談?wù)勎以?a href="http://wap.tubshowroom.com" target="_blank">北京獵頭公司做大數據獵頭職位都學(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(zhù)簡(jiǎn)歷資料。然后，大晚上的要和我們Terry總交流學(xué)習心得。最近，每天都要跟他交流學(xué)習心得。這個(gè)心得，不只是對于職位知識的理解，還包括各種細節問(wèn)題的處理等等，其實(shí)是讓人可以很快成長(cháng)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(lèi)職位。本身是文科生的我，卻對技術(shù)有著(zhù)很深刻的興趣，高中應該學(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(lèi)的技術(shù)類(lèi)職位，依然是逛各種技術(shù)類(lèi)網(wǎng)站github、csdn等地方，現在又多了微信公眾號、今日頭條、微博、貼吧等媒體，非常便捷，可以很好的學(xué)習很多東西。保持一顆隨時(shí)學(xué)習的心，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)習大數據、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據的錄音，聽(tīng)完之后挺有體會(huì )的。然后再結合現在做的職位們，現在我就寫(xiě)了下來(lái)，也許對大家有一些幫助，就當是我做讀書(shū)筆記好了。因為也許大家都懂這些吧。
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一、什么是大數據
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北京獵頭公司的老師說(shuō)，大數據就是海量數據信息高效處理轉化為企業(yè)級信息資產(chǎn)。
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你看，這一句話(huà)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。大數據的全套流程就是這么一個(gè)過(guò)程：數據量首先要足夠大，然后處理起來(lái)要高效，從一堆不知道有什么用的數據中，進(jìn)行各種加工處理轉化，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)大數據里邊，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)行運維、監控、預警，更多的是架構師，說(shuō)是還有運維工程師，更多的是做基礎建設、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據扭轉，對于應用邏輯的實(shí)施，就是做代碼實(shí)現。這一部分分兩層，偏Hadoop方面的用java多一些，偏BI層面的更接近轉化，做ETL。
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3、轉化的人，就是將數據轉化為商業(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(lèi)，數據挖掘、數據分析、機器學(xué)習。DM，高級分析師和數據科學(xué)家，做深度分析、預測、基礎算法，人工干預比較高，這些人就是偏向于數據挖掘（data mining）。DA，就是對數據進(jìn)行商業(yè)化分析（data analysis），有的數據分析師，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)轉為開(kāi)發(fā)的，這樣的人相對來(lái)說(shuō)更厲害一些，能夠調優(yōu)軟件去做更好的分析。ML，機器學(xué)習，科學(xué)家做模型引擎，上線(xiàn)后機器自動(dòng)運行，自己學(xué)習，人工干預的就少了。
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4、交互的人，interaction，這方面的人更多是偏向于前端了，主要是做報表、做接口的人。報表是企業(yè)內部的人看。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)什么樣的手機殼，而且手機殼的外形、顏色、價(jià)格、品牌等，基本都是跟我瀏覽過(guò)的類(lèi)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)收集我的所有數據，去做一系列的用戶(hù)行為分析和用戶(hù)畫(huà)像，做推薦算法和推薦系統，進(jìn)行用戶(hù)購買(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有什么區別
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有的人選是專(zhuān)門(mén)做系統的，比如搜索系統、推薦系統，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。然后推薦算法是要應用到推薦系統上，光有算法了，沒(méi)有地方用，那只是數據模型，沒(méi)法轉化成真實(shí)的價(jià)值，還是要上系統才能夠發(fā)揮作用。怎么看它是不是起作用，這就要檢驗一下了。至于檢驗的過(guò)程，那就是另一個(gè)人干的事了，這個(gè)人叫算法測試工程師。他通過(guò)各種檢測軟件看點(diǎn)擊量、瀏覽量、點(diǎn)擊率、轉化率等一系列指標，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(zhuān)家，說(shuō)的都是自己的理解，肯定有不對的地方，多多包涵吧。
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