算法工程师是前端培训吗

1、前端开发前端开发现在一般指的就是web前端开发工程师，其负责是网站前端页面也就是网页的页面开发，简单的说网站前端负责是东西是网站用户可见的东西，如网页上的特效、网页的布局、图片、视频等内容。网站前端工程师的工作内容就是将美工设计的效果图的设计成浏览器可以运行的网页，并和后端开发工程师配合做网页的数据显示和交互。2、后端开发后端开发一般也叫做后台，其负责是网站后台逻辑的设计和实现还有用户及网站的数据的保存和读取。比如一般网站都是有用户注册和登录的，用户的注册的信息通过前端发送给后端，后端将其保存在数据库中，用户登录网站的时候，后端需要通过用户输入的用户名和密码是否与数据库中的一致来判断用户是否有权限登录，这是后台开发中的一个最简单的功能。

⑴ 菜鸟问个问题，算法工程师一般是学什么出身的

其实有些算法是在数学的基础上，但是光弄数学是没有的，那只是纸上谈兵而已，真正地还得将其在计算机中运用的更多才行

⑵ 算法工程师学什么专业

学云计算属于电子商务专业。

⑶ 算法工程师、研发工程师、软件工程师都是什么

算法工程师是利用算法来处理事物的人，根据研究领域，主要包括软件开发和软件开发方面的知识和知识，它主要包括对软件开发的知识/视频专业进行加工的工程师，软件开发的工程师和软件开发的工程师需要有丰富的经验。

研发工程师是从事某一行业的专业人员，系统地研究和开发一些不存在的东西，并且有一定的经验，或者改进已经存在的东西以达到最广泛的工作目标的程序员，它需要强烈的好奇心，喜欢新的东西，有趣的学习。

软件工程师是从事软件专业的人的专业能力的认证，它表明他具有从事工程开发的系列的相关工程师的集体资格。

(3)算法工程师什么专业扩展阅读：

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。

研发工程师创新意识：

思路开阔，能从市场、用户和生产工艺角度考虑产品开发。唯技术至上的人，思路狭隘，即使聪明过人，只能扮演一个处理具体问题的小角色。企业的唯一目标是赚钱，能赚钱就是好产品，不能赚钱就等于零。

对于软件工程师，不太重视学历，但并不是对学历没有要求，重点关注项目的经验和学习知识的能力，能否利用软件工程专业知识来解决问题，根据岗位不同，对软件工程师的要求也有所不同。

⑷ 算法工程师要学什么

所谓算法工程师，首先需要是一名工程师，那么就要掌握所有开发工程师都需要掌握的一些能力。有些新手对于这一点存在一些误解，认为所谓算法工程师就只需要思考和设计算法，不用在乎这些算法如何实现，而且会有人帮你来实现你想出来的算法方案。这种思想是错误的，在大多数企业的大多数职位中，算法工程师需要负责从算法设计到算法实现再到算法上线这一个全流程的工作。所以作为一个算法工程师，首先要会编程，你的编程语言一定要熟练掌握。当你熟练掌握编程语言以后，还要认真研究机器学习理论以及概率与数理统计方面的知识。慢慢进阶到架构设计以后，你才向算法工程师迈出了坚实的一步。

