算法工程师 就业前景 一、算法工程师简介2113（通常是月薪526115k以上4102，年薪18万以上，只是一个概数，具体薪资可以1653到招聘网站如拉钩，猎聘网上看看）算法工程师目前是一个高端也是相对紧缺的职位；算法工程师包括音/视频算法工程师（通常统称为语音/视频/图形开发工程师）、图像处理算法工程师、计算机视觉算法工程师、通信基带算法工程师、信号算法工程师、射频/通信算法工程师、自然语言算法工程师、数据挖掘算法工程师、搜索算法工程师、控制算法工程师（云台算法工程师，飞控算法工程师，机器人控制算法）、导航算法工程师之介感谢补充）、其他【其他一切需要复杂算法的行业】专业要求：计算机、电子、通信、数学等相关专业；学历要求：本科及其以上的学历，大多数是硕士学历及其以上；语言要求：英语要求是熟练，基本上能阅读国外专业书刊，做这一行经常要读论文；必须掌握计算机相关知识，熟练使用仿真工具MATLAB等，必须会一门编程语言。算法工程师的技能树（不同方向差异较大，此处仅供参考）1 机器学习2 大数据处理：熟悉至少一个分布式计算框架Hadoop/Spark/Storm/map-reduce/MPI3 数据挖掘4 扎实的数学功底5 至少熟悉C/C++或者Java，熟悉至少一门编程语言。
金山云怎么样？ 感觉金山云行业内市场还不错，不清楚内部情况如何？另问，做网络研发这个方向如何？长远来看
作为一名算法工程师，你什么时候觉得自己的工作很有价值？ 我就是算法工程师，曾经夜以继日、狂翻论文、推导公式、写代码，花几个月时间给某公司解决了三个难题，经理狂夸我牛逼。然后呢？没有然后了，我做的不是计算机、不是金融，那就等于垃圾，我曾经写的算法、发表的论文，现在看也不会去看一眼。学校后面有不少歪脖树，在此给自称算法工程师，但是既不做人工智能、也不做区块链的屌丝们推荐一下。曾经的机械、后来的土木、现在的电子，都跟上个世纪的打算盘和点钞一样，只会被历史无情地淘汰掉，沦落至伪化生一样的地位，被后人踏上一万只脚，永无翻身之日。既然选择了做工程师，那么如果不站在风口，而是自甘堕落做夕阳行业，那就是对自己的不负责、是对家人的背叛，是可耻的犯罪。
嵌入式工程师有前途吗？ 谢谢邀请，已经在嵌入式行业混了十几年，做的东西从底层linux驱动，内核定制到上层的app应用，都是在嵌入式设备上开发东西，从数字电视，机顶盒，手机，到现在的电动汽车充电设备都属于嵌入式产品，技术模块从音视频解码，浏览器内核技术，到安卓框架层定制，以及应用开发。从菜鸟程序员到能搭建一些系统框架，给下边兄弟们去使用，其实任何一个行业不可能一成不变，如果一直守着老的东西不变，自然不会有多大的前途，现在非常流行的物联网以及人工智能机器人都属于嵌入式领域新的技术拓展，不要轻易给一个事物下结论说过时之类的话，如同现在很多人觉得C语言已经是过时的语言，现在没必要学习了，事实的真相是现在随着软件行业的发展，集成化的是一大大趋势，底层的编程语言不太适合做应用级别的开发，所以在工作岗位的绝对数量没法和高级语言岗位相比而已，并不代表这门编程语言已经过时了，很多高级语言底层代码都是C语言完成。嵌入式工程师能做点什么？1.底层设备驱动开发，以及操作系统内部实现都属于嵌入式，这些都属于非常靠近底层的编码类别，目前这种的岗位相比之前比例下降了，主要是随着软件技术的进步，这类工作已经在前期做了大量的积累，不需要从头开始搞，大。
2018年年初从数据挖掘火到年底的NLP、推荐系统，2019年什么数据技术会火？ 我的观点是：任何一项技术项目从最初版本到商业实用，至少需要5-10年的过程。Hadoop最初版本2004实施，20…
数据挖掘中，离散变量和连续变量可以一起放入机器学习的分类器中吗？还是要做什么处理？ 数据挖掘中，数据既有离散的，也有连续的，可以直接放到机器学习的分类器如逻辑回归，线性回归，决策树，…
30岁java开发，想转行大数据，这个想法靠谱不？ 在深圳做java开发有几年了，年纪越来越大，越来越担心做应用开发的门槛和前景。最近很想转行大数据，个人…
数据库有什么用？我归纳和整理3点数据库的作用，欢迎阅读：可以用来存放数据。就像我们平时见过的粮仓、车库之类的，数据库通俗地讲就是存放数据的仓库，它的存储空间很大，可以存放上亿条数据。可以组织和管理数据。数据库并不是随意地将数据进行存放，是有一定的规则的，像一个图书馆一样，对数据进行分类，按照一定的数据结构，把不同类型的数据放在在不同的子库里，能更好的组织数据、更方便的维护数据、更严密的控制数据和更有效的利用数据。方便用户对数据进行操作。数据库以一定方式把数以亿计的数据储存在一起，建立能与多个用户共享和在不同应用程序间彼此独立的数据集合，可以作为一个电子化的文件柜，下属的个体或小单位按照一定的规则和拥有的权限，可以对文件柜中的数据进行新增、查询、更新、删除等一系列操作。欢迎在评论区补充数据库的其他作用，或者发表不同的观点。爱科普的阿壮期待和你交流。
如何快速成为数据分析师？
