计算机专业研究生必须找算法岗才有前途吗？

stonstad

这是在另外一个问题中的回答，我觉得相关度还挺高的。

很多人对于数据挖掘和机器学习工程师（算法）还是有一定的误解的，他们严格意义上不是一类人，很多公司算法工程师是偏研究性质的，专注于算法优化，但数据挖掘岗其实偏应用领域，说白了是跟业务强绑定，核心的价值输出在于业务的指标是否有所提升，而很多偏研究的算法工程师的核心产出是算法模型指标有没有提升。
这是居大的差异，甚至很多时候算法工程师的工程能力，业务能力差的一逼，但算法理论很溜，当然也有全能，只是说一种现象。
而数据挖掘工程师很多时候是个杂合体，算法只是它的一种工具，做价值变现的途径而已，为了实现这个目标，他可能需要分析业务，寻找业务特点，实现业务目的，可能是一个简单的逻辑公式就搞定了，也可能需要复杂的算法支撑。通常，会跟进全流程，核心特色在于数据处理能力，工程构建能力，算法应用能力（注意，这里说的是算法应用，而非纯粹的算法优化或者算法研究）。
但不管怎么分，从语言的角度看，python都是必须品，部分涉及到大规模工程的，多掌握以下scala之类的还是有一定优势的，至于说要做一个全能型的数据挖掘工程师，SQL，python，甚至工程相关的scala都是需要掌握的。

回到这个问题，如果单纯的算法相关与其他比如测试前后端开发比，自然而然还是具有一定的优势的，毕竟大势所趋。
但是，如果在里头再做区分的话，确实，纯粹的算法研究相对市场还是比较小的，核心还是围绕业务目标进行，这就跟数据挖掘的定位很相似了。
数据挖掘的逻辑是，各种机器学习的技巧都只是工具而已，达到他目标的一种途径，说白了就是不管白猫黑猫，抓主了老鼠的就是好猫。
只不过，在这个场景下，大部分猫都会通过算法去抓“老鼠”。
所以，基于这些讨论，对于计算机专业的学生，不要忘记了在提升算法理论知识的前提下，锻炼自己数据处理的能力，锻炼自己编程的能力，以及理解业务的能力。
或许，多去kaggle打打比赛，找机会去企业多实习多见市面是个不错的建议。