

Answer:中小廠不區分。大廠可能會區分。算法工程師更底層一些,關注算法模型的開發和調優,數據挖掘更側重模型的建模和使用,應用和業務方面。

Q8:傳統的數據結構和算法是否對于機器學習是有必要的?如果有,主要體現在什么地方?

Answer:首先傳統的數據結構和算法可以鍛煉計算機思維,其實具體的數據結構和算法還是會用到的,比如搜索query時詞之間關系,可以用字符串的距離,動態規劃,字典樹等

技術問題

Q1: 假設數據集有商店id這個屬性,取值上千個,把它做OHE后去學習,雖然結果提升了,但維度增加了很多。但不做OHE,用分類樹去學習,結果并不好,可以有什么方法緩解數據集的擴大與最后結果的技巧嗎

Answer:這是特征工程中非常典型的問題,OHE后有可能會過擬合, 商店間有相似性,量化后對商店進行聚類,再用這些類去做分類的訓練

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