2017年就这么过来了，祝大家元旦快乐，在新的一年里offer多多，提成多多。
元旦放假三天，终于可以好好的整理一下思路、资料、心态。在2016年最后的晚上，我依然在奋力的整理着简历资料。然后，大晚上的要和我们Terry总交流学习心得。最近，每天都要跟他交流学习心得。这个心得，不只是对于职位知识的理解，还包括各种细节问题的处理等等，其实是让人可以很快成长的。有时候不把自己逼一把，真的不知道自己还能看明白rmdir、mkdir、cd、ls、pushd、popd、pwd这些命令，也真是神奇了我。
我在做北京猎头公司做猎头这些年，一直都是做技术类职位。本身是文科生的我，却对技术有着很深刻的兴趣，高中应该学理科，可是物理化学学不会啊，泪目。很想弄明白那些逻辑、原理是怎么回事。最最开始做北京猎头是做重工业机械的职位，自己就主动的找视频、资料去看，去理解。后来做互联网IT类的技术类职位，依然是逛各种技术类网站github、csdn等地方，现在又多了微信公众号、今日头条、微博、贴吧等媒体，非常便捷，可以很好的学习很多东西。保持一颗随时学习的心，是很好的事情。就像我和人选朋友说，元旦放假是不是会和家人出去旅游呀？好好休息呀？人选说，不行啊，我还要学习大数据、算法。好吧，真是越厉害的人，越努力。
非常感谢我们Mark同学推荐给我听一听北京猎头公司讲大数据的录音，听完之后挺有体会的。然后再结合现在做的职位们，现在我就写了下来，也许对大家有一些帮助，就当是我做读书笔记好了。因为也许大家都懂这些吧。
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一、什么是大数据
北京猎头公司的老师说，大数据就是海量数据信息高效处理转化为企业级信息资产。
你看，这一句话就包含四个关键信息，涉及到量、速度、多样性、价值四个概念。大数据的全套流程就是这么一个过程：数据量首先要足够大，然后处理起来要高效，从一堆不知道有什么用的数据中，进行各种加工处理转化，然后成为企业可以利用的上的信息资产。
这个大数据里边，包含四个工种。
1、基建的人，搭建整个底层，进行运维、监控、预警，更多的是架构师，说是还有运维工程师，更多的是做基础建设、搭建Hadoop、搭建database、打通枢纽。
2、实施的人，这些工程师们主要是做数据扭转，对于应用逻辑的实施，就是做代码实现。这一部分分两层，偏Hadoop方面的用java多一些，偏BI层面的更接近转化，做ETL。
3、转化的人，就是将数据转化为商业资产的过程。这方面北京猎头公司的老师说分三类，数据挖掘、数据分析、机器学习。DM，高级分析师和数据科学家，做深度分析、预测、基础算法，人工干预比较高，这些人就是偏向于数据挖掘（data mining）。DA，就是对数据进行商业化分析（data analysis），有的数据分析师，他不懂技术，意思就是不懂开发技术、编码，但是他是能够用一系列分析软件去做分析的。还有一部分人是从最开始做技术，后来转为开发的，这样的人相对来说更厉害一些，能够调优软件去做更好的分析。ML，机器学习，科学家做模型引擎，上线后机器自动运行，自己学习，人工干预的就少了。
4、交互的人，interaction，这方面的人更多是偏向于前端了，主要是做报表、做接口的人。报表是企业内部的人看。一部分人做接口，一部分人写report的。
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二、推荐算法和推荐系统是什么
就比如我曾经在某网站上浏览过某品牌的手机壳，下次我再打开这个app，它就会自动给我推荐一些手机壳让我挑选。它就觉得我的个人意向是想买个什么样的手机壳，而且手机壳的外形、颜色、价格、品牌等，基本都是跟我浏览过的类似。这就是一个典型的推荐。
原理大概的意思就是，我在这个网站上的浏览痕迹，他们的后台都记录了下来。其实一旦我们浏览某网站，人家的后台基本上都把我的所有信息都记录下来了。通过各种布点来收集我的所有数据，去做一系列的用户行为分析和用户画像，做推荐算法和推荐系统，进行用户购买行为的推荐。
推荐算法工程师要会什么
人选朋友说，这几个算法：随机森林GBDT、逻辑回归、k-means算法、朴素贝叶斯、决策树，是必须要用上的。所以就可以问人选，这些算法你会不会呀？以此来确定人选的基本能力。
那么推荐算法和推荐系统有什么区别
有的人选是专门做系统的，比如搜索系统、推荐系统，他会用到一些算法，但并不是真正的搞算法的。研究推荐算法的，也并不是会做推荐系统。然后推荐算法是要应用到推荐系统上，光有算法了，没有地方用，那只是数据模型，没法转化成真实的价值，还是要上系统才能够发挥作用。怎么看它是不是起作用，这就要检验一下了。至于检验的过程，那就是另一个人干的事了，这个人叫算法测试工程师。他通过各种检测软件看点击量、浏览量、点击率、转化率等一系列指标，来衡量这个算法，是不是好用。
写了好多呀，我也不是专家，说的都是自己的理解，肯定有不对的地方，多多包涵吧。
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