怎么从一个有算法基础但是没有项目经验的学生，成长为数据挖掘工程师？ 1：雖然我現在不做數據挖掘了，但做的是Quant，也算是更寬泛的數據分析吧…所以只能從我的個人經驗.
想要从事算法工程师，要掌握什么？
数据挖掘算法工程师有前途吗 回想一下，我们日常生活中每天都会接触的场景：从微信朋友圈、短信推广，淘宝京东等电商的商品推荐，今日头条、抖音等媒体的内容推送，甚至到出行路线优化，这背后都严重。
算法工程师的发展前景如何？ 目前来说是AI在互联网中应用比较好的方向了，所以需求量比较大，关于推荐算法的职位，还是很不错的，推荐算法有很多方向，比如信息流推荐(今日头条)，电商推荐(淘宝)，视频推(爱奇艺、抖音、快手等)、广告推荐(凤巢)等等，这些业务几乎是每个公司营收最好的部分，所以备受重视，因此，推荐算法工程师前景还是不错的。
推荐算法工程师与数据挖掘工程师有什么区别？它们日常工作内容有什么不同？
数据分析师与数据挖掘工程师，分别有什么从业要求？ 谢邀，之前我回答过另一个问题，现在我把答案复制过来，仅供参考。我上一份工作是数据分析师，现在的工作是数据挖掘工程师，因此我可以以我自己的实际经验来回答这个问题。数据分析师和数据挖掘工程师，同属于数据领域的洞察者，但是两者的工作内容却有着不小的区别。对于一个数据分析师来说，最重要的并不是编程技能，而是逻辑分析能力、业务理解能力、报告展示能力等。数据分析师：数据分析师使用的主要工具可以是编程，但并非必要；因为现在已经存在大量的强大、易用的数据分析工具，比如Excel、Tableau、SPSS、SAS等，即使你没有编程能力，仍然能胜任绝大多数的数据分析工作；但是相对于数据挖掘工程师，你还额外需要一些能力，比如数据可视化的能力、写数据报告的能力、在领导甚至许多人面前做报告、讲演的能力等；同时，由于现在互联网公司都在讲大数据，数据的存储基本上在各种大数据平台和数据库中，因此你有必要掌握Hive、HDFS、MySQL等的使用，SQL的熟练掌握是不可避免的。数据分析师一般有两种，一种是面向业务的，主要对各业务线、产品经理、运营、各部门领导的需求提供支持，帮助他们分析业务、了解业务，发掘出业务中的问题并提供解决方案；另一种是偏宏观的。
请问各位大牛，算法工程师和数据研发工程师，数据挖掘工程师的区别是什么？ 本人目前主要是学习机器学习，能实现常用的机器学习算法如《机器学习实战》上的算法，自己的论文也对TF-I…
数据挖掘工程师的工作和任职要求是什么？ 1、运用数据挖掘、统计学习的理论和方法，深入挖掘和分析数据，并设计实现相应的算法；2、大规模数据的分类、聚类、关联等算法的比较研究；3、对用户与客户的行为进行分析，负责用户与客户行为分析的目标确定、数据采集、分析模型设计；4、指导开发人员完成算法实现，必要时独自完成算法设计与实现。岗位要求：1、计算机、数学或统计学相关专业学士以上学位，三年以上工作经验；2、具有海量数据挖掘及分析相关项目经验，参加过完整的数据挖掘项目；3、精通各种数据挖掘算法及其原理，能根据业务场景，建立挖掘模型，选择最合适和高效的算法并实现；4、精通SQL，熟练使用Python或R语言，有sas/matlab/SPSS经验者优先；有Nosql/Hadoop等开发经验者优先；5、具有一定的算法设计和实现能力；6、对数据敏感、对技术敏感，有研究的意识和直觉者更佳；7、性格积极乐观，诚信，有较强的语言表达能力；具备强烈的进取心、求知欲及团队合作精神。
计算机背景较弱的数学博士，适不适合做数据挖掘方面的算法工程师？ 不好说。数学专业成才本身就较难的；就看他数学应用的研究方向，与自身的定为；现在大数据的算法，一元到到多元算法是看需求方向的，是需要多人同时平行运算在进行比对，反向进行过程数学应用与解释过程优化的，最后成果还要进入简式化，同是不停的进行补充增量数据进行堆叠运算。算法不是一个人的事，他是一堆人同时对数据源解读堆栈排列多层对比，多组汇对的过程。就看他的项目组老大如何进行灵魂再造了。
