1.大数据就业方向是源码什么 工资高不高
2.机器学习的特征重要性究竟是怎么算的

大数据就业方向是什么 工资高不高

       大数据专业毕业后学生就业三大方向：大数据系统研发类人才、大数据应用开发类人才、下载大数据分析类人才、源码数据分析师等。下载数据分析平均工资：月薪k。源码

       大数据专业毕业后就业方向是下载大王卡申请源码怎样的

       一、大数据开发工程师

       大数据开发平均工资：月薪k

       大数据开发工程师主要是源码负责搭建整个技术框架，负责后台运行程序的下载整体设计。如同构建一栋大楼的源码整体框架一样。重要程度不言而喻。下载

       职位描述：

       1、源码构建分布式大数据服务平台，下载参与和构建公司包括海量数据存储、源码离线/实时计算、下载实时查询，源码大数据系统运维等系统;

       2、服务各种业务需求，服务日益增长的业务和数据量;

       3、深入源码内核改进优化开源项目，解决各种hadoop、spark、软件源码资源搜索hbase疑难问题，参与到开源社区建设和代码贡献。

       二、Hadoop开发工程师

       hadoop平均工资：月薪k

       负责大数据系统研发工作，包括大规模非结构化数据业务模型构建、大数据存储、数据库架构设计以及数据库详细设计、优化数据库构架、解决数据库中心建设设计问题，还负责集群的7货柜消除源码日常运作、系统的监测和配置、Hadoop与其他系统的集成。

       职位描述：

       1.参与优化改进大型集团数据平台基础服务，参与日传输量超过百TB的数据传输体系优化，日处理量超过PB级别的数据处理平台改进，多维实时查询分析系统的构建优化;

       2.分布式机器学习算法在数据平台的构建与优化(包括常见的LR、GBDT、FM、LDA、Word2Vec及DNN等);

       3.深入源码改进各种开源大数据项目(包括Hadoop、60级刀源码Spark、Kafka、HBase等)。

       大数据专业就业前景怎么样

       未来大数据领域的就业前景还是不错的，大数据的发展不仅会促进大数据领域自身的就业，也会促进与大数据相关领域的就业，比如物联网、云计算、人工智能等领域，这些领域也会受益于大数据的完美盏溯源码发展制度，从这个角度来看，大数据正在推动整个IT行业的发展。

       大数据的就业前景十分广阔，从国防领域、互联网创业公司到金融机构，从零售金融到互联网电商，从医疗制造到交通检测，都需要大数据项目取做创新驱动。

机器学习的特征重要性究竟是怎么算的

       了解主流机器学习模型计算特征重要性的过程。常用算法包括xgboost、gbdt、randomforest、tree等，它们都能输出特征的重要性评分。本文将重点阐述xgboost和gbdt特征重要性计算方法。

       xgboost计算特征重要性涉及到复杂的过程。在xgboost R API文档中能找到部分解释。在Python代码中，通过get_dump获取树规则，规则描述了特征在决策树中的使用情况。然而，原始的get_score方法输出的仅为统计值，包含权重、增益和覆盖度，未转换为百分比形式，这还不是真正的特征重要性得分。在xgboost的sklearn API中，feature_importance_方法对重要性统计量进行归一化处理，将之转换为百分比形式，计算分母为所有特征的重要性统计量之和。默认情况下，xgboost sklearn API计算重要性时使用importance_type="gain"，而原始get_score方法使用importance_type="weight"。

       对于gbdt，首先查找BaseGradientBoosting类，得到feature_importances_方法的源码。进一步追踪至tree模块，发现特征重要性来源于tree_.compute_feature_importances()方法。关于gbdt评估特征重要性的标准，存在疑问：它是依据分裂前后节点的impurity减少量进行评估。impurity的计算标准取决于节点的分裂标准，如MSE或MAE，具体在_criterion.pyx脚本中有所说明。gbdt中的树都是回归树，因此计算impurity的标准适用于该类问题。