⑸ 算法工程师一般是学什么出身的

ACMer

⑹ 算法工程师应该学哪些

一、算法工程师简介 （通常是月薪15k以上，年薪18万以上，只是一个概数，具体薪资可以到招聘网站如拉钩，猎聘网上看看） 算法工程师目前是一个高端也是相对紧缺的职位； 算法工程师包括 音/视频算法工程师（通常统称为语音/视频/图形开发工程师）、图像处理算法工程师、计算机视觉算法工程师、通信基带算法工程师、信号算法工程师、射频/通信算法工程师、自然语言算法工程师、数据挖掘算法工程师、搜索算法工程师、控制算法工程师（云台算法工程师，飞控算法工程师，机器人控制算法）、导航算法工程师（ @之介 感谢补充）、其他【其他一切需要复杂算法的行业】 专业要求：计算机、电子、通信、数学等相关专业； 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； 语言要求：英语要求是熟练，基本上能阅读国外专业书刊，做这一行经常要读论文； 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。 算法工程师的技能树（不同方向差异较大，此处仅供参考） 1 机器学习 2 大数据处理：熟悉至少一个分布式计算框架Hadoop/Spark/Storm/ map-rece/MPI 3 数据挖掘 4 扎实的数学功底 5 至少熟悉C/C++或者Java，熟悉至少一门编程语言例如java/python/R 加分项：具有较为丰富的项目实践经验（不是水论文的哪种） 二、算法工程师大致分类与技术要求 （一）图像算法/计算机视觉工程师类 包括 图像算法工程师，图像处理工程师，音/视频处理算法工程师，计算机视觉工程师 要求 l 专业：计算机、数学、统计学相关专业； l 技术领域：机器学习，模式识别 l 技术要求： （1） 精通DirectX HLSL和OpenGL GLSL等shader语言，熟悉常见图像处理算法GPU实现及优化； （2） 语言：精通C/C++； （3） 工具：Matlab数学软件，CUDA运算平台，VTK图像图形开源软件【医学领域：ITK，医学图像处理软件包】 （4） 熟悉OpenCV/OpenGL/Caffe等常用开源库； （5） 有人脸识别，行人检测，视频分析，三维建模，动态跟踪，车识别，目标检测跟踪识别经历的人优先考虑； （6） 熟悉基于GPU的算法设计与优化和并行优化经验者优先； （7） 【音/视频领域】熟悉等视频编解码标准和FFMPEG，熟悉rtmp等流媒体传输协议，熟悉视频和音频解码算法，研究各种多媒体文件格式，GPU加速； 应用领域： （1） 互联网：如美颜app （2） 医学领域：如临床医学图像 （3） 汽车领域 （4） 人工智能 相关术语： （1） OCR：OCR （Optical Character Recognition，光学字符识别）是指电子设备（例如扫描仪或数码相机）检查纸上打印的字符，通过检测暗、亮的模式确定其形状，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程 （2） Matlab：商业数学软件； （3） CUDA： (Compute Unified Device Architecture)，是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台（由ISA和GPU构成）。 CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题 （4） OpenCL: OpenCL是一个为异构平台编写程序的框架，此异构平台可由CPU，GPU或其他类型的处理器组成。 （5） OpenCV：开源计算机视觉库；OpenGL：开源图形库；Caffe：是一个清晰，可读性高，快速的深度学习框架。 （6） CNN：（深度学习）卷积神经网络（Convolutional Neural Neork）CNN主要用来识别位移、缩放及其他形式扭曲不变性的二维图形。 （7） 开源库：指的是计算机行业中对所有人开发的代码库，所有人均可以使用并改进代码算法。 （二）机器学习工程师 包括 机器学习工程师 要求 l 专业：计算机、数学、统计学相关专业； l 技术领域：人工智能，机器学习 l 技术要求： （1） 熟悉Hadoop/Hive以及Map-Rece计算模式，熟悉Spark、Shark等尤佳； （2） 大数据挖掘； （3） 高性能、高并发的机器学习、数据挖掘方法及架构的研发； 应用领域： （1）人工智能，比如各类仿真、拟人应用，如机器人 （2）医疗用于各类拟合预测 （3）金融高频交易 （4）互联网数据挖掘、关联推荐 （5）无人汽车，无人机 相关术语： （1） Map-Rece：MapRece是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。概念"Map（映射）"和"Rece（归约）"，是它们的主要思想，都是从函数式编程语言里借来的，还有从矢量编程语言里借来的特性。 （三）自然语言处理工程师 包括 自然语言处理工程师 要求 l 专业：计算机相关专业； l 技术领域：文本数据库 l 技术要求： （1） 熟悉中文分词标注、文本分类、语言模型、实体识别、知识图谱抽取和推理、问答系统设计、深度问答等NLP 相关算法； （2） 应用NLP、机器学习等技术解决海量UGC的文本相关性； （3） 分词、词性分析、实体识别、新词发现、语义关联等NLP基础性研究与开发； （4） 人工智能，分布式处理Hadoop； （5） 数据结构和算法； 应用领域： 口语输入、书面语输入 、语言分析和理解、语言生成、口语输出技术、话语分析与对话、文献自动处理、多语问题的计算机处理、多模态的计算机处理、信息传输与信息存储 、自然语言处理中的数学方法、语言资源、自然语言处理系统的评测。 