算法工程师基础知识考试

算法工程师的主要核心技术是以数学为基础，以语言为补充。要全面掌握的知识包括数据挖掘所需的高等数学、复变函数、线性代数的离散数学、数据结构、概率论和数理统计。不要太拘泥于看课本多练习，培养良好的思维能力。只有有想法的人才能有技术的未来

计算机中级职称需要从考试科目中任选三个模块进行考试。

包括：操作系统xp、word2003、excel2003、internet应用、powerpoint2003、AutoCAD等模块，其中任选三个。

计算机专业的中级资格包括：

软件评测师、软件设计师、网络工程师、多媒体应用设计师、嵌入式系统设计师、计算机辅助设计师、电子商务设计师、信息系统监理师、数据库系统工程师、信息系统管理工程师、信息技术支持工程师。

扩展资料：

计算机学科的特色主要体现在：

理论性强，实践性强，发展迅速按一级学科培养基础扎实的宽口径人才，体现在重视数学、逻辑、数据结构、算法、电子设计、计算机体系结构和系统软件等方面的理论基础和专业技术基础，前两年半注重自然科学基础课程和专业基础课程，拓宽面向。

后一年半主要是专业课程的设置，增加可选性、多样性、灵活性和方向性，突出学科方向特色，体现最新技术发展动向。

本专业毕业生应获得以下几个方面的知识和能力：

1．掌握电子技术和计算机组成与体系结构的基本原理、分析方法和实验技能，能从事计算机硬件系统开发与设计。

2．掌握程序设计语言、算法与数据结构、操作系统以及软件设计方法和工程的基本理论、基本知识与基本技能，具有较强的程序设计能力,能从事系统软件和大型应用软件的开发与研制。

3．掌握并行处理、分布式系统、网络与通信、多媒体信息处理、计算机安全、图形图象处理以及计算机辅助设计等方面的基本理论、分析方法和工程实践技能，具有计算机应用和开发的能力。

4．掌握计算机科学的基本理论，具有从事计算机科学研究的坚实基础。

参考资料：

百度百科--计算机专业

熟悉常见离线效果指标：准确率，召回率，AUC，基尼系数。能够定义产品效果指标：点击率，留存率，转换率，观看完整率。

算法工程师要学习以下知识：1、学习并掌握一些数学知识，高等数学是基础中的基础，一切理工科都需要这个打底，数据挖掘、人工智能、模式识别此类跟数据打交道的又尤其需要多元微积分运算基础。2、掌握经典机器学习理论和算法，如果有时间可以为自己建立一个机器学习的知识图谱，并争取掌握每一个经典的机器学习理论和算法。3、掌握一种编程工具，比如Python，一方面Python是脚本语言，简便，拿个记事本就能写，写完拿控制台就能跑；另外，Python非常高效，效率比java、r、matlab高。matlab虽然包也多，但是效率是这四个里面最低的。

算法工程师的主要核心技术基于数学，并辅以语言。要全面掌握的知识包括高级数学，复变函数，线性代数的离散数学，数据结构以及数据挖掘所需的概率论和数学统计知识。不要太受约束去平时阅读教科书并多练习，并培养良好的思维能力。只有那些有想法的人才能拥有技术的未来。尝试实现您遇到的任何算法，无论算法的优劣总是有其自身的特征。此外，您必须具有一定的英语水平（至少6级），因为该领域的大多数官方材料都是外语。

治疗很高，但要求也很高。由于图像处理的阈值相对较高，因此，首先，从理论上讲，您必须具有强大的数学基础，再加上坚实的图像处理基础（算法）；另外，您必须具有强大的编程能力：matlab（算法验证），C ++（项目实现）opencv。近年来，算法工程师越来越受薪水高，开发空间大，工作要求高的欢迎。仅凭薪水，许多人就可以轻松获得50万的年薪。另外，在今日头条和豆阴的崛起之后，推荐算法工程师和其他职位的差距越来越大。如果我想简单地说一句算法工程师的工作，那就是使用机器学习方法来实现人工智能和数据挖掘。

具体职位描述是：负责特定技术方向的深入研究和业务场景实施，例如搜索，推荐，流量排名建模，关联挖掘，文本分析，用户画像和产品质量；负责搜索推荐，流量算法和体系结构长期布局包括技术资源的集成和技术系统规划的促进。工作要求

计算机及相关专业本科以上学历，在互联网搜索，推荐，流量或相关领域有2年以上工作经验。熟悉机器学习/自然语言处理/数据挖掘/深度学习中至少一项的原理和算法，并且能够熟练地建模和解决业务问题。精通Linux平台下的C / C ++ / Java语言开发，精通使用gcc / gdb等开发工具，并精通Python / Linux Shell / SQL等脚本开发。熟悉hadoop / hbase / storm等分布式计算技术，并熟悉其运行机制和体系结构。具有出色的分析和解决问题的能力，思路清晰，并对工作挑战充满热情。具有强烈的工作责任感和团队合作精神，并能够交流和更好地学习。