算法工程师是前端培训

前端入门简单，门槛低，非常适合零基础来学的。自学前端开发无人专业老师引导，遇到问题无法及时沟通解决，接收的信息较为零散，容易找错学习方向，导致学习效率低。建议零基础的你选择一家靠谱的学校，先打好基础，系统的学习，因为只有选择正确的学习方式方法才能到达预期目标。

首先一个系统的学习课程，学完大概在6个月左右，当然这个需要看你用什么样的方式去学习，还有就是自己的学习能力和努力程度也是有关的，如果是自学的话，时间肯定会长一点，对于自己在学习中遇到的问题，不能及时的解决，很多时间就会花费在这解决问题上面，还有就是需要自己去找相关的视频和资料，也是比较浪费时间的，最后是详细的学习安排路线：基础：HTML+CSS页面搭建，CS核心和PC端页面开发，HTML5移动端页面开发核心：web前端核心技术JavaScript，ecmasript，dom，ajax，json，正则，作用域，运动框架，核心算法，高级函数，插件封装，jQuery。高级：html5+高级JavaScript开发，大数据可视化，webapp交互接口，lbs定位，微信sdk，es6标准，高级算法，数据结构，插件封装。框架：bootstrap、vue、react、angular、sass企业开发应用。

前端开发涉及javascript，html和css等技术，所以如果要全面掌握，需要一个过程。一般来说，认真学习三个月可以初步掌握这些技术，可以入门，但是如果想深入学习和掌握高级的内容，需要长期积累，所以整体上来说，计算机前端开发是一个长期学习的过程。

该专业毕业的学生可以去对大数据处理有需求的各行业部门，如银行、商业机构、电信、电商公司等入职，也可以从事数据采集、管理、分析与挖掘方面的工作。1、大数据工程师：从事数据采集与管理工作，需要较强的IT专业能力，这个岗位也有很多别名，如hadoop工程师、javag工程师（大数据）、ETL工程师等，关键看其岗位职责和技能需求，别看名字。应届生月薪平均在10k以上。2、大数据分析师：从事数据资源开发与利用，主要工作是数据分析、和数据挖掘，能出图表、出报告。需要数量使用一些分析工具，比如spss、SAS，如果能使用编程的方式灵活进行数据分析，就更好了，比如python或R.这个岗位也有别名，比如数据分析师，商务智能分析师。应届生月薪大约在8k以上。3、算法工程师：从事机器学习，构建人工智能模型，也称机器学习工程师，在商业领域，也有称为商务智能工程师的。该岗位需要很强的数学分析能力和编程能力，是三个岗位中的金领职位，也是月薪最高的职位，应届生月薪目前在15K以上。

一名合格的前端开发工程师，不单单需要掌握前端必须的各种技术，同时还要掌握其它技术，需要掌握一点后台的知识，同时也要对网站构架有一定的了解，这样才可以称之为一个合格的Web前端开发工程师。如果你想自学，可以找一些千锋视频学习资源之类。如果你想要快速学习Web前端技术，专业全面的学习方式比较好，一般费用在2W左右，4-6个月左右。千锋适合零基础的小白迅速成长，学习曲线先快后慢，也适合有一定基础的学员进阶学习，巩固知识的基础上，稳步进步突破职业瓶颈。

