阿里天池演算法名人堂

A. 2022年阿里巴巴天池賽什麼時候舉行

2022年阿里巴巴天池賽舉行時間待定。
天池演算法大賽,是由阿里巴巴集團主辦,面向全球科研工作者的高端演算法競賽。大賽讓所有參與者有機會運用其設計的演算法解決各類社會各類問題。

B. 沒有工作經驗，卻想從事數據分析師這份工作。簡歷被拒，怎麼辦

（1 ）通過參加數據挖掘競賽熟悉相關業務場景，常見的比賽有 Kaggle ，阿里天池， datacastle ，泰迪杯等；
（2）通過Firtst job和企業實習獲得經驗，一般可以選擇業務相關且能接觸到數據的職位，如運營、統計專員等；
（3）參加職業培訓

C. 天池大數據競賽含金量

阿里天池競賽含金量非常高
，賽題目標：通過這道賽題可以引導大家走入計算機視覺的世界，主要針對競賽選手上手視覺賽題，提高對數據建模能力。通過這道賽題可以引導大家走入計算機視覺的世界，主要針對競賽選手上手視覺賽題，提高對數據建模能力。

D. 數據挖掘工程師一般都做什麼

數據挖掘工程師是做什麼的？

數據挖掘，從字面上理解，就是在數據中找到有用的東西，哪些東西有用就要看具體的業務目標了。最簡單的就是統計應用了，比如電商數據，如淘寶統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，可以基於用戶的瀏覽、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，就相當於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，更深層次的比如預測（股票預測），但是比較難。

數據挖掘往往與機器學習離不開。比如分類、聚類、關聯規則挖掘、個性化推薦、預測、神經網路、深度學習等。

數據挖掘 = 業務知識 + 自然語言處理技術（ NLP ） + 計算機視覺技術（ CV ） + 機器學習 / 深度學習（ ML/DL ）

（ 1 ）其中業務知識具體指的是個性化推薦，計算廣告，搜索，互聯網金融等； NLP ， CV 分別是處理文本，圖像視頻數據的領域技術，可以理解為是將非結構化數據提取轉換成結構化數據；最後的ml/dl 技術則是屬於模型學習理論；

（ 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，一種是主要鑽研某個領域的技術，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；一種是將各種領域技術應用到業務場景中去解決業務需求，比如數據挖掘工程師，推薦系統工程師等；具體的稱呼不重要，重要的是平時的工作內容；

PS ：在互聯網行業，數據挖掘相關技術應用比較成功的主要是推薦以及計算廣告領域，而其中涉及到的數據主要也是文本，所以 NLP 技術相對來講比較重要，至於 CV 技術主要還是在人工智慧領域（無人車，人臉識別等）應用較多，本人了解有限，相關的描述會較少；

數據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：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；需要掌握基本的資料庫語言；

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 ）開發平台： 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 ）數據結構與演算法分析基礎：掌握常見的數據結構以及操作（線性表，隊，列，字元串，樹，圖等），掌握常見的計算機演算法（排序演算法，查找演算法，動態規劃，遞歸等）；

建議：多敲代碼，多上 OJ 平台刷題；

推薦書籍：《大話數據結構》《劍指 offer 》

（ 4 ）海量數據處理平台： Hadoop （ mr 計算模型， java 開發）或者 Spark （ rdd 計算模型， scala開發），重點推薦後者；

建議：主要是會使用，有精力的話可以看看源碼了解集群調度機制之類的；

推薦書籍：《大數據 spark 企業級實戰》

2. 演算法能力

（ 1 ）數學基礎：概率論，數理統計，線性代數，隨機過程，最優化理論

建議：這些是必須要了解的，即使沒法做到基礎扎實，起碼也要掌握每門學科的理論體系，涉及到相應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公式並能知道模型的適用場景；

推薦書籍：《統計學習方法》《機器學習》《機器學習實戰》《 UFLDL 》

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

3. 業務經驗

（ 1 ）了解推薦以及計算廣告相關知識；

推薦書籍：《推薦系統實踐》《計算廣告》

（ 2 ）通過參加數據挖掘競賽熟悉相關業務場景，常見的比賽有 Kaggle ，阿里天池， datacastle 等。

想要學習數據挖掘的話可以看一下這篇文章《AI時代就業指南：數據挖掘入門與求職》

E. 天池大賽是什麼級別的比賽

咨詢記錄 · 回答於2021-12-18

F. 學了編程可以參加哪些含金量高的比賽

小學生可以參加的競賽

1.全國青少年創意編程與智能設計大賽

2.谷歌全國中小學生計算思維編程挑戰賽

3.全國中小學生電腦製作大賽

高中生可以參加的競賽

1.全國青少年創意編程與智能設計大賽

2.谷歌全國中小學生計算思維編程挑戰賽

3.全國中小學生電腦製作大賽

4.全國青少年信息學奧林匹克競賽（NOI）

5.全國青少年信息學奧林匹克聯賽（NOIP）

高考：自主招生名額，可以作為省代表隊成員參加全國決賽(NOI)及夏令營比賽

6. FRC中學生國際機器人比賽

7. 中美國際機器人挑戰賽 (CRC)

具體的實時競賽信息可以去官方網站查看

谷歌全國中小學生計算思維編程挑戰賽官網http://appjs.gzjkw.net

全國中小學生電腦製作大賽官網http://www.huodong2000.com.cn

全國青少年信息學奧林匹克競賽（NOI）官網http://www.noi.cn

全國青少年信息學奧林匹克聯賽（NOIP）官網http://www.noi.cn

Python藍橋杯大賽官網http://dasai.lanqiao.cn/

青少年信息安全與對抗技術競賽官網http://www.isclab.org.cn

ACM國際大學生程序設計競賽官網http://acm.hpu.e.cn

FRC中學生國際機器人比賽官網https://www.firstinspires.org

G. 國內有哪些計算機專業競賽值得參加

ACM國際大學生程序設計大賽，含金量蠻高的，18年由北京大學承辦，所以想考北大計算機的同學，一定要試一下。之後想進企業的話就中興的中興捧月大賽，可以拿offer。

H. 本科生想做機器學習，深度學習，模式識別，能找到什麼樣的工作

網路有自己的深度學習研究所，是於凱的領導者。相關條目可以在網路搜索的右側看到，類似於GuGe的知識地圖。搜狗和微軟也有。從他們對商品評估關鍵字抽取的搜索中可以看到阿里的文本類。

• 最近的阿里巴巴天池大數據競賽，再加幾筆獎金，是一些推薦系統的競爭

例如，自然語言處理中的ACE競爭非常激烈。深度學習是一種機器學習演算法，可以在這些競賽中使用。繼續學習吧，做演算法方面基本都要研究生。當然如果你天賦異稟，演算法學的很6，那你可以用你的實力去打動面試人員。

I. 有哪些含金量高的演算法大賽可以參加

作為中興的老員工，這個時候我必須站中興了，咱們有最豐厚的獎金，最專業的評委，你，值得擁有！