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数据挖掘工程师和算法工程师都需要一定的数学基础,前者侧重数据挖掘算法,比如层次聚类等等。算法工程师就根据算法领域各有不同了,cv,nlp,语音合成,自动驾驶等等。另外在目前的大数据环境下,数据挖掘工程师需要spark那一套的大数据框架,对算法要求程度并不高。
前几天面试刚问了p9面试官大佬这个问题,大致思想就是,其实区别不大,当然这个算法工程师指的是(机器学习方向),数据挖掘更倾向于有用数据的提取,公司的数据不像kaggle这种比赛的数据那么正好,原始的数据是很广泛,很大量的,但是大部分数据都是和你的目标任务无关的或者说是无价值的数据,可能都不知道哪些数据有用 ,通过一定的方法找到有用的数据这时候就需要数据挖掘工程师来挖掘有价值有意义的数据,。但是实际的工作和公司部门有关,很多公司这两个岗位也都是混着用,没有很明显的区别。所以同一家公司招聘既招机器学习又招数据挖掘的不多吧?
小白默默说一句 数据挖掘学的东西少点。。
1. 数据挖掘用的是SVM,xgboost,之类的传统数据挖掘算法,算法工程师更偏神经网络,cnn,lstm看你是哪个方向了,传统算法也要了解一些2. 前景跟个人因素关系更大一点吧,不管啥岗位做得好都很不错的
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OfferDaole:我昨天面试货拉拉也遇到了一个非常好的面试官,专业知识,综合素养都非常高。上来先介绍今天面试的流程,分三个部分,说我们分别对这三个部分进行一个讨论。注意!用的是讨论,我都震惊了。然后全程没有问八股,结合面试官提供的代码分析代码的不足,如何修改。在我回答的过程中他没有打断过,在我对有些问题思考时间过长的时候他没有催促我,在我回答的点比较分散时他会帮我总结。全程非常耐心,并且会引导我往哪方面去思考!真的是我的理想导师了
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