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視覺工程師能力（視覺工程師能力要求高嗎）

發(fā)布時間：2023-04-27 03:53:53 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 788

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于視覺工程師能力的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

1、數(shù)據(jù)挖掘工程師一般都做什么？
2、對于女孩子來說，程序員這個工作可以嗎？
3、機器視覺這方面好學嗎
4、初高中生畢業(yè)學什么好，是繼續(xù)讀大學還是直接學技能

視覺工程師能力（視覺工程師能力要求高嗎）

一、數(shù)據(jù)挖掘工程師一般都做什么？

數(shù)據(jù)挖掘工程師是做什么的？

數(shù)據(jù)挖掘，從字面上理解，就是在數(shù)據(jù)中找到有用的東西，哪些東西有用就要看具體的業(yè)務(wù)目標了。最簡單的就是統(tǒng)計應(yīng)用了，比如電商數(shù)據(jù)，如淘寶統(tǒng)計過哪個省購買泳衣最多、哪個省的女生胸罩最大等，進一步，可以基于用戶的瀏覽、點擊、收藏、購買等行為推斷用戶的年齡、性別、購買能力、愛好等能表示一個人的畫像，就相當于用這些挖掘出來的屬性來刻畫一個人，這些還是最簡單的東西，更深層次的比如預(yù)測（股票預(yù)測），但是比較難。

數(shù)據(jù)挖掘往往與機器學習離不開。比如分類、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、個性化推薦、預(yù)測、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學習等。

數(shù)據(jù)挖掘 = 業(yè)務(wù)知識 + 自然語言處理技術(shù)（ NLP ） + 計算機視覺技術(shù)（ CV ） + 機器學習 / 深度學習（ ML/DL ）

（ 1 ）其中業(yè)務(wù)知識具體指的是個性化推薦，計算廣告，搜索，互聯(lián)網(wǎng)金融等； NLP ， CV 分別是處理文本，圖像視頻數(shù)據(jù)的領(lǐng)域技術(shù)，可以理解為是將非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)提取轉(zhuǎn)換成結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)；最后的ml/dl 技術(shù)則是屬于模型學習理論；

（ 2 ）在選擇崗位時，各個公司都沒有一套標準的稱呼，但是所做的事情無非 2 個大方向，一種是主要鉆研某個領(lǐng)域的技術(shù)，比如自然語言處理工程師，計算機視覺工程師，機器學習工程師等；一種是將各種領(lǐng)域技術(shù)應(yīng)用到業(yè)務(wù)場景中去解決業(yè)務(wù)需求，比如數(shù)據(jù)挖掘工程師，推薦系統(tǒng)工程師等；具體的稱呼不重要，重要的是平時的工作內(nèi)容；

PS ：在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)技術(shù)應(yīng)用比較成功的主要是推薦以及計算廣告領(lǐng)域，而其中涉及到的數(shù)據(jù)主要也是文本，所以 NLP 技術(shù)相對來講比較重要，至于 CV 技術(shù)主要還是在人工智能領(lǐng)域（無人車，人臉識別等）應(yīng)用較多，本人了解有限，相關(guān)的描述會較少；

數(shù)據(jù)挖掘崗位需要具備的3 種基本能力

1. 工程能力

（ 1 ）編程基礎(chǔ)：需要掌握一大一小兩門語言，大的指 C++ 或者 Java ，小的指 Python 或者 shell 腳本；需要掌握基本的數(shù)據(jù)庫語言；

建議： MySQL + python + C++ ；語言只是一種工具，看看語法就好；

推薦書籍：《 C++ primer plus 》

（ 2 ）開發(fā)平臺： Linux ；

建議：掌握常見的命令，掌握 Linux 下的源碼編譯原理；

推薦書籍：《 Linux 私房菜》

（ 3 ）數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法分析基礎(chǔ)：掌握常見的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)以及操作（線性表，隊，列，字符串，樹，圖等），掌握常見的計算機算法（排序算法，查找算法，動態(tài)規(guī)劃，遞歸等）；

