【算法工程师要学什么】作为算法工程师，需要具备扎实的数学基础、编程能力以及对算法和数据结构的深入理解。同时，还需掌握机器学习、深度学习等相关技术，并能够结合实际业务场景进行算法设计与优化。以下是对算法工程师所需技能的总结。

一、核心技能总结

1. 数学基础

- 线性代数：矩阵运算、特征值等是机器学习的基础。

- 概率统计：概率分布、假设检验、贝叶斯定理等是数据分析的核心。

- 微积分：梯度下降、优化问题中常用到导数和积分。

2. 编程语言

- Python：最常用的算法开发语言，拥有丰富的库（如NumPy、Pandas、Scikit-learn）。

- C++/Java：在高性能计算或工业级系统中使用较多。

- R：主要用于统计分析和数据可视化。

3. 数据结构与算法

- 掌握常见数据结构（数组、链表、树、图等）及基本算法（排序、搜索、动态规划等）。

- 能够分析算法的时间复杂度和空间复杂度。

4. 机器学习与深度学习

- 理解监督学习、无监督学习、强化学习等基本概念。

- 熟悉常用模型（如线性回归、决策树、SVM、神经网络、CNN、RNN等）。

- 了解模型调参、交叉验证、过拟合处理等实践技巧。

5. 大数据技术

- 熟悉Hadoop、Spark等分布式计算框架。

- 掌握数据清洗、特征工程、数据预处理等流程。

6. 工程实践能力

- 能将算法部署到生产环境，了解模型上线、性能优化等流程。

- 具备良好的代码规范和版本控制能力（如Git）。

7. 业务理解与沟通能力

- 能够将算法应用到实际业务中，理解业务目标。

- 与产品经理、工程师等多角色协作，清晰表达技术方案。

二、技能汇总表格

三、总结

算法工程师不仅需要扎实的技术功底，还要具备良好的工程能力和业务理解力。随着人工智能技术的不断发展，算法工程师的角色也在不断演进。持续学习、动手实践、关注行业动态是成为优秀算法工程师的关键。