我与食俱进
如果只是单纯做算法、数据挖掘的话，就永远只是服务于数据，一辈子跟着需求走，对我而言，没有什么前途，我还是想站在公司和市场的最前端，推着公司走。而且简单说来，大家都知道程序员这个职位，年龄会成为发展瓶颈，到了一定年纪或者做到管理层，或者直接转行，很少有人愿意过着一辈子写代码领工资的人生。其实，不论是人、是事还是物，核心竞争力都是你能产出什么价值。学数据挖掘、自然语言这些知识相对来说含金量比较高，门槛也高，不是谁都能做，对于价值变现来说，可能速度会更快。但要想切切实实体会到成就感所带来的快乐，就一定得自己锁定一个目标，不再跟着别人的需求兜兜转转。拒绝被那些提出各种要求的声音转移注意力，这一点是我当程序员带不来的。我认为人生最重要的事还是学习如何创造自己的价值，时间会推动着你选择不同的道路，我很幸运，能够将自己擅长的东西应用到别的领域，把自己的价值发挥到极致。
菲歐娜小盆友
算法工程师是这样工作的：问题抽象、数据采集和处理、特征工程、建模训练调优、模型评估、上线部署。而一个算法工程师真正值钱的地方在于问题抽象和上线部署这两个。那么怎么去做一个算法工程师？算法工程师是一个非常高端的职位；是非常紧缺的专业工程师，兼具前途和钱途！1.专业要求：计算机、电子、通信、数学等相关专业；2.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；3.语言要求：英语要求是熟练，基本上能阅读国外专业书刊；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。机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要是归纳、综合，而不是演绎。关于算法工程师的相关学习，推荐CDA数据师的相关课程，课程内容兼顾培养解决数据挖掘流程问题的横向能力以及解决数据挖掘算法问题的纵向能力。要求学生具备从数据治理根源出发的思维，通过数字化工作方法来探查业务问题，通过近因分析、宏观根因分析等手段，再选择业务流程优化工具还是算法工具，而非“遇到问题调算法包”点击预约免费试听课。
枫叶e宝宝
BAT企业的算法工程师是这样工作的：问题抽象、数据采集和处理、特征工程、建模训练调优、模型评估、上线部署。（具体操作可以看阿里算法专家chris老师的算法工作流视频算法工作流是怎样的？）而一个算法工程师真正值钱的地方在于问题抽象和上线部署这两个。
以上是一个算法工程师的工作流，所以你要做以上内容的话，需要的技能和知识有以下这些：
①机器学习的基础是数学，入门AI必须掌握一些必要的数学基础，但是并不是全部的数学知识都要学，只学工作上实际有用到的，比如是微积分、概率论、线性代数、凸优化等这些。
②数据分析里需要应用到的内容也需要掌握，但不是网上所说的从0开始帮你做数据分析的那种，而是数据挖掘或者说是数据科学领域相关的东西，比如要知道计算机里面怎么挖掘数据、相关的数据挖掘工具等等
补足了以上数学和数据挖掘基本知识，才可以正式进行机器学习算法原理的学习。
③算法方面需要掌握一些基本的框架：python、spark、mllib、scikit-learning、pytorch、TensorFlow，数据方面需要懂得HQL、numpy、pandas，如果你本身是后台开发、app开发、数据分析、项目管理，则是一个学习算法的一个加分项。
④最后需要对人工智能有全局的认知，所以菜鸟窝的机器学习vip大课会讲授到算法理论，包括机器学习、深度学习两大模块，相关的算法原理、推导和应用的掌握，以及最重要算法思想。
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