建議：多敲代碼，多上 OJ 平臺刷題；

推薦書籍：《大話數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)》《劍指 offer 》

（ 4 ）海量數(shù)據(jù)處理平臺： Hadoop （ mr 計算模型， java 開發(fā)）或者 Spark （ rdd 計算模型， scala開發(fā)），重點推薦后者；

建議：主要是會使用，有精力的話可以看看源碼了解集群調(diào)度機制之類的；

推薦書籍：《大數(shù)據(jù) spark 企業(yè)級實戰(zhàn)》

2. 算法能力

（ 1 ）數(shù)學基礎(chǔ)：概率論，數(shù)理統(tǒng)計，線性代數(shù)，隨機過程，最優(yōu)化理論

建議：這些是必須要了解的，即使沒法做到基礎(chǔ)扎實，起碼也要掌握每門學科的理論體系，涉及到相應(yīng)知識點時通過查閱資料可以做到無障礙理解；

（ 2 ）機器學習 / 深度學習：掌握常見的機器學習模型（線性回歸，邏輯回歸， SVM ，感知機；決策樹，隨機森林， GBDT ， XGBoost ；貝葉斯， KNN ， K-means ， EM 等）；掌握常見的機器學習理論（過擬合問題，交叉驗證問題，模型選擇問題，模型融合問題等）；掌握常見的深度學習模型（ CNN ，RNN 等）；

建議：這里的掌握指的是能夠熟悉推導(dǎo)公式并能知道模型的適用場景；

推薦書籍：《統(tǒng)計學習方法》《機器學習》《機器學習實戰(zhàn)》《 UFLDL 》

（ 3 ）自然語言處理：掌握常見的方法（ tf-idf ， word2vec ， LDA ）；

3. 業(yè)務(wù)經(jīng)驗

（ 1 ）了解推薦以及計算廣告相關(guān)知識；

推薦書籍：《推薦系統(tǒng)實踐》《計算廣告》

（ 2 ）通過參加數(shù)據(jù)挖掘競賽熟悉相關(guān)業(yè)務(wù)場景，常見的比賽有 Kaggle ，阿里天池， datacastle 等。

想要學習數(shù)據(jù)挖掘的話可以看一下這篇文章《AI時代就業(yè)指南：數(shù)據(jù)挖掘入門與求職》

二、對于女孩子來說，程序員這個工作可以嗎？

不知道大家在念書的時候，有沒有留意到這樣一種現(xiàn)象，工科類的院校女生可以說是鳳毛麟角，有的專業(yè)幾乎是清一色的男生，就算是有女生，也只有一兩個。

難道女孩子都就讀于文科類的院校了嗎？其實不是，不少理科類的大學女生也不少的，譬如軟件開發(fā)的前端開發(fā)。

類似這樣的問題或許你也遇到過：

女生適合做軟件開發(fā)類的工作嗎？
女生不適合學理科？
女生不應(yīng)該學軟件開發(fā)？

作為一名前端開發(fā)人員，其實跟性別關(guān)系不大，我們要做的就是在保持好奇的同時，努力深入挖掘自身的潛力。

按時交付能力

隨著前后端的分離，前端開發(fā)崗位得到了不少女生的青睞。從事前端開發(fā)的女生也越來越多。

對于剛步入職場的前端開發(fā)人員，對技術(shù)深度要求一般都不高，要求不高并不代表安排給你的任務(wù)就可以延遲，還是需要保證按時按質(zhì)地交付。

這就需要前端人員在團隊溝通協(xié)作方面，要建立好與對方的充分信任，并打造個人的靠譜標簽?？蓜e小看這個標簽，這個標簽可能會影響你能否升職加薪。

這就是為什么有的人工作很勤奮，暗地里累死累活，加班加點，到頭來客戶和領(lǐng)導(dǎo)都不滿意。之所以出現(xiàn)這種情況，大多數(shù)情況下是因為我們忽略了溝通，沒有和對方建立好充分的信任。