相关术语： （2） NLP：人工智能的自然语言处理，NLP (Natural Language Processing) 是人工智能（AI）的一个子领域。NLP涉及领域很多，最令我感兴趣的是“中文自动分词”（Chinese word segmentation）：结婚的和尚未结婚的【计算机中却有可能理解为结婚的“和尚“】 （四）射频/通信/信号算法工程师类 包括 3G/4G无线通信算法工程师， 通信基带算法工程师，DSP开发工程师（数字信号处理），射频通信工程师，信号算法工程师 要求 l 专业：计算机、通信相关专业； l 技术领域：2G、3G、4G，BlueTooth（蓝牙），WLAN，无线移动通信, 网络通信基带信号处理 l 技术要求： （1） 了解2G，3G，4G，BlueTooth，WLAN等无线通信相关知识，熟悉现有的通信系统和标准协议，熟悉常用的无线测试设备； （2） 信号处理技术，通信算法； （3） 熟悉同步、均衡、信道译码等算法的基本原理； （4） 【射频部分】熟悉射频前端芯片，扎实的射频微波理论和测试经验，熟练使用射频电路仿真工具（如ADS或MW或Ansoft）；熟练使用cadence、altium designer PCB电路设计软件； （5） 有扎实的数学基础，如复变函数、随机过程、数值计算、矩阵论、离散数学 应用领域： 通信 VR【用于快速传输视频图像，例如乐客灵境VR公司招募的通信工程师（数据编码、流数据）】 物联网，车联网 导航，军事，卫星，雷达 相关术语： （1） 基带信号：指的是没有经过调制（进行频谱搬移和变换）的原始电信号。 （2） 基带通信（又称基带传输）：指传输基带信号。进行基带传输的系统称为基带传输系统。传输介质的整个信道被一个基带信号占用.基带传输不需要调制解调器，设备化费小，具有速率高和误码率低等优点,.适合短距离的数据传输，传输距离在100米内，在音频市话、计算机网络通信中被广泛采用。如从计算机到监视器、打印机等外设的信号就是基带传输的。大多数的局域网使用基带传输，如以太网、令牌环网。 （3） 射频：射频（RF）是Radio Frequency的缩写，表示可以辐射到空间的电磁频率（电磁波），频率范围从300KHz～300GHz之间（因为其较高的频率使其具有远距离传输能力）。射频简称RF射频就是射频电流，它是一种高频交流变化电磁波的简称。每秒变化小于1000次的交流电称为低频电流，大于10000次的称为高频电流，而射频就是这样一种高频电流。高频(大于10K)；射频（300K-300G）是高频的较高频段；微波频段（300M-300G）又是射频的较高频段。【有线电视就是用射频传输方式】 （4） DSP：数字信号处理，也指数字信号处理芯片 （五）数据挖掘算法工程师类 包括 推荐算法工程师，数据挖掘算法工程师 要求 l 专业：计算机、通信、应用数学、金融数学、模式识别、人工智能； l 技术领域：机器学习，数据挖掘 l 技术要求： （1） 熟悉常用机器学习和数据挖掘算法，包括但不限于决策树、Kmeans、SVM、线性回归、逻辑回归以及神经网络等算法； （2） 熟练使用SQL、Matlab、Python等工具优先； （3） 对Hadoop、Spark、Storm等大规模数据存储与运算平台有实践经验【均为分布式计算框架】 （4） 数学基础要好，如高数，统计学，数据结构 l 加分项：数据挖掘建模大赛； 应用领域 （1） 个性化推荐 （2） 广告投放 （3） 大数据分析 相关术语 Map-Rece：MapRece是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。概念"Map（映射）"和"Rece（归约）"，是它们的主要思想，都是从函数式编程语言里借来的，还有从矢量编程语言里借来的特性。 （六）搜索算法工程师 要求 l 技术领域：自然语言 l 技术要求： （1） 数据结构，海量数据处理、高性能计算、大规模分布式系统开发 （2） hadoop、lucene （3） 精通Lucene/Solr/Elastic Search等技术，并有二次开发经验 （4） 精通Lucene/Solr/Elastic Search等技术，并有二次开发经验； （5） 精通倒排索引、全文检索、分词、排序等相关技术； （6） 熟悉Java，熟悉Spring、MyBatis、Netty等主流框架； （7） 优秀的数据库设计和优化能力，精通MySQL数据库应用 ； （8） 了解推荐引擎和数据挖掘和机器学习的理论知识，有大型搜索应用的开发经验者优先。 （七）控制算法工程师类 包括了云台控制算法，飞控控制算法，机器人控制算法 要求 l 专业：计算机，电子信息工程，航天航空，自动化 l 技术要求： （1） 精通自动控制原理（如PID）、现代控制理论，精通组合导航原理，姿态融合算法，电机驱动，电机驱动 （2） 卡尔曼滤波，熟悉状态空间分析法对控制系统进行数学模型建模、分析调试； l 加分项：有电子设计大赛，机器人比赛，robocon等比赛经验，有硬件设计的基础； 应用领域 （1）医疗/工业机械设备 （2）工业机器人 （3）机器人 （4）无人机飞控、云台控制等 （八）导航算法工程师 要求 l 专业：计算机，电子信息工程，航天航空，自动化 l 技术要求（以公司职位JD为例） 公司一（1）精通惯性导航、激光导航、雷达导航等工作原理； （2）精通组合导航算法设计、精通卡尔曼滤波算法、精通路径规划算法； （3）具备导航方案设计和实现的工程经验； （4）熟悉C/C++语言、熟悉至少一种嵌入式系统开发、熟悉Matlab工具； 公司二（1）熟悉基于视觉信息的SLAM、定位、导航算法，有1年以上相关的科研或项目经历； （2）熟悉惯性导航算法，熟悉IMU与视觉信息的融合; 应用领域 无人机、机器人等。

