碳云智能 知识挖掘工程师

如何系统地学习数据挖掘？ 数据挖掘：What？Why？How？这个问题思考了很久，作为过来人谈一谈，建议先看下以前的一些回答。什么是数…机器学习工程师或者数据挖掘工程师会被后端工程师取代吗？ 随着各类机器学习的开源库涌现，机器学习的门槛越来越低，而又并不是所有的企业都需要深入研究算法。以后…程序员或者数据分析师，数据挖掘工程师必须要终身学习吗？ 目前在一个双非末流一本读数据科学，我一向很咸鱼的，也挺愿意当一条混得还行的咸鱼，真的不喜欢努力。如题所示，大数据大数据，个个都在喊 但究竟什么是大数据开发，如何成为一个大数据开发工程师？请大神指…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 年轻时是人工智能工程师，年龄大了之后就不能干了或者干不好需要改行吗？ 你这里遇到的一个问题是你选择行业的问题。一个行业年龄大了能不能干或者需不需要转行，跟时代的发展是有非常大的关系的。那么你在选择行业之前就要确定好，因为人工智能依然是属于it行业。而it行业本身变化速度就比较快递行业可以细分成编程网络通讯，图形图像设计等等等等，这it行业里面的分支，没几年的知识更新迭代速度也不一样。所以如果现在你说人工智能，隔几年之后或者等到你年龄大了之后，它的知识体系是否会发生变化，以目前的it行业发展来说，那么肯定是会发生大规模变化的。所以最终你改不改行，要看你所从事的行业，对于三十四十岁以上年龄的工程师的排斥程度是多少。还有你是否会改行，也要看你自己在那个行业呆了一段时间之后，是否愿意每几年就重新开始知识体系的学习和能接受这个行业，是否加班，是否更欢迎新入职的大学生跟行业也有非常大的关系。解决职业危机最好的方法是把自己的基础知识打牢。所以我个人的建议是好好把基本功打好，这就像好比好的大学，是不会教你一些最新的技术，他都是让你从基础科学基础课程大气，至于跟行业紧贴的比较先进的技术，通常是在你有一定的功底之后，你自行学习或者研究的。如果当你把自己的基础打牢是之后，那么在任何数据挖掘与机器学习是什么关系？ 数据挖掘拥有很多定义,其中一个比较有名的定义为“一门从大量数据或者数据库中提取有用信息的科学”。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…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，可以不知道人工我儿子今年被智能制造工程录取，前景如何？ 职能制造工程在2018年才在高校开始设立。最初只有这四所学校：同济大学、上海大学、上海第二工业大学、汕头大学，2019年才逐渐增多。最为新兴专业，前景是非常好的，我们国家逐渐在这方面发展，人才远远达不到饱和。现在很多小孩子已经开始人工智能的学习，未来的发展可期。很多企业现在也打出“职能制造”的招牌，国家大力扶持的专业。专业可能开设的课程：机械工程基础、控制工程基础、电工与电子技术、计算机网络与工业物联网、RFID技术与应用、人工智能技术及应用、计算机智能控制系统、嵌入式系统与应用、工业机器人技术与应用、数控机床与编程、电气控制与PLC应用、传感器与检测技术、智能装备故障诊断与维修、智能仪器技术、数字化制造技术、智能生产计划管理（MES/ERP）、智能工厂集成技术、智能生产系统与CPS建模。

#数据挖掘#机器学习#人工智能#大数据#数据挖掘算法