大数据广泛应用于电网运行、经营管理及优质服务等各大领域，并正在改变着各行各业，也引领了大数据人才的变革。大数据就业前景怎么样？这对于在就业迷途中的我们是一个很重要的信息。随着大数据时代的到来，这次国家教育部也改革动真格了。大军即将进入，全民开始行动了。2019年各大高校都已经开设大数据专业，真正的竞争压力马上就会来了，已经加入大数据行业的同学很幸运，一定要抓住一切可以抓住机会，全身心的投入。人生不只是低头拉车，更要抬头看路。01大数据人才需求及现状分析随着国家重视大数据，政府扶持大数据，大数据在企业中生根发芽，开花结果。未来三至五年，中国需要180万数据人才，但目前只有约30万人。PS：各大招聘网站的岗位需求前程无忧大数据岗位搜索，共29854个职位满足条件；智联招聘大数据岗位搜索，共27627个职位满足条件；猎聘网大数据岗位搜索，共1000+个职位满足条件；拉勾网大数据岗位搜索，共500+个职位满足条件。请点击输入图片描述高薪只要你敢想，敢付出，还害怕高薪的人不是自己吗？02转型大数据适合的人群1、JavaJava以及基于Java的框架，被发现俨然成为了硅谷最大的那些高科技公司的骨骼支架。如果你移动到过去的原型制作并需要建立大型系统，那么Java往往是你的最佳选择。2、PythonPython往往在大数据处理框架中得到支持。3、RR语言已经成为了数据科学的宠儿。4、Hadoop和HiveHadoop比其他一些处理工具慢，但它出奇的准确，因此被广泛用于后端分析。它和Hive——一个基于查询并且运行在顶部的框架可以很好地结对工作。技术层面来说，其实只要有点基础的程序员转型大数据都有天然进阶优势，即使你没有学过以上语言上手Hadoop也是可以的。03大数据开发就业方向大数据作为一门基础科学，无论在数据开发及分析、物联网和人工智能算法训练领域，都有着核心技术和职位诉求，那么开发方向都有哪些对口的工作职位呢？方向1：大数据工程师，大数据开发工程师，大数据维护工程师，大数据研发工程师，大数据架构师等；方向2：大数据分析师，大数据高级工程师，大数据分析师专家，大数据挖掘师，大数据算法师等；方向3：大数据运维工程师等。大数据开发这块年龄影响比较小，因为搞大数据不是简单的编程，编程的份量连1/6都不到，很多时候需要你从服务器、存储、计算、运维等多个方面来分析问题解决问题。在大数据行业内生存的时间越久，其经验也会越得到肯定，这也是大多数资深IT人士分析大数据或将带来50、60岁的“老”专家的原因。面对如此光明而诱人的前景，有远见的人，早已给自己安排了后路。目前，一个大数据工程师的月薪轻松过万，一个有几年工作经验的大数据工程师，薪酬在40万~60万元之间，而更顶尖的大数据技术人才则是年薪轻松超百万。

技术能力是技术人员的立身之本。站在算法的角度，这里的技术能力主要是算法应用能力，包括阅读论文、算法实现、工程化以及相关文档的撰写。技术人员常见的一个认知误区是技术大于一切，认为只要技术做好了，就应该得到认可或奖励。事实上，技术在大多数情况下只是商业中的一环，技术做得好不能确保商业上的成功。以自营电商为例，技术人员做一款功能强大的购物APP不难，但同时必须有商品研发、供应链和物流配送才能完成一个极小的商业闭环。此外，要想商品卖得好得有市场和运营团队一起发力。在这样的背景下，购物APP只是诸多商业环节中的一个节点，因此仅仅依赖软件研发技术显然不足以实现商业上的成功。好的技术团队必须始终围绕各商业环节，有能力定位问题，并研发工具有效地解决问题。作为算法工程师，在立项和需求评审时，需要有能力评估项目为业务带来的价值以及算法在整个项目中的价值，从而避免把精力浪费在“投入产出比”不高的事情上。如何做到这一步呢？除了有扎实的技术，还需要深入了解业务。需要了解的业务知识包括（但不限于）商业模式、业务流程、业务限制以及与当前业务相关的技术等等。算法工程师了解业务的另一个好处是洞察需求，解决问题的同时可以发现更多的技术问题，从而推动业务的进步。技术人员最难跨越的是从技术能力到业务能力的提升。有两方面原因：一是技术人员主观上不太愿意处理业务问题（扯皮的事情较多）；二是技术人员晋升和跳槽时主要被考察的还是技术，因此业务能力在有些技术人员看来短期的收益不高。架构能力是一种解决复杂问题的能力，它需要考虑业务的现状和未来，把复杂问题分解成简单问题，然后给出解决方案。与软件架构相比，算法架构更偏向业务，不仅要对业务进行建模和抽象，还要考虑工程实现，以便技术方案在实际业务中落地。因此，良好的技术能力和业务能力是算法架构能力的基础。算法相关的技术项目可能涉及到与其它技术工种的配合，例如：产品经理、数据分析、数据开发、前端、后端、测试、运维等。因此，算法工程师设计的技术方案应该考虑到算法模块与其它技术模块的解耦与协同。算法工程师做解决方案时应该从全局出发：一是技术上不仅考虑算法而且还要考虑工程实现和产品化（切忌手里有锤子，看什么都是钉子的想法）；二是从整体业务的角度考虑项目带来的收益。例如，假设推荐系统的重构可以带来推荐模块的转化率提升。那么这件事情一定值得做吗？我们还应该评估这个提升效果对大盘利润的影响。如果对大盘利润的提升有限，或许应该把精力投入在更有价值的项目中。

