算法工程师的发展前景如何？

　　首先，从今年已经拿到offer同学的情况来看，开发岗的整体占比依然比较大，算法岗虽然有所复苏，但是竞争依然比较激烈，而且算法岗有两个变化，其一是算法岗的薪资待遇与开发岗的差距已经比较小了，其二是算法岗的编程能力要求有所提升，对于计算机大类专业的同学来说，这一变化也会增强自己的就业竞争力。
　　站在产业发展趋势和技术发展趋势两个角度来看，未来算法工程师的就业空间会进一步扩大，而且算法工程师的能力边界也会逐渐扩展，这一点随着大数据技术开始逐渐落地应用之后，会有越来越明显的体现。工业互联网会全面推动产业资源的数据化，而数据化的背后必然是价值化诉求，而这正是算法工程师主要的任务，所以未来算法工程师的价值会进一步攀升。
　　前几年算法岗迎来了一个人才需求的爆发期，但是无论从需求规模，还是需求持久性来说，都存在一定的问题，因为更多的需求是一种提前布局，很多互联网公司仅仅是为了迎合市场的风口，在受到人工智能产品落地应用的限制之后，算法岗的人才需求也有了明显的下滑。
　　但是随着产业领域更多的企业实现了业务上云之后，大数据将逐渐开始落地应用，这个过程必然会促使企业从功能需求向数据价值化需求转换，而且在大数据发展的背后是人工智能技术的应用，这些都在夯实算法岗的发展基础，这一次的人才需求才是真正的业务需求，而不仅仅是提前布局，所以目前算法岗有所复苏也就可以理解了。
　　总体上来说，算法岗的前景还是比较广阔的，算法工程师的成长空间也足够大，如果能够做好规划，未来可以在技术领域走得很远，也可以体现出自身更大的价值。如果说消费互联网是程序员的时代，那么产业互联网很有可能就是算法工程师的时代。
　　最后，如果有大数据、机器学习相关的问题，或者想获取一些科研资源，可以向我发起咨询。
　　目前来说是AI在互联网中应用比较好的方向了，所以需求量比较大，关于推荐算法的职位，还是很不错的，推荐算法有很多方向，比如信息流推荐（今日头条），电商推荐（淘宝），视频推（爱奇艺、抖音、快手等）、广告推荐（凤巢）等等，这些业务几乎是每个公司营收最好的部分，所以备受重视，因此，推荐算法工程师前景还是不错的。
　　算法工程师，，，不是能做几个脑筋急转弯和奥数题，你就可以当算法工程师了，，，数学天赋是必备的，软硬件知识储备广，，，
　　我觉得算法推荐工程师是一个很有前景的职业。
　　推荐说白了就是做排序，想想我们生活中的排序吧。打开美团每个分类下都有排序，打开淘宝商品也都是做了排序的，再打开携程还是各种排序。可见排序在我们生活中是随处可见。当然推荐算法还可以在广告投放，消息推送上大放异彩。
　　以前人们是苦恼没得选择，现在人们的苦恼是选择太多而不知道选哪个，现在很需要这种推荐算法来辅助用户做选择。
　　在一些传统企业中，手里有大量的用户数据，但是却发挥不出价值来。如果有推荐算法也许就可以从中发现商机。
　　总之推荐算法工程师前景是很好的，在以后这方面的需求肯定会越来越多的。
　　很有前景。
　　尤其产业互联网、智能AI技术蓬勃发展。
　　找一个大公司学习一下，以后可以自己创业，上升空间也比较多，做管理，做学者，做研究员，进研究院，做算法变现等等。
　　如同早上八九点的太阳。
　　算法工程师有很多种细分方向，数据挖掘，计算机视觉，自然语言处理等。现在ai风靡全球，催生了大量深度学习算法工程师，特别是在咱们国家。2018年下旬之后，各大高校陆续开设研究生、本科生人工智能专业，各个专业的都在转AI相关方向，仿佛只有与AI沾边的才能找到工作。现在的市场行情很明显供大于求，但大多是自称AI算法工程师只不过是调参工程师，相关领域的前沿论文估计都不怎么看过。但AI这个领域很明显是一个朝阳行业未来几年，AI需要研究的东西还有很多，例如：可解释行，少量样本学习等。另外现在深度学习模型的部署也是一个值得研究的方向。
　　犹如初升的太阳，而且今天是大晴天！
　　算法原理集成学习（ensembleleaning）通过构建并结合多个学习器来完成学习任务，通过将多个学习器结合，常常可以获得比单一学习器显著优越的效果和泛化能力。集成学习中的基学习器可以是同质的，也可以是异质的。根据个体学习器的生成方式，目前的集成学习方法大致可分为三大类：一类是Bagging，个体学习器之间不存在强依赖关系，可以同时并行化训练和生成，最终结果通常通过投票机制产出，随机森林是这一类型的代表；另一类是Boosting，个体学习器之间存在强依赖关系，后一学习器依赖前一学习器的结果，，因此必须以序列化形式串行生成，我们下节会讲到的Adaboost和GBDT是这一类型的代表；其实还有第三类，叫Stacking，即将初级学习器的输出次级学习器的输入特征，深层神经网络甚至可以理解为Stacking集成学习的变种。
