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本人有意从事算法类工作，但对于算法类工作是怎样的需要怎样的重视那些东西都搞不太清楚，所以，有劲不知往何处用，这让我的自学状态非常迷茫，特发帖求问数据。

首先简介：
当前从事风控建模工作，涉及逻辑回归算法和决策树算法，数学出身，当前使用工具：SAS，正入门Python，使用Oracle、MySQL数据库

问题：
1.算法类工作（机器算法，NLP等）日常工作是什么？
2.一般会用到很多算法吗？
3.对z检验、卡方检验等这些检验用的多吗？
4.对主成分分析、聚类分析等这些用的多吗？
5.非结构化数据库学习的必要性高吗？如果有，那么学习哪个会更好一些？
6.其它有什么技能要学习呢？譬如Linux、Java这些。

问题有点多，望不吝指路，非常感谢！

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关键词：非结构化数据库 逻辑回归算法 非结构化数据 结构化数据 决策树算法

我只能回答我熟悉部分的问题，不熟悉的也答不到点上：1.目前大部分算法类工作都是偏好工程应用的，这就决定了你大多数时候不需要自己去写算法，只需要调参，另外一个重要的点就是数据清洗和特征工程可能会花掉你大部分的精力；2.算法还是需要多去尝试的，特别是经验不够多的时候，没法判定哪个算法更优，回归分类基本上都需要去涉及；3.统计检验风控建模应该很少用，运营可能会有些用处；4.如果是风控强调解释性，主成份这样的降维方法也很少用。后面两点如果为了自身的发展和就业更广泛可以学习，但是人的精力有限，来这里问应该也不是天纵奇才（没有任何贬低的意思），如果是请忽略，建议是钻研某一个领域，深耕一个行业，再发散性建立自己的知识体系，成为行业专家，相信这是你问这个问题的初衷。

阿扁V5 发表于 2018-6-11 10:11
我只能回答我熟悉部分的问题，不熟悉的也答不到点上：1.目前大部分算法类工作都是偏好工程应用的，这就决定 ...

谢谢，主要当前感觉风控建模发展空间有限，技能深度也有限，想要往深走一下，问这些问题确实是精力限制，总感觉要学的太多，但是学习时间有限，所以想先把路认清，分个轻重缓急。

luyoung 发表于 2018-6-11 13:19
谢谢，主要当前感觉风控建模发展空间有限，技能深度也有限，想要往深走一下，问这些问题确实是精力限制， ...

切忌为了建模而建模，以为技术是第一而忽略经验积累，现在太多企业嘴上吹的数据驱动，实际是业务驱动型，要知道我们做的所有模型都是服务于业务的，所以行业经验也很重要，金融风控也不止是建几个评分卡，还有团伙欺诈、反洗钱很多应用场景！

阿扁V5 发表于 2018-6-11 14:12
切忌为了建模而建模，以为技术是第一而忽略经验积累，现在太多企业嘴上吹的数据驱动，实际是业务驱动型， ...

赞同楼主所说，“切忌为了建模而建模”。建模来源于商业/业务，也服务于商业/业务！