培養(yǎng)良好的職業(yè)習慣

要學會時間管理，做好個人的工作清單。

遇到問題時，建議先養(yǎng)成思考的好習慣，而不是一遇到問題第一時間就去搜索答案。

職場上，對你的職場形象造成負面影響是沒有及時溝通問題，造成問題的擱淺和發(fā)酵，最終造成的結(jié)果與預(yù)期不符，給團隊帶來不必要的麻煩。

獨擋一面

我曾面試一位求職者，這位求職者字寫得挺漂亮的，真的是字如其人。

當我問她，“平時項目開發(fā)中遇到難題時，你一般是怎么解決的？”

“找同事幫忙啊?！彼卮鸬睾芨纱啵屛矣悬c措手不及。我以為她會說查資料啊。

關(guān)于女程序員，網(wǎng)絡(luò)曾流行過這樣一個段子，女程序員開發(fā)碰到問題，一大堆人過來幫忙。男程序員碰到問題，自己看著辦。

雖然是一個段子，但不排除現(xiàn)實中有這種情況，實際上，很多時候都需要我們自己解決問題，別老把重心留給其他人，這樣自己很難進步，何時自己才能獨擋一面。

女生做前端優(yōu)勢

一般來說，女性的第六感比較強，在產(chǎn)品設(shè)計和業(yè)務(wù)方向把控上更敏銳，需求是否合理，對業(yè)務(wù)是否有價值定位更精準。

團隊溝通能力，所謂剛?cè)岵?，以柔克剛。或許就是這個道理，程序員群體，男性較多，女生在這樣的環(huán)境下溝通更能表現(xiàn)地游刃有余。

職業(yè)發(fā)展方向相對比男性更多，女生在職業(yè)發(fā)展的路上，需要對工作及家庭做平衡，這是不可避免的，女生在職業(yè)選擇路上需要的考慮，但發(fā)展方向還是挺樂觀的。

女生做前端發(fā)展前景

關(guān)于女生從事前端開發(fā)的發(fā)展前景，我們不妨從個人能力、發(fā)展路線，按照產(chǎn)品型、技術(shù)型、管理型這三個方向簡單分析下。

產(chǎn)品型

工程師->產(chǎn)品經(jīng)理、設(shè)計、運營

能力要求

對業(yè)務(wù)有自己的獨立見解
針對每個需求評估需求是否合理？對業(yè)務(wù)是否有幫助？
考慮技術(shù)產(chǎn)出比（ROI）也就是投入產(chǎn)出比是否合理。

需要具備的能力：視覺能力、管理能力，前瞻力。

發(fā)展路線

深度型

學習方向：深耕產(chǎn)品領(lǐng)域，對產(chǎn)品知識系統(tǒng)化學習
職業(yè)路線：技術(shù)型產(chǎn)品經(jīng)理

廣度型

學習方向：了解產(chǎn)品/運營/設(shè)計相關(guān)內(nèi)容
職業(yè)路線：技術(shù)型產(chǎn)品經(jīng)理/技術(shù)型運營

技術(shù)出身的產(chǎn)品經(jīng)理更容易和開發(fā)人員杯酒言歡，聯(lián)床風雨。

技術(shù)型

初級工程師->中級工程師->高級工程師->架構(gòu)師->技術(shù)總監(jiān)->美女CTO

對技術(shù)有著很強的熱情和追求
在開發(fā)過程中經(jīng)常承擔技術(shù)攻堅任務(wù)
較強的邏輯思維和編碼能力

相關(guān)能力：產(chǎn)品能力、溝通能力、技術(shù)控

學習方向：深耕前端某一領(lǐng)域，例如BI數(shù)據(jù)可視化、組件化開發(fā)
職業(yè)路線：某領(lǐng)域技術(shù)專家

學習方向：了解前端前沿技術(shù)、后端技術(shù)，全棧工程師
職業(yè)路線：前端架構(gòu)師

管理型

軟件工程師->項目組長->項目經(jīng)理->項目總監(jiān)->技術(shù)總監(jiān)->美女CTO

影響力、前瞻力、影響力

組織或參與項目前期的可行性分析，做項目前期的溝通與協(xié)調(diào)或管理工作; 參與制定項目計劃、項目范圍制定;