1、一定要重视基础

首先建立第一条技能线：就是前端由html，css，js组成;然后将其细化为第二条线，html是由html4和html5组成;第三条线，css由css2和css3组成;第四条线，js由es5和es6构成。

接下来是框架方面的延伸：css方向有less，html方向有bootstrap，js方向有jquery库。

再往下延伸一层：html、css方向，有前端构建工具;js除了jq库之外，还有更全面的前端框架，react、angular、vue。

再往下细化：react是一个view层方案，为了让它能够全面解决前端需求，需要Redux、react-router等作为补充。

再往下：就需要打包发布工具，Webpack。

这些都是一个合格的前端工程师应该具备的能力。

2、学习要有深度和广度

以下都是或多或少要掌握的内容：

Web页面制作基础，掌握传统PC端网页布局和制作

UI网站设计，掌握页面设计和原型图设计

编程基础技术，利用js完成一些常见网页的特效开发

后端开发技术，了解Web服务器的工作原理，并可以简单搭建自己的应用程序服务器端;

移动互联网应用，掌握现在主流的页面制作技术，可以完成微网站的制作，并可以做到多设备兼容

前端是丰富多彩的，你可以融入其中，但不能只停留在这一块领域，你想要更好的发展，你必须多元化发展，比如做一个会JAVA后台的前端，做一个偏UI的前端，做一个很懂技术的产品经理，这些都将是你的优势，很多企业其实并不需要你会很高深的技术，很多项目其实也用不上多少高深的技术，很多时候，你能实现需求，能做出用户体验好的产品，能再特殊的阶段兼任某个岗位，能做一些别人做不了的事情，你的存在就更有价值!总之在技术上要抓住一个重点，也要发散自己的技术点，走更宽的路，同时技术人也要注重情商的提高。

3、一定要探索好的学习方式并持之以恒

现在前端开发已经不是学个css和js就可以上手的时代了。而许多同学却只会点Js，更多的人连Js基础都没有掌握，这样只想靠假简历上位，怎么可能呢?

在技术领域，有太多的东西会迅速的过时，如何能够在这个领域长期处于不败之地，那就一定要有好的学习方式并持之以恒，锻炼自己的学习能力不断的吸收新知识，突破自己，要记得，技术永远没有上限。

我们学习任何一门技术都得先从企业需求的角度来分析，到底这个市场需要怎样的前端开发人才，这样才有让我们这些开发从业者有机会去思考满足需求这个问题，进而才能正确地确立一个可行的职业发展方向，最后达到自己想要的目标。

技术类职业是越老越吃香。

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-reduce/MPI3 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++；

算法工程师未来的发展方向是从基础到资深算法工程师，想了解算法工程师，更推荐咨询达内教育，达内帮助每一个学员成就梦想为己任，成功为社会输送了众多合格人才，为广大学子提供更多IT行业高薪机会。该机构致力于面向IT互联网行业，培养软件开发工程师、测试工程师、UI设计师、网络营销工程师、会计等职场人才，拥有行业内完善的教研团队，强大的师资力量，确保学员利益，全方位保障学员学习；更是与多家企业签订人才培养协议，全面助力学员更好就业。 致力于面向IT互联网行业培养人才，达内大型T专场招聘会每年定期举行，为学员搭建快捷高效的双选绿色通道，在提升学员的面试能力、积累面试经验同时也帮助不同技术方向的达内学员快速就业! 感兴趣的话点击此处，免费学习一下想了解更多有关算法工程师的相关信息，推荐咨询达内教育。达内教育已从事19年IT技术培训，累计培养100万学员，并且独创教学系统，1v1督学，跟踪式学习，有疑问随时沟通。该机构26大课程体系紧跟企业需求，企业级项目，课程穿插大厂真实项目讲解，对标企业人才标准，制定专业学习计划，囊括主流热点技术,助力学生更好的学习。