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数据分析、数据挖掘从业人员研究的算法 与 计算机科学所学的“算法”有什么差别？
huzhikuizainali · 2020-12-14 10:18:15 +08:00 · 1684 次点击这是一个创建于 1471 天前的主题，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
数据分析、数据挖掘从业人员研究的算法 与 计算机科学所学的算法有什么差别？两个“算法”是否有界限或区隔（可以是非严格的界限和区隔）？可否举例说明？还请行业从业人员指教！
注：这里所说的数据分析、数据挖掘从业人员不包括做基础设施建设的从业者。例如：开发维护 pandas 、Scikit 、TensorFlow 库的从业者。
这里所说的数据分析、数据挖掘从业人员大多数情况下是使用这些库去完成工作的人。
注：这里所说的数据分析、数据挖掘从业人员不包括做基础设施建设的从业者。例如：开发维护 pandas 、Scikit 、TensorFlow 库的从业者。
这里所说的数据分析、数据挖掘从业人员大多数情况下是使用这些库去完成工作的人。
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VZXXBACQ 2020-12-14 12:27:58 +08:00
个人觉得没有什么区别
如果要说为什么第一眼看起来差别这么大，可能在一个直接基于离散数学，另一个是最直接基于概率论与线性代数 两者其实是共通的，比如做数据分析里面就有很多算法用了 DP |
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2
potian001 2020-12-14 12:37:25 +08:00
在实际岗位中
数据分析的内容大多数是写 SQL，统计、分析、可视化一些已有数据，为领导、产品、运营的决策提供帮助。 算法一般是要将模型上线并且直接负责效果的。 这里面涉及模型训练(数据生成，样本清洗，调参....)，和模型上线(线上架构，线上效果，线上性能，线上策略....) |
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3
huzhikuizainali OP @potian001 那像二叉搜索树、贪心算法、图算法（包括但不限于上述计算机科学专业教授的算法内容）是否在数据挖掘工作中经常使用？或者数据分析、数据挖掘领域有自己常用的算法体系。与上述计算机专业的算法几乎没什么交集？
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potian001 2021-01-05 13:34:56 +08:00
@huzhikuizainali 除了面试，几乎不用
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