數據挖掘工程師的現狀和前景?

數據挖掘 工程師 Python 機器學習 西線學院 2017-06-06

很多人不明白學習數據挖掘以後幹什麼,這個問題也經常被問到。數據挖掘在國外是一份很不錯的工作,以下是整理了一些數據挖掘的相關資料介紹,和即將走上數據挖掘崗位或是想想這方面發展的朋友共享。

數據挖掘工程師的現狀和前景?

從事數據分析挖掘,哪些技術工具是必須要掌握的呢?在校學生應該學習哪些技能?

在工作中使用python,當然其他諸如R語言,熟練掌握常用的數據挖掘算法,具備數理統計理論基礎,並熟悉常用的統計工具軟件。對於在校學生我建議是先將編程基礎打紮實,無論未來想從事數據挖掘行業的哪一類工作,對於變成算法和數學基礎的要求都是一樣的。還有就是數據庫方面,涉及到數據的存儲和處理,以後都是非常有用的。數學基礎也很重要,概率論和線性代數是非常有用的工具,能夠幫助理解算法模型,並且在業務處理過程中更好的讀懂數據。還有就是多關心一些新技術的動態。雖然並不一定會用到,但是新工具和技術的誕生必將會給業界帶來一些變革和方便。

數據挖掘從業人員的願景?

數據挖掘就業的途徑從我看來有以下幾種,(注意:本文所說的數據挖掘不包括數據倉庫或數據庫管理員的角色)。

1:做科研(在高校、科研單位以及大型企業,主要研究算法、應用等)

2:算法工程師(在企業做數據挖掘及其相關程序算法的實現等)

3:數據分析師(在存在海量數據的企事業單位做諮詢、分析等)

給想往大數據方向發展的朋友的建議?

數據方向的幾個發展職位,數據科學家,數據分析師,數據工程師,數據架構師.每一種掌握的技能都不太相同,不過基本上編程能力都是必備的。同時掌握1門數據分析用的開發語言諸如python,R,也是必備的推薦的技能包括了c/c++/java,這一類在工程應用中會經常遇到。數據庫,關係型和非關係型的優點缺點都可以熟悉下。再來就是更復雜的分佈式計算,雲存儲等框架結構。養成從數據角度去思考的思維模式。

數據挖掘現狀與前景?

數據挖掘是適應信息社會從海量的數據庫中提取信息的需要而產生的新學科。它是統計學、機器學習、數據庫、模式識別、人工智能等學科的交叉。在中國各重點院校中都已經開了數據挖掘的課程或研究課題。比較著名的有中科院計算所、復旦大學、清華大學等。另外,政府機構和大型企業也開始重視這個領域。

眾所周知,IT就業市場競爭已經相當激烈,而數據處理的核心技術—數據挖掘更是得到了前所未有的重視。數據挖掘和商業智能技術位於整個企業IT-業務構架的金字塔塔尖,目前國內數據挖掘專業的人才培養體系尚不健全,人才市場上精通數據挖掘技術、商業智能的供應量極小,而另一方面企業、政府機構和和科研單位對此類人才的潛在需求量極大,供需缺口極大。如果能將數據挖掘技術與個人已有專業知識相結合,您必將開闢職業生涯的新天地!

數據挖掘工程師的現狀和前景?

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