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? 工业界的算法工程师是这样工作的:问题抽象、数据采集和处理、特征工程、建模训练调优、模型评估、上线部署。数据挖掘,机器学习,算法类工程师招聘要求熟练运用数据库,这要求有什么看法嘛? 是这样的,数据库对于上述三个岗位的宏观作用我没有太多概念。想问问大神们对数据库的看法,最好是上述三…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。你认为数据挖掘、数据工程师、AI、数据分析和算法属于程序员的范畴吗?为什么? 这个问题应该没有标准答案,大家的看法不一定会一致,我说说我自己的看法吧,数据工程师和算法工程师偏向程序员,需要自己写代码去分析自己的数据(顺便说一下,写SQL也应该是程序员),完成自己设计的算法,而AI工程师大多都偏向于调参,真正能够从头设计AI产品的大神并不多,但AI工程师至少是一个普通的程序员,只是不一定是真正的AI程序员。个人看法而已。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…
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