大数据潮汐算法有哪些,大数据的核心算法有哪些

大数据工程师的发展方向是大数据行业专家、大数据咨询专家、大数据架构师、大数据项目经理等职位，算法工程师的发展方向是算法专家、首席科学家等职位。大数据工程师的定位往往是从应用的角度出发，而算法工程师的定位是非常具体的。大数据工程师需要解决大数据平台的设计和应用，而算法工程师往往针对具体的问题场景设计算法，有些团队会请算法工程师来完成算法实现。

大数据的核心算法有哪些？

算法是指一切经过明确定义的计算过程，其将某个或者某组值作为输入内容，并产生某个或者某组值作为输出结果。简单的说，我们可以将算法视为一系列用于解决某个任务的步骤。大数据领域常用的算法有CART算法K-Means算法AdaBoost算法C4.5算法PageRank算法Apriori算法EM算法SVM算法朴素贝叶斯算法等。

大数据工程师跟算法工程师的区别有哪些？

大数据正在经历从概念向产业转化的过程，目前大数据领域的岗位职责也开始逐渐清晰，更多的大数据岗位将被陆续释放，这些岗位中目前比较常见的就是大数据工程师和算法工程师，这两个岗位的区别体现在以下几点第一定位不同。大数据工程师的定位往往从应用的角度出发，而算法工程师的定位则非常具体，大数据工程师需要解决大数据平台的设计以及应用，而算法工程师往往针对具体问题场景进行算法设计，有的团队也会要求算法工程师完成算法实现。

第二职责不同。大数据工程师的任务往往都是基于大数据平台的，比如最常见的是大数据平台的功能开发，原有系统的大数据化，大数据的场景解决方案，大数据与其他系统的对接等等。算法工程师的任务往往是根据具体的场景进行算法设计训练算法验证算法等任务，当然也有的团队把算法设计和算法实现分开。第三任务面不同。从工作的内容来看，大数据工程师的工作面更广一些，有的时候大数据工程师还需要做一些大数据运维方面的事情，比如大数据平台的搭建组件部署测试等工作，另外还可能会做一些存储虚拟化管控方面的任务，当然更多的任务是完成功能的开发和对接。

相比于算法工程师来说，大数据工程师的任务面更广一些。第四发展方向不同。大数据工程师的发展方向是大数据行业专家大数据咨询专家大数据架构师大数据项目经理等岗位，而算法工程师发展方向是算法专家首席科学家团队等岗位。可以说大数据工程师更偏向工程实践方向，而算法工程师往往更偏向研发方向。大数据是我的主要研究方向之一，目前我也在带大数据方向的研究生，我会陆续在头条写一些关于大数据方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我的头条号，相信一定会有所收获。

大数据会常用到哪些算法知识？

目前大家想要学习大数据或者人工智能的东西，都是听过不少，但是又不知道如何下手，感觉是一个非常模糊抽象难懂的东西。我常举一个例子水果大家都听过，但是没见过，你肯定会反驳我，我见过啊香蕉苹果橘子都是水果啊。对，今天今天我们就来聊聊，大数据，聊聊大数据里面的香蕉苹果橘子如何找到这些水果？我建议最有效的就是去看大数据相关岗位的招聘要求，简单用近期一个朋友在朋友圈的招聘贴来找水果有兴趣的，赶紧简历砸过去看上图，解释下123这些基础知识就不说了，任何一个计算机相关的同学肯定都知道这些基础能力计算机原理数据结构网络技术信息论 等等。

下面重点介绍以下苹果的常用算法——机器学习和模式识别，包括以下几种。工程中的许多应用都是从这些基本算法中改进和集成而来的。要快速理解这些基本算法，推荐一本超薄的书《李航统计学习法》，可以用来做概述。或者精读可以1回归算法2神经网络3SVM支持向量机4聚类算法5降维算法6推荐算法除了上面的算法，机器学习中还有其他的算法比如高斯判别式，朴素贝叶斯，决策树等等。

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