相關(guān)能力：感召力、前瞻力、影響力。

三、機器視覺這方面好學嗎

視覺還是比較好學的，機器視覺系統(tǒng)從宏觀上看，由工業(yè)相機，工業(yè)鏡頭，LED視覺光源，軟件，工控電腦這幾個主要部件組成，其次就是進一步細分，比如工業(yè)相機不同國家有不同的相機，相機以德國的為主，比如上海硯拓自動化科技有限公司提供的是德國的AVT相機，德國的映美精相機和加拿大灰點相機，鏡頭以日本產(chǎn)品為主，如上海硯拓提供日本的富士能鏡頭，日本Computar鏡頭及KOWA鏡頭，最后光源部分上海硯拓自主研發(fā)各種類型光源，隨時期待與您的交流學習。

四、初高中生畢業(yè)學什么好，是繼續(xù)讀大學還是直接學技能

你好！關(guān)于你提問的“初高中生畢業(yè)學什么好，是繼續(xù)讀大學還是直接學技能”這個問題，我的回答是：高中畢業(yè)如果成績不錯，最好通過參加高考進入心儀的高校學習，畢竟大學文憑很重要，如果成績不太好，考不上大學，也可以學門可以高薪就業(yè)的技術(shù)也是很不錯的選擇。近幾年，互聯(lián)網(wǎng)大潮風起云涌，國家政策扶持力度也大。IT、互聯(lián)網(wǎng)是近幾年來的最為熱門專業(yè)，雖然專業(yè)性強，但學IT技能門檻比較低，花費時間少，就業(yè)機會多，可以參考一下。

1、軟件開發(fā)工程師

從事軟件開發(fā)相關(guān)工作，會學習前端/后端開發(fā)技術(shù)、軟件實施/測試技術(shù)、數(shù)據(jù)庫技術(shù)。幾乎每個IT企業(yè)的軟件開發(fā)過程都需要質(zhì)量控制、測試和文檔工作，而這些工作必須要有專業(yè)技能的軟件開發(fā)人才來完成。

2、Java全棧工程師

互聯(lián)網(wǎng)巨頭都在使用Java技術(shù)已經(jīng)根植各行各業(yè)產(chǎn)品開發(fā)之中

3、云計算工程師

隨著5G時代大幕初啟，激烈的競爭使得企業(yè)對于5G人才的需求更為迫切。

4、網(wǎng)絡(luò)工程師

維護服務(wù)器的安全穩(wěn)定，自動化運維系統(tǒng)。這個崗位的就業(yè)競爭小，而且企業(yè)需求廣，所有的IT企業(yè)都需要網(wǎng)絡(luò)工程師幫助用戶設(shè)計和建設(shè)計算機信息系統(tǒng)。

5、人工智能專業(yè)：人工智能專業(yè)是目前整個互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)最火的專業(yè),同時也是薪資最高的行業(yè),還是發(fā)展情景最好的專業(yè).目前市場人才缺口500萬?，F(xiàn)在是進入人工智能領(lǐng)域的利好時期，因為各行各業(yè)都在試圖和人工智能建立化學反應(yīng)，智能制造、智能農(nóng)業(yè)、智能物流、智能金融、智能家居、智能教育、智能商務(wù)、智能運載工具，這些都是專家對5年內(nèi)最火應(yīng)用的預(yù)測。

6、大數(shù)據(jù)專業(yè)：大數(shù)據(jù)課程內(nèi)容包括Java和大數(shù)據(jù)兩部分，主要培養(yǎng)Java大數(shù)據(jù)工程師、Hadoop大數(shù)據(jù)研發(fā)工程師、大數(shù)據(jù)分析工程師、Spark工程師、大數(shù)據(jù)運維工程師。人工智能系主要培養(yǎng)人工智能工程師、人工智能算法工程師、Python開發(fā)工程師、爬蟲工程師。

希望我的回答可以幫到你！順祝學有所成高薪就業(yè)?。。。。?span style="display:none">kTm創(chuàng)意嶺 - 安心托付、值得信賴的品牌設(shè)計、營銷策劃公司

以上就是關(guān)于視覺工程師能力相關(guān)問題的回答。希望能幫到你，如有更多相關(guān)問題，您也可以聯(lián)系我們的客服進行咨詢，客服也會為您講解更多精彩的知識和內(nèi)容。