算法工程师培训目标

算法工程师需要学：数理统计、线性代数、数字图像处理、机器语言、C语言、数据结构和算法、开发工具应用、企业网安全高级技术、企业网综合管理、网络设备与网络技术、程序设计、数据库基础、软件系统分析与设计、需求分析与建模、数字系统与逻辑设计、通行原理等。

算法是一系列解决问题的清晰指令，如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。算法工程师就是利用算法处理事物的人。

国内从事算法研究的工程师不少，但是高级算法工程师却很少，是一个非常紧缺的专业工程师。

算法工程师根据研究领域来分主要有音频、视频算法处理、图像技术方面的二维信息算法处理和通信物理层、雷达信号处理、生物医学信号处理等领域的一维信息算法处理。

需要以下技能：1、熟练掌握CC++和python语言编程，熟悉linux开发环境，有扎实的数据结构和算法设计功底；2、熟悉推荐业务常用理论和算法，在多个领域（如排序模型，召回模型，用户画像，深度学习等）有三年以上实际工作经验；3、有优秀的逻辑思维能力和数据分析能力，善于分析和解决问题；良好的沟通能力与团队协作能力；4、有推荐系统，广告系统，搜索引擎等开发经验；熟练掌握机器学习、深度学习的基础理论和方法，并在自然语言处理任务中有实际应用经验者优先；5、熟练使用一种或几种深度学习框架（如tensorflow、caffe、mxnet、pytorch等），或者熟悉spark、hadoop分布式计算编程者优先。硬技能：1. 数学：包括概率论与数理统计、矩阵论、随机过程。2. 计算机基础：包括操作系统、组成原理、数据结构。3. 算法能力：包括对领域内主流模型进行优缺点对比、在设定的场景中选择合适的方案等。想要了解更多关于算法工程师的问题可以咨询一下CDA认证机构，CDA是大数据和人工智能时代面向国际范围全行业的数据分析专业人才职业简称。全球CDA持证者秉承着先进商业数据分析的新理念，遵循着《CDA职业道德和行为准则》新规范，发挥着自身数据专业能力，推动科技创新进步，助力经济持续发展。

大数据算法工程师的目标职业理由具体如下所示：首先，我当前选择大数据算法工程师这个职业是不错的选择，也是顺应时代发展的选择，随着工业互联网时代的到来，广大产业领域会释放出大量大数据专业人才的需求，而且随着大数据产业生态的逐渐完善和成熟，大数据领域对于人才的需求也会趋于多元化。