算法工程师需要具备什么能力？这其实是一个老生常谈的话题，也是一个很大的概念。

除去逻辑思维，学习能力，沟通能力等职场必备能力，一个算法工程师应该具备的基础技能就是算法能力和工程能力。

除此之外，由于目前开源技术的普及，算法工程师还需要拥有熟练的调包能力、使用工具库以及社区资源实现需求。同时，在真实的生产环境中，算法落地会遇到不同的业务场景和数据环境，因此具备Pipeline 构建能力，将整个生产环境中的数据和模型打通也非常重要。

在满足以上几点的同时，算法工程师在生产环境中会遇到各式各样的问题，比如说：

为什么实验效果差？

为什么模型效果不稳定？

如何解释这类在生产环境中出现的疑难杂症，这就要求算法工程师需要具备一定的数据分析能力了。

这里的数据分析能力不是指商业分析或者业务分析，更多的是指特征分析、算法效果分析和各种异常问题定位分析的能力。

特征分析能力

特征分析能力即特征工程能力，是深度学习中最为重要的部分，是打开数据密码的钥匙，也是数据科学中最有创造力的一部分。简单说，特征工程能力是能够将数据像艺术一样展现的技术。因为好的特征工程能力很好地混合了专业领域知识、直觉和基本的数学能力。

当我们做数据分析时，其实是将数据属性转化为数据特征的过程，属性代表了数据所有的维度，在建模时，只是学习原始数据的所有属性，而没有对数据进行预处理的话，我们非但不能很好地找到数据的潜在趋势，算法模型也会收到噪声的干扰。

也就是说通过数据分析将数据进行预处理的话，我们就能更好地找出趋势，实现用简单的模型达到很好的效果。

本质上说，特征分析能力里的数据分析呈现给算法的数据，应该能拥有基本数据的相关结构或属性 。

算法效果分析能力

算法效果分析就是对算法性能的分析，相当于对通过利用算法得到的结果好坏进行分析，评估结果的好坏。

在计算机科学中，算法分析是分析执行一个给定算法需要消耗的计算资源数量的过程。算法的效率或复杂度在理论上表示为一个函数。其定义域是输入数据的长度，值域通常是执行步骤数量或者存储器位置数量。

算法分析是计算复杂度理论的重要组成部分。

Debug能力

即异常问题定位分析的能力，代码有bug就需要debug，换句话说是出现代码问题了，解决这些问题的能力，重新写新的代码代替出错的代码。

在算法中，bug在所难免，问题在于怎么减少不必要的bug，以及快速地解决问题。这就需要工程师们有针对这类异常问题分析和解决的能力。不断学习提升个人技术素养，最大限度减少bug，降低版本交付的风险。同时，重视和掌握面向对象能力、UT能力等基本功也是至关重要的。

当然啦，平时还要多多积累一些解决问题的套路和方法。

再说说如何提高自己问题定位的能力吧，首先算法工程师们需要对业务逻辑以及数据交互的流程有清晰的了解和认识；其次，算法工程中所涉及到的技术知识、基本原理、还有一些所谓“坑”都需要不断的去提高和积累；最后，针对具体业务场景及技术的落地应用这方面，应该多积累一些工具和处理方法，提高效率。

在算法工程中，遇到更高级的bug，解决最重要的问题，是每一个算法工程师的迭代日常。遇到问题、分析、定位、并寻求更好的方式方法解决，为工程师们不断成长提供了素材。

数据，信息时代的艺术品

我们常会去一些博物馆、美术馆、雕塑馆等艺术场馆感受大师的艺术杰作，也会去一些如剧场、展厅、音乐厅等场所近距离感受感受艺术的熏陶。

艺术的价值，并非在于创作者想表达什么；它更大的价值集中在每一个人欣赏艺术作品时的共情和感知，以及这些感受是如何被人们传递下去的。而人们感受到的艺术，或者人们感受到别人眼中的艺术，又正是每一个人经历的侧面写实。

数据正是这个信息时代下的艺术造物，面对数据不同行业的分析者会有不同的切入方式：而人在面对“数据”时，每一个人也会有不一样的感受和反应。

“好的数据胜于好的特征，好的特征胜于好的算法”，联想到生活，正是“读万卷书，行万里路”背后的逻辑所在。行万里路，见识世间百态与人生酸甜，就如同将世界的数据输入到我们自己这个模型中；读万卷书，领略万物运行的规律，就像是从输入到我们这个“模型”中的数据中去提取特征。正因为数据与特征决定了模型表现的上界，所以“身体与灵魂总有一个要在路上。”

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本书务实的数据分析科学技术、精彩的实际业务案例，很好地满足了从业者的实际需求；

本书是作者结合近几年的工作经验，将在实际业务场景中的案例进行脱敏抽象，置于本书的每章之中，从而形成的一本把数据分析科学技术应用于实际业务的数据分析类图书。

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