数据挖掘师学历门槛 Java和数据挖掘这么火，C++除了做后台，还有必要深入学习吗？

数据分析如何转数据挖掘？ 本科通信，毕业后一直从事与数据不太相关的工作。去年6月份转到一家互联网公司做数据分析师，半年来大部…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、…本人从事会计工作7年，，想转行当数据分析师，是否对自己的职业有影响？数据分析师的就业前景如何？ 本人从事会计工作7年，想转行当数据分析师，是否对自己的职业有影响？数据分析师的就业前景如何？海牛学院创始人，大数据技术专家 4 人赞同了该回答 你好。。怎么判断自己适不适合做数据挖掘/机器学习？学历是不是一个门槛？ 看到你本科学的数学觉得你还有救！数据挖掘的门槛其实是很高的，首先高等数学，线性代数，概率统计，统计学，最优化理论，数据结构，计算机组成原理必须学的很好很精，会做题是基本，而且要知道有什么用，怎么用，这些都是基础，没学好后面会很累。其次数据挖掘是个体系，范围很广，建议直接从机器学习开始学起，经典的算法像线性回归，逻辑回归，决策树，朴素贝叶斯，支持向量机，gbdt，马尔可夫链等等算法要学透，至少要会推导。有了扎实的算法理论后你还得学精至少一门编程语言，尽量自己去实现下最简单的机器学习算法，这步很重要，理论跨到实践的关键一步，关乎你以后是个算法使用者还是算法操控者。有了这些扎实的基础后算是真正的入门了，后面的深度学习，nlp基本都可以搞懂，你会发现都是一个套路，哪里不懂找几本书学下基本就ok，至少很容易找到入门的方法，后面在工作中不断的精进。看你的问题很可能是前面的基础没打好，缺少算法的思维。建议打好基础！数据分析类岗位目前就业形势？ 在国外，除了大学，社区形式的学习平台(如 http：//www .ppvke.com、KNIME)由于知识更新快，学习时间更加灵活，形成了独特的社区学习(community learning)现象。社区里不但。数据分析和数据挖掘有什么区别？ 作为一名数据分析师，当初在投入到数据分析行业的时候，也有上面的困惑。现在从行业现状和个人从业经验来回答一下这个问题。一、数据分析和数据挖掘的概念1.传统概念数据分析是早就存在的概念，广义的数据分析是包括了统计分析和数据挖掘的概念。这样的话，广义数据分析就可以简单分为：一是描述性数据分析，包括简单统计分析、聚类分析、关联分析、因子和主成分分析等等。二是预测性数据分析，包括了线性回归、逻辑回归、神经网络、决策树支持向量机等等。2.当今的理念到了大数据技术飞速发展的今天，数据分析分工日渐复杂，所以现在的数据分析一般是狭义的概念，主要是指一些传统的分析方法。那在描述性分析这方面，主要包括基本的统计分析（包括数据的集中趋势分析、数据的离散程度分析、数据的频数分布分析等），交叉分析，相关分析，因子分析等。在预测分析方面，主要包括回归分析（一元、多元、逻辑回归分析），假设检验分析，最小成本计算等等。对应于狭义数据分析，另外一个概念数据挖掘主要是指近几十年兴起的数据挖掘高新技术。主要分为了四类，包括分类（决策树、随机森林、神经网络、支持向量机等）、聚类（系统聚类、K均值聚类、高斯混合聚类等）、关联。想转行做数据挖掘类工作，该如何迈出第一步呢？ 大学本科毕业一年，目前在邮局工作，想跳槽到数据挖掘类 学的专业是信息管理与信息系统 请问该如何走出第一。http：// weixin.qq.com/r/30hje8f ELppRrYMY9x3N(二维码自动识别)

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