什麼叫決策樹程序員

A. ai工程師 需要 哪些 技能

AI工程師需要的技能：

技能一：監督學習中需要徹底掌握三個最基礎的模型，包括線性回歸（Linear Regression）、對數幾率回歸（Logistic Regression）和決策樹（Decision Trees）。

技能二：了解這些模型的數學含義，能夠理解這些模型的假設和解法。寫實際的代碼或者偽代碼來描述這些模型的演算法，真正達到對這些演算法的掌握。「K 均值演算法」有必要認真學習，做到真正的、徹底的理解。

技能三：理解假設檢驗容易被 AI 工程師遺忘的內容。要熟悉假設檢驗的基本設定和背後的假設，清楚這些假設在什麼情況下可以使用，如果假設被違背了的話，又需要做哪些工作去彌補。

技能四：具備最基本的編程能力，對數據結構和基礎演算法有一定的掌握。對於搭建一個人工智慧系統（比如搜索系統、人臉識別系統、圖像檢索系統、推薦系統等）有最基本的認識。

機器學習演算法能夠真正應用到現實的產品中去，必須要依靠一個完整的系統鏈路，這裡面有數據鏈路的設計、整體系統的架構、甚至前後端的銜接等多方面的知識。

(1)什麼叫決策樹程序員擴展閱讀：

AI工程師會做： 設計，著手對信息的分析；擅長一些特定開發領域，例如網路，操作系統，資料庫或應用程序； 幫助維護組織的計算機網路和系統；在軟體系統的設計，安裝，測試和維護中起到關鍵作用。

成為一種專門的程序員，可以與Web開發人員和軟體工程師合作，來把Java或其他編程語言集成到業務應用程序，軟體和網站中；研究軟體應用程序領域，准備軟體要求和規格說明文件；為了能做到這些。

B. 大數據、數據分析和數據挖掘的區別是什麼

大數據概念：大數據是近兩年提出來的，有三個重要的特徵：數據量大，結構復雜，數據更新速度很快。由於Web技術的發展，web用戶產生的數據自動保存、感測器也在不斷收集數據，以及移動互聯網的發展，數據自動收集、存儲的速度在加快，全世界的數據量在不斷膨脹，數據的存儲和計算超出了單個計算機(小型機和大型機)的能力，這給數據挖掘技術的實施提出了挑戰（一般而言，數據挖掘的實施基於一台小型機或大型機，也可以進行並行計算）。

數據挖掘概念: 數據挖掘基於資料庫理論，機器學習，人工智慧，現代統計學的迅速發展的交叉學科，在很多領域中都有應用。涉及到很多的演算法，源於機器學習的神經網路，決策樹，也有基於統計學習理論的支持向量機，分類回歸樹，和關聯分析的諸多演算法。數據挖掘的定義是從海量數據中找到有意義的模式或知識。

大數據需要映射為小的單元進行計算，再對所有的結果進行整合，就是所謂的map-rece演算法框架。在單個計算機上進行的計算仍然需要採用一些數據挖掘技術，區別是原先的一些數據挖掘技術不一定能方便地嵌入到 map-rece 框架中，有些演算法需要調整。

大數據和數據挖掘的相似處或者關聯在於： 數據挖掘的未來不再是針對少量或是樣本化，隨機化的精準數據，而是海量，混雜的大數據，數據分析是指用適當的統計分析方法對收集來的大量數據進行分析，提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過程。這一過程也是質量管理體系的支持過程。在實用中，數據分析可幫助人們作出判斷。

拓展資料：

大數據（big data），指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》 中大數據指不用隨機分析法（抽樣調查）這樣捷徑，而採用所有數據進行分析處理。大數據的5V特點（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性）。