機器學習 如何成為當下合格的演算法工程師

2022-01-23 19:05:32 字數 769 閱讀 9387

學習方面的問題

q1:計算機專業本科生,非acmer。演算法達到什麼程度才算是合格,有什麼量化手段嗎?

answer:傳統演算法和資料結構功底紮實。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:成為資料探勘工程師有必要要搞程式設計競賽嗎?現在大二,之前沒有接觸過競賽

answer:資料探勘的話是kaggle,kdd的競賽

q3:資料探勘一定要學spark嗎

answer:python是剛需,spark可以到用的時候再學

q4:怎麼練習普通演算法呢,看算導刷oj嗎?

answer:分為兩步:第一步是模組化訓練,比如專門做圖論和動態規劃的題。第二步是在lintcode上隨便選擇乙個題,不看標籤,獨立做出。

q5:有一定高等數學基礎和機器學習演算法概念的小白,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,微博等資料,做訓練

q6:作為乙個資料探勘工程師,還有沒有必要深入研究傳統的演算法,還是重點關注機器學習等統計的演算法?

answer:重點關注機器學習等統計的演算法,這兩種有很大的不同

q8:傳統的資料結構和演算法是否對於機器學習是有必要的?如果有,主要體現在什麼地方?

answer:首先傳統的資料結構和演算法可以鍛鍊計算機思維,其實具體的資料結構和演算法還是會用到的,比如搜尋query時詞之間關係,可以用字串的距離,動態規劃,字典樹等

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