数据分析师，数据挖掘师，大数据工程师，三者的工作有何区别？ 数据挖掘师必备条件

Java和数据挖掘这么火，C++除了做后台，还有必要深入学习吗？ Java方向，数据挖掘方向都这么火，C++除了做后台，还有必要深入学习吗？特别是对找工作，现在java方向、…数据挖掘工程师怎么考 数据挖掘领域是一个独特的行业，通常的招聘面试方法可能不大适用于本行业的特点。在招聘一个合格的数据挖掘工程师时，公司一般关注以下三个方面：他聪明吗？聪明意味着能透过复杂的信息建构问题并以正确的方式加以解决。聪明人还能从失败中获取经验。他能否专注于项目？专注意味着在各种困难的环境内，仍能独立或合作完成项目。他是否能与团队一起工作。团队合作需要很好的沟通能力，工作中涉及到的概念、问题、模型、结论等都需要成员之间正确的沟通方能加以明确。为了解候选人是否具有数据挖掘工程师的潜质，需要一小时的面试，主要通过以下五个环节：1、简介如同交谈之初的寒暄一样，简介是使候选人放松下来。可以先介绍一下公司本身的情况，再回答对方的一些疑问。如果问题很复杂，可以将回答放到面试的最后阶段再处理。2、关于数据挖掘项目这是最为重要且耗时的面试阶段，询问候选人最近接手的数据挖掘项目的情况和处理方式。要提问的方面包括：他一开始是如何描述这个项目的项目持续了多长时间这个项目的关键问题是什么问题是如何得到解决的在数据挖掘项目中最为困难的阶段是什么最有趣的阶段又是什么在他眼里，客户是怎么样的团队的其他成员又是。想成为腾讯的数据分析或数据挖掘师，需要积累哪些技能？ 众多新的软件分析工具作为深入大数据洞察研究的重要助力，成为数据科学家所必须掌握的知识技能。传统数据分析所用工具1、Excel作为电子表格软件，适合简单统计（分组/求和等）需求，由于其方便好用，功能也能满足很多场景需要，所以实际成为研究人员最常用的软件工具。其缺点在于功能单一，且可处理数据规模小。这两年Excel在大数据方面（如地理可视化和网络关系分析）上也作出了一些增强，但应用能力有限。2、SPSS（SPSS Statistics)和SAS作为商业统计软件，提供研究常用的经典统计分析（如回归、方差、因子、多变量分析等）处理。SPSS轻量、易于使用，但功能相对较少，适合常规基本统计分析。3、SAS功能丰富而强大（包括绘图能力），且支持编程扩展其分析能力，适合复杂与高要求的统计性分析。数据存储和管理所用工具Hadoop现在几乎已经等同于大数据。它是存储在计算机集群中的超大数据集的一个开源的分布式的基础架构。你可以随意增大或减小你的数据量而不用担心硬件故障。Hadoop提供了对任何种类的海量数据的存储、强大的处理能力和几乎无限的并行工作能力。Hadoop并不适合数据初学者。要想充分发挥Hadoop的能力，你需要了解Java。学习Java可能耗时，但是Hadoop绝对值得。数据分析师和数据挖掘工程师的区别 1.数据分析和数据挖掘联系和区别 联系：都是搞数据的 区别：数据分析偏统计，可视化，出报表和报告，需要较强的表达能力。数据挖掘偏算法，重模型，需要很深的代码功底，要码代码，很多毕业想当一名数据挖掘工程师，现在怎么准备？ http：//blogger.org.cn/blog/more.asp？name=DMman&id=26061数据挖掘新手常见疑问解答(1)数据挖掘青年以下为blog主人的回复：这种情况很常见，而且我觉得这时更是一个锻炼和培养自己能力的好机会。就我个人的经历来说，读书的不同阶段都是培养自己不同能力的过程：读本科时是打基础，掌握相关学科专业的最基本知识，这时是老师告诉自己要做什么以及教会自己怎么做，然后自己把它做出来；读硕士时则强化了解决问题的能力，导师告诉我要做什么，而我则需要找出方法来把它做出来；读博士时最主要的是培养自己发现问题的能力，发现研究领域内值得研究的而且尚未解决的问题，然后再设法去解决它。这时你会发现，其实你想到的问题，常常已经有人想到了；你想到的一些解决方法，也有国内外的同行已经做过尝试。这个阶段常常是让人有些气馁，因为感觉不知该做什么，而发现问题就是这个阶段最重要的能力培养。当然，不同的人会在不同的阶段培养这些能力，有的朋友聪明而且勤奋，可能会很快跨越这三个阶段，而有的人则可能需要很长的时间。就你的问题，其实是导师已经基于他对这个研究领域的理解，给你指了一个方向。这个方向或许有意义，或许价值不大，其实对你来说不是最重要的问题。有哪位工作了的数据挖掘工程师可以回答？ 数据挖掘从业人员工作分析：数据挖掘从业人员的愿景：数据挖掘就业的途径从我看来有以下几种，(注意：本文所说的数据挖掘不包括数据仓库或数据库管理员的角色)。A：做科研(在高校、科研单位以及大型企业，主要研究算法、应用等)B：算法工程师(在企业做数据挖掘及其相关程序算法的实现等)C：数据分析师(在存在海量数据的企事业单位做咨询、分析等)数据挖掘从业人员切入点：根据上面的从业方向来说说需要掌握的技能。A：做科研：这里的科研相对来说比较概括，属于技术型的相对高级级别，需要对开发、数据分析的必备基础知识。B：算法工程师：主要是实现数据挖掘现有的算法和研发新的算法以及根据实际需要结合核心算法做一些程序开发实现工作。要想扮演好这个角色，你不但需要熟悉至少一门编程语言如(C，C++，Java，Delphi等)和数据库原理和操作，对数据挖掘基础课程有所了解，读过《数据挖掘概念与技术》(韩家炜著)、《人工智能及其应用》。有一点了解以后，如果对程序比较熟悉的话并且时间允许，可以寻找一些开源的数据挖掘软件研究分析，也可以参考如《数据挖掘：实用机器学习技术及Java实现》等一些教程。C：数据分析师：需要有深厚的数理统计基础，可以不知道人工。未来想从事数据分析师（数据挖掘）本科应该选择什么专业？ 我作为专业的大数据行业从业者，建议你可以在本科多学习下理科的基础科学，尤其是数学、统计学等相关学科，这些都将为你以后从事数据分析师打下坚实基础，具体可关注我的头条号，我最近在分享数据分析师从业者必备技能。毕业后想从事数据挖掘和数据分析方面的工作，需要考什么证书，或者需要做什么必要的准备？ 我目前在德国留学，在本领域有没有国际通用的一些证书之类的数据分析师，数据挖掘师，大数据工程师，三者的工作有何区别？ 例如，在 http：// Indeed.com 上，如果输入“analyst sql”作为关键字，您将找到许多不同的职位，如 Performance Analyst，Healthcare Data Analyst 和 Demand Planning 。

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