　　随机森林（RandomForest）是以决策树为基学习器构建的Bagging集成学习算法，其实现简单、计算开销小、并且在很多现实任务中表现出抢眼的效果。其主要通过样本扰动和属性扰动使得集成学习的泛化性显著提高。样本扰动是指通过对初始训练集采样构建每一棵决策树；属性扰动是指对基决策树的每个节点，分裂时从该节点的属性集合中随机选择k个属性（k一般去log（d，2），d为属性数量）。
　　模型训练代码地址：https：github。comqianshuangmlexp
　　deftrain（）：
　　print（starttraining。。。）
　　处理训练数据
　　trainfeature，traintargetprocessfile（traindir，wordtoid，cattoid）
　　模型训练
　　model。fit（trainfeature，traintarget）
　　deftest（）：
　　print（starttesting。。。）
　　处理测试数据
　　testfeature，testtargetprocessfile（testdir，wordtoid，cattoid）
　　testpredictmodel。predict（testfeature）返回预测类别
　　testpredictprobamodel。predictproba（testfeature）返回属于各个类别的概率
　　testpredictnp。argmax（testpredictproba，1）返回概率最大的类别标签
　　accuracy
　　truefalse（testpredicttesttarget）
　　accuracynp。countnonzero（truefalse）float（len（testtarget））
　　print（）
　　print（accuracyisfaccuracy）
　　precisionrecallf1score
　　print（）
　　print（metrics。classificationreport（testtarget，testpredict，targetnamescategories））
　　混淆矩阵
　　print（ConfusionMatrix。。。）
　　print（metrics。confusionmatrix（testtarget，testpredict））
　　ifnotos。path。exists（vocabdir）：
　　构建词典表
　　buildvocab（traindir，vocabdir）
　　categories，cattoidreadcategory（）
　　words，wordtoidreadvocab（vocabdir）
　　kNN
　　modelneighbors。KNeighborsClassifier（）
　　decisiontree
　　modeltree。DecisionTreeClassifier（）
　　randomforest
　　modelensemble。RandomForestClassifier（nestimators10）nestimators为基决策树的数量，一般越大效果越好直至趋于收敛
　　train（）
　　test（）运行结果：
　　eadcategory。。。
　　readvocab。。。
　　starttraining。。。
　　starttesting。。。
　　accuracyis0。875000
　　precisionrecallf1scoresupport
　　娱乐0。830。910。8789
　　房产0。780。830。80104
　　教育0。810。810。81104
　　家居0。750。710。7389
　　游戏0。930。950。94104
　　时政0。780。790。7894
　　时尚0。940。890。9291
　　体育0。980。970。97116
　　财经0。950。910。93115
　　科技0。990。960。9794
　　avgtotal0。880。880。881000
　　ConfusionMatrix。。。
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