談?wù)勎以?a href="http://kwnqmltzvs.cn" target="_blank">北京獵頭公司做大數(shù)據(jù)獵頭職位都學(xué)到了什么
2017年就這么過(guò)來(lái)了，祝大家元旦快樂(lè)，在新的一年里offer多多，提成多多。
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元旦放假三天，終于可以好好的整理一下思路、資料、心態(tài)。在2016年最后的晚上，我依然在奮力的整理著簡(jiǎn)歷資料。然后，大晚上的要和我們Terry總交流學(xué)習(xí)心得。最近，每天都要跟他交流學(xué)習(xí)心得。這個(gè)心得，不只是對(duì)于職位知識(shí)的理解，還包括各種細(xì)節(jié)問(wèn)題的處理等等，其實(shí)是讓人可以很快成長(zhǎng)的。有時(shí)候不把自己逼一把，真的不知道自己還能看明白rmdir、mkdir、cd、ls、pushd、popd、pwd這些命令，也真是神奇了我。
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我在做北京獵頭公司做獵頭這些年，一直都是做技術(shù)類職位。本身是文科生的我，卻對(duì)技術(shù)有著很深刻的興趣，高中應(yīng)該學(xué)理科，可是物理化學(xué)學(xué)不會(huì)啊，淚目。很想弄明白那些邏輯、原理是怎么回事。最最開(kāi)始做北京獵頭是做重工業(yè)機(jī)械的職位，自己就主動(dòng)的找視頻、資料去看，去理解。后來(lái)做互聯(lián)網(wǎng)IT類的技術(shù)類職位，依然是逛各種技術(shù)類網(wǎng)站github、csdn等地方，現(xiàn)在又多了微信公眾號(hào)、今日頭條、微博、貼吧等媒體，非常便捷，可以很好的學(xué)習(xí)很多東西。保持一顆隨時(shí)學(xué)習(xí)的心，是很好的事情。就像我和人選朋友說(shuō)，元旦放假是不是會(huì)和家人出去旅游呀？好好休息呀？人選說(shuō)，不行啊，我還要學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)、算法。好吧，真是越厲害的人，越努力。
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非常感謝我們Mark同學(xué)推薦給我聽(tīng)一聽(tīng)北京獵頭公司講大數(shù)據(jù)的錄音，聽(tīng)完之后挺有體會(huì)的。然后再結(jié)合現(xiàn)在做的職位們，現(xiàn)在我就寫(xiě)了下來(lái)，也許對(duì)大家有一些幫助，就當(dāng)是我做讀書(shū)筆記好了。因?yàn)橐苍S大家都懂這些吧。
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一、什么是大數(shù)據(jù)
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北京獵頭公司的老師說(shuō)，大數(shù)據(jù)就是海量數(shù)據(jù)信息高效處理轉(zhuǎn)化為企業(yè)級(jí)信息資產(chǎn)。
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你看，這一句話就包含四個(gè)關(guān)鍵信息，涉及到量、速度、多樣性、價(jià)值四個(gè)概念。大數(shù)據(jù)的全套流程就是這么一個(gè)過(guò)程：數(shù)據(jù)量首先要足夠大，然后處理起來(lái)要高效，從一堆不知道有什么用的數(shù)據(jù)中，進(jìn)行各種加工處理轉(zhuǎn)化，然后成為企業(yè)可以利用的上的信息資產(chǎn)。
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這個(gè)大數(shù)據(jù)里邊，包含四個(gè)工種。
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1、基建的人，搭建整個(gè)底層，進(jìn)行運(yùn)維、監(jiān)控、預(yù)警，更多的是架構(gòu)師，說(shuō)是還有運(yùn)維工程師，更多的是做基礎(chǔ)建設(shè)、搭建Hadoop、搭建database、打通樞紐。
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2、實(shí)施的人，這些工程師們主要是做數(shù)據(jù)扭轉(zhuǎn)，對(duì)于應(yīng)用邏輯的實(shí)施，就是做代碼實(shí)現(xiàn)。這一部分分兩層，偏Hadoop方面的用java多一些，偏BI層面的更接近轉(zhuǎn)化，做ETL。
