数据挖掘师的工作

机器学习数据挖掘类工程师平时主要的工作内容是怎样的？ 比如研发类工程师可能就是根据项目需求写代码，那机器学习，数据挖掘类工程师平时主要的工作内容是怎样的…数据挖掘师的工作环境是怎样的？压力大吗？经常加班？ 普通二本学校毕业，管理类专业，现就读985高校研究生一年级，导师项目要求学习数据挖掘，本人刚入门，想…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？ “DT时代，数据为王”。与数据相关的职位越来也多，分的也越来也细了。什么数据工程师，数据分析师，数据科学家，甚至CDO（首席数据官）等新职位名称都出现了。每种职位之间确实会有一定区别，但是由于职位互相联系紧密，往往使人分辨不清，特别是某些公司对这些职位的理解都不一致，都有可能导致相似职位采用的名称有所差别。题中的三种职位，可以用如下图来表示它们之间的关系【大数据工程师】主要是构建数据平台、数据管道的架构、研发和运维人员，因此再细分的角色中往往包含【数据开发工程师】，【数据测试工程师】，【数据架构师】等。他们往往需要熟练掌握Hadoop整个生态系统的组件如：Yarn，HBase、Hive、Pig，Spark等重要组件，能够实现对数据收集、数据处理等ETL操作以及对数据平台监控、辅助运维系统的开发、运维等【数据分析师】数据分析师是指基于大数据进行数据处理分析的人员，能熟练的用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，建模。将它们加以汇总、理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。【数据挖掘工程师】是数据分析师的一种。一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中知识的技术人员。数据分析师用到的技术更倾向于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，可以不知道人工数据挖掘工程师一般都做什么？ 数据挖掘工程师是做什么的？数据挖掘，从字面上理解，就是在数据中找到有用的东西，哪些东西有用就要看具体的业务目标了。最简单的就是统计应用了，比如电商数据，如淘宝统计过哪个省购买泳衣最多、哪个省的女生胸罩最大等，进一步数据分析师，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 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？ 1、“数据分析”的重点是观察数据，而“数据挖掘”的重点是从数据中发现“知识规则”KDD（Knowledge Discover in Database）；2、“数据分析”得出的结论是人的智能活动结果，而“数据挖掘”得出的结论是机器从学习集（或训练集、样本集）发现的知识规则；3、“数据分析”得出结论的运用是人的智力活动，而“数据挖掘”发现的知识规则，可以直接应用到预测。4、“数据分析”不能建立数学模型，需要人工建模，而“数据挖掘”直接完成了数学建模。如传统的控制论建模的本质就是描述输入变量与输出变量之间的函数关系，“数据挖掘”可以通过机器学习自动建立输入与输出的函数关系，根据KDD得出的“规则”，给定一组输入参数，就可以得出一组输出量。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？ 首先说明一点，目前看到的公司招聘里，还没有“数据挖掘师”这个岗位。另外“数据挖掘”是一个学科，集工…数据挖掘工程师在公司中一般都具体做什么？需要了解哪些知识？ 以后想从事数据挖掘行业，但不清楚数据挖掘工程师的工作到底是做什么？如果仅仅只是用excel，sas，python…

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