2017年就這么過來了，祝大家元旦快樂，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。在2016年最后的晚上，我依然在奮力的整理著簡歷資料。然后，大晚上的要和我們Terry總交流學習心得。最近，每天都要跟他交流學習心得。這個心得，不只是對于職位知識的理解，還包括各種細節問題的處理等等，其實是讓人可以很快成長的。有時候不把自己逼一把，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，一直都是做技術類職位。本身是文科生的我，卻對技術有著很深刻的興趣，高中應該學理科，可是物理化學學不會啊，淚目。很想弄明白那些邏輯、原理是怎么回事。最最開始做北京獵頭是做重工業機械的職位，自己就主動的找視頻、資料去看，去理解。后來做互聯網IT類的技術類職位，依然是逛各種技術類網站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，可以很好的學習很多東西。保持一顆隨時學習的心，是很好的事情。就像我和人選朋友說，元旦放假是不是會和家人出去旅游呀？好好休息呀？人選說，不行啊，我還要學習大數據、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同學推薦給我聽一聽北京獵頭公司講大數據的錄音，聽完之后挺有體會的。然后再結合現在做的職位們，現在我就寫了下來，也許對大家有一些幫助，就當是我做讀書筆記好了。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，大數據就是海量數據信息高效處理轉化為企業級信息資產。
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你看，這一句話就包含四個關鍵信息，涉及到量、速度、多樣性、價值四個概念。大數據的全套流程就是這么一個過程：數據量首先要足夠大，然后處理起來要高效，從一堆不知道有什么用的數據中，進行各種加工處理轉化，然后成為企業可以利用的上的信息資產。
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這個大數據里邊，包含四個工種。
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1、基建的人，搭建整個底層，進行運維、監控、預警，更多的是架構師，說是還有運維工程師，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，對于應用邏輯的實施，就是做代碼實現。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資產的過程。這方面北京獵頭公司的老師說分三類，數據挖掘、數據分析、機器學習。DM，高級分析師和數據科學家，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，就是對數據進行商業化分析（data analysis），有的數據分析師，他不懂技術，意思就是不懂開發技術、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始做技術，后來轉為開發的，這樣的人相對來說更厲害一些，能夠調優軟件去做更好的分析。ML，機器學習，科學家做模型引擎，上線后機器自動運行，自己學習，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。報表是企業內部的人看。一部分人做接口，一部分人寫report的。
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二、推薦算法和推薦系統是什么
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就比如我曾經在某網站上瀏覽過某品牌的手機殼，下次我再打開這個app，它就會自動給我推薦一些手機殼讓我挑選。它就覺得我的個人意向是想買個什么樣的手機殼，而且手機殼的外形、顏色、價格、品牌等，基本都是跟我瀏覽過的類似。這就是一個典型的推薦。
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原理大概的意思就是，我在這個網站上的瀏覽痕跡，他們的后臺都記錄了下來。其實一旦我們瀏覽某網站，人家的后臺基本上都把我的所有信息都記錄下來了。通過各種布點來收集我的所有數據，去做一系列的用戶行為分析和用戶畫像，做推薦算法和推薦系統，進行用戶購買行為的推薦。
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推薦算法工程師要會什么
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人選朋友說，這幾個算法：隨機森林GBDT、邏輯回歸、k-means算法、樸素貝葉斯、決策樹，是必須要用上的。所以就可以問人選，這些算法你會不會呀？以此來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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有的人選是專門做系統的，比如搜索系統、推薦系統，他會用到一些算法，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，沒有地方用，那只是數據模型，沒法轉化成真實的價值，還是要上系統才能夠發揮作用。怎么看它是不是起作用，這就要檢驗一下了。至于檢驗的過程，那就是另一個人干的事了，這個人叫算法測試工程師。他通過各種檢測軟件看點擊量、瀏覽量、點擊率、轉化率等一系列指標，來衡量這個算法，是不是好用。
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寫了好多呀，我也不是專家，說的都是自己的理解，肯定有不對的地方，多多包涵吧。
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