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3、轉(zhuǎn)化的人，就是將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為商業(yè)資產(chǎn)的過(guò)程。這方面北京獵頭公司的老師說(shuō)分三類，數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)。DM，高級(jí)分析師和數(shù)據(jù)科學(xué)家，做深度分析、預(yù)測(cè)、基礎(chǔ)算法，人工干預(yù)比較高，這些人就是偏向于數(shù)據(jù)挖掘（data mining）。DA，就是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行商業(yè)化分析（data analysis），有的數(shù)據(jù)分析師，他不懂技術(shù)，意思就是不懂開(kāi)發(fā)技術(shù)、編碼，但是他是能夠用一系列分析軟件去做分析的。還有一部分人是從最開(kāi)始做技術(shù)，后來(lái)轉(zhuǎn)為開(kāi)發(fā)的，這樣的人相對(duì)來(lái)說(shuō)更厲害一些，能夠調(diào)優(yōu)軟件去做更好的分析。ML，機(jī)器學(xué)習(xí)，科學(xué)家做模型引擎，上線后機(jī)器自動(dòng)運(yùn)行，自己學(xué)習(xí)，人工干預(yù)的就少了。
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4、交互的人，interaction，這方面的人更多是偏向于前端了，主要是做報(bào)表、做接口的人。報(bào)表是企業(yè)內(nèi)部的人看。一部分人做接口，一部分人寫(xiě)report的。
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二、推薦算法和推薦系統(tǒng)是什么
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就比如我曾經(jīng)在某網(wǎng)站上瀏覽過(guò)某品牌的手機(jī)殼，下次我再打開(kāi)這個(gè)app，它就會(huì)自動(dòng)給我推薦一些手機(jī)殼讓我挑選。它就覺(jué)得我的個(gè)人意向是想買(mǎi)個(gè)什么樣的手機(jī)殼，而且手機(jī)殼的外形、顏色、價(jià)格、品牌等，基本都是跟我瀏覽過(guò)的類似。這就是一個(gè)典型的推薦。
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原理大概的意思就是，我在這個(gè)網(wǎng)站上的瀏覽痕跡，他們的后臺(tái)都記錄了下來(lái)。其實(shí)一旦我們?yōu)g覽某網(wǎng)站，人家的后臺(tái)基本上都把我的所有信息都記錄下來(lái)了。通過(guò)各種布點(diǎn)來(lái)收集我的所有數(shù)據(jù)，去做一系列的用戶行為分析和用戶畫(huà)像，做推薦算法和推薦系統(tǒng)，進(jìn)行用戶購(gòu)買(mǎi)行為的推薦。
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推薦算法工程師要會(huì)什么
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人選朋友說(shuō)，這幾個(gè)算法：隨機(jī)森林GBDT、邏輯回歸、k-means算法、樸素貝葉斯、決策樹(shù)，是必須要用上的。所以就可以問(wèn)人選，這些算法你會(huì)不會(huì)呀？以此來(lái)確定人選的基本能力。
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那么推薦算法和推薦系統(tǒng)有什么區(qū)別
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有的人選是專門(mén)做系統(tǒng)的，比如搜索系統(tǒng)、推薦系統(tǒng)，他會(huì)用到一些算法，但并不是真正的搞算法的。研究推薦算法的，也并不是會(huì)做推薦系統(tǒng)。然后推薦算法是要應(yīng)用到推薦系統(tǒng)上，光有算法了，沒(méi)有地方用，那只是數(shù)據(jù)模型，沒(méi)法轉(zhuǎn)化成真實(shí)的價(jià)值，還是要上系統(tǒng)才能夠發(fā)揮作用。怎么看它是不是起作用，這就要檢驗(yàn)一下了。至于檢驗(yàn)的過(guò)程，那就是另一個(gè)人干的事了，這個(gè)人叫算法測(cè)試工程師。他通過(guò)各種檢測(cè)軟件看點(diǎn)擊量、瀏覽量、點(diǎn)擊率、轉(zhuǎn)化率等一系列指標(biāo)，來(lái)衡量這個(gè)算法，是不是好用。
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寫(xiě)了好多呀，我也不是專家，說(shuō)的都是自己的理解，肯定有不對(duì)的地方，多多包涵吧。
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