⑺ 想成为一名人工智能算法工程师，大学读什么专业

就业前景还是蛮大的！！！这是未来的潮流

⑻ 想做算法工程师考研考哪个专业

模式识别一类！

⑼ 想成为一名人工智能算法工程师，大学读什么专业

首先，从研究生的就业情况来看，近两年算法工程师的岗位需求量较前些年有了明显的下滑，目前大数据岗位的研发型人才需求量要相对大一些。所以，如果当前要想选择从事算法岗位，在选择空间上往往并不会很大，这一点应该做好心理准备。 在IT行业内多个领域都需要算法工程师，目前算法岗位多集中在大数据和人工智能相关领域，由于目前大数据正处在落地应用的初期，而人工智能行业也普遍存在落地难的问题，所以算法岗位的需求量受到了较大的影响。 从目前行业的发展趋势来看，算法岗位短期内出现爆发式人才需求的可能性并不大，一方面科技企业对于算法人才的储备相对比较充足(前些年招聘较多)，另一方面算法研究也需要一个沉淀的过程。 从人才培养的角度来看，算法工程师往往都需要具备研究生学历，计算机专业、数学专业和统计学专业比较容易从事算法岗位(要看具体的研究方向)，也有一部分经济学专业、物理专业、自动化专业的毕业生会从事算法岗位。 计算机相关专业从事算法岗位是比较常见的，其中以大数据方向、人工智能相关方向的毕业生从事算法岗位居多，实际上也有一部分计算机专业的本科生会选择算法岗位，这与自身的知识结构有较为密切的关系。 早期有不少数学相关专业的毕业生会从事算法岗位，但是目前数学专业的毕业生从事算法岗位的要求有了较为明显的提升，重点在于算法实现能力的要求(编程能力)，这也导致一部分数学专业毕业生无法直接从事算法岗位。 目前，人工智能的研究和实践如火如荼，但是应该摆正心态，做好打持久战的准备，短时期内很难将该领域的技术研究透彻，并完全推广应用。一句话，此路任重而道远，但却是人类社会科技发展的必经阶段。

⑽ 算法工程师一般是学什么出身求解答

算法工程师一般都是学的数据挖掘和机器学习，而且对专业要求比较高，对能力也有一定的限制。

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。

所有的问题一般都最后都会归结为数学问题，我觉得这方面功底好了，应该是可以的。 西 嵌 教 育