数据挖掘工程师必备技能 如何成为一个数据分析师？需要具备哪些技能

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。将来想从事统计分析和数据挖掘，需要哪些技能 从事数据统计分析和数据挖掘工作，整理了一下技能：有较强的数学功底和扎实的统计学功底。在计算机技能方面，需要精通IBM IM/SPSS Clementine/SAS EM等工具，熟悉Unix操作系统，熟悉DB2/Oracle等大型关系数据库，具备Shell/Perl/TCL/C/C++等编程能力，能够自编挖掘算法、进行商业统计分析、预测。熟练掌握Microsoft Office软件，包括Excel和PowerPoint中的统计图形技术。有一定的行业知识。当前数据挖掘应用主要集中在电信、零售、农业、银行、电力、生物、天体、化工、医药等方面，若你想从事某个行业的数据挖掘，还需要尽快深入了解这个行业。良好的团队合作精神，能够主动和项目中其他成员紧密合作，因为数据挖掘涉及方方面面的关系，非常讲求公司内部的合作。良好的客户沟通能力，要掌握一些CRM（客户关系管理）知识和理念，明确阐述数据挖掘项目的重点和难点，调整客户对数据挖掘的误解和过高期望，让模型维护人员了解并掌握数据挖掘方法论及建模实施能力。你还要善于将挖掘结果和客户的业务管理相结合，向客户提供有价值的可行性操作方案。这一行的职位除了技术要求很高的数据挖掘和算法工程师外，还有数据采集分析专员、市场数据分析师。数据采集分析专员的。如何成为一个数据分析师？需要具备哪些技能 学习数据分析师之前，你必须清楚自己想要达成什么目标。也就是说，你想通过这门技术来解决哪些问题或实现什么计划。有了这个目标，你才能清晰地开展自己的学习规划，并且明确它的知识体系。只有明确的目标导向，学习必备也是最有用的那部分，才能避免无效信息降低学习效率。1、明确知识框架和学习路径数据分析这件事，如果你要成为数据分析师，那么你可以去招聘网站看看，对应的职位的需求是什么，一般来说你就会对应该掌握的知识架构有初步的了解。你可以去看看数据分析师职位，企业对技能需求可总结如下：SQL数据库的基本操作，会基本的数据管理；会用Excel/SQL做基本的数据提取、分析和展示；会用脚本语言进行数据分析，Python or R；有获取外部数据的能力加分，如爬虫或熟悉公开数据集；会基本的数据可视化技能，能撰写数据报告；熟悉常用的数据挖掘算法：回归分析、决策树、分类、聚类方法；高效的学习路径是什么？就是数据分析的流程。一般大致可以按“数据获取-数据存储与提取-数据预处理-数据建模与分析-数据可视化”这样的步骤来实现一个数据分析师的学成之旅。按这样的顺序循序渐进，你会知道每个部分需要完成的目标是什么，需要学习哪些知识点，哪些。要成为一名大数据开发工程师必备哪些技能？ 用人单位对zd于大数据开发人才的技能要求：1.精通Java技术知识，熟悉Spark、kafka、Hive、HBase、zookeeper、HDFS、MR等应用设计及开发；2.了解python/shell等脚本语言；3.熟悉大专数据平台架构，对ETL、数据仓库等有一定了解；4.有数据可视化、属数据分析、数学模型建立相关经验者优先考虑。5.有爬虫系统开发经验者优先。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？ 作为一名推荐算法工程师讲讲我的主要工作…1.搞数据，但算法工程师的搞数据主要指做样本，即为了让算法学到更有价值的东西我们来根据数据库中的数据来选择不同的字段作为特征喂给算法，说白了就是怎么用数据。2.目前推荐业务主要使用深度学习算法，我们会跟踪业界最新的论文等研究是否这些模型适合我们的业务场景来落地实现。3.为了最低延迟的线上即时服务，设计好的工程架构也是很重要的。4.对着学习曲线发呆，琢磨到底他喵的怎么就没效果了。数据挖掘工程师怎么考 数据挖掘领域是一个独特的行业，通常的招聘面试方法可能不大适用于本行业的特点。在招聘一个合格的数据挖掘工程师时，公司一般关注以下三个方面：他聪明吗？聪明意味着能透过复杂的信息建构问题并以正确的方式加以解决。聪明人还能从失败中获取经验。他能否专注于项目？专注意味着在各种困难的环境内，仍能独立或合作完成项目。他是否能与团队一起工作。团队合作需要很好的沟通能力，工作中涉及到的概念、问题、模型、结论等都需要成员之间正确的沟通方能加以明确。为了解候选人是否具有数据挖掘工程师的潜质，需要一小时的面试，主要通过以下五个环节：1、简介如同交谈之初的寒暄一样，简介是使候选人放松下来。可以先介绍一下公司本身的情况，再回答对方的一些疑问。如果问题很复杂，可以将回答放到面试的最后阶段再处理。2、关于数据挖掘项目这是最为重要且耗时的面试阶段，询问候选人最近接手的数据挖掘项目的情况和处理方式。要提问的方面包括：他一开始是如何描述这个项目的项目持续了多长时间这个项目的关键问题是什么问题是如何得到解决的在数据挖掘项目中最为困难的阶段是什么最有趣的阶段又是什么在他眼里，客户是怎么样的团队的其他成员又是。数据分析与数据挖掘工程师，需要掌握哪些必备工具？ 对于数据分析来说：Step1：①重点函数学习 重点是了解各种函数：Vlookup、sum，count，sumif，countif，find，if，left/right，时间日期函数、文本函数。②数据透视表学习 如果Excel只能学习一个功能，那唯一能入选的就是数据透视表。掌握vlookup和数据透视表是最具性价比的两个技巧。学会vlookup，SQL中的join，Python中的merge很容易理解。Step2：数据可视化 所用工具：PowerBi、Excel 数据分析界有一句经典名言，字不如表，表不如图。数据可视化是数据分析的主要方向之一。Step3：数据库学习 所用工具：SQL Excel对十万条以内的数据处理起来没有问题，但是互联网行业就是不缺数据。但凡产品有一点规模，数据都是百万起。这时候就需要学习数据库。越来越多的产品和运营岗位，会在招聘条件中，将会SQL作为优先的加分项。对于数据挖掘来说：1、需要一定的数学知识，最基本的比如线性代数、高等代数、凸优化、概率论等。2、需要掌握各种基础的算法，比如SVM，逻辑回归。3、编程能力 语言包括Python、Java、C或者C++，我自己用Python或者Java比较多。有时用MapReduce写程序，再用Hadoop或者Hyp来处理数据，如果用Python的话会和Spark相结合。掌握了这些，你离数据分析，数据。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。

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