數據挖掘演算法工程師

❶ 數據挖掘工程師需要經常加班嗎這行累嗎

這要根據需要上報的數據來看，一般如果沒有那種要實時上報的數據的話，就還好，有時候一些特定的節假日或者搞活動的時候可能會忙一點。

數據挖掘工程師是數據師(Datician['detn])的其中一種。通常說的是從大量的數據中通過演算法搜索隱藏於其中知識的工程技術專業化人員。這些知識可用使企業的決策智能化，自動化，能夠使企業提高工作效率，盡量減少錯誤決策的可能性，以便於在激烈的競爭環境中處於不敗之地。它的崗位職責一是根據自己對行業和公司業務的了解，單獨承擔復雜分析任務，從而形成分析報告，二是相關分析，它包括用戶行為分析和廣告點擊分析，包括業務邏輯相關和競爭環境相關，三是根據業務邏輯的變化，設計相應分析模型並支持業務分析工作展開。

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❷ 數據挖掘工程師培訓多長時間一般需要多久

培訓時間要根據每位同學的吸收情況來看，能力強的會比較快，一般來說3-6個月。

大數據挖掘工程師的課程內容涉獵很多，包括JavaSE 開發、JavaEE開發、並發編程實戰開發、Linux精講、Hadoop 生態體系、Python 實戰開發、Storm 實時開發、Spark 生態體系、ElasticSearc、Docker容器引擎、機器學習、超大集群調優、大數據項目實戰等。如果想要全部掌握以上的知識，必須要進行系統的學習，建議報名相關的專業機構進行線上或者線下課程的學習。同時，學成之後大數據工程師的就業前景還是很明朗的，在薪酬待遇也是很有優勢的，因為大數據工程師在IT類職業中比較稀缺的，收入待遇可以說達到了同類的頂級。國內IT、通訊、行業招聘中，有10％都是和大數據相關的，且比例還在上升。

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❸ 數據挖掘工程師需要哪些條件

目前來看，從事數據挖掘工作，需要有較強的數學和統計學功底。

在計算機技能方面，需要熟練使用IBM IM/SPSS Clementine/SAS EM等工具，熟悉Unix操作系統，熟悉DB2/Oracle等大型關系資料庫，具備Shell/Perl/TCL/C/C++等編程能力，可以進行自編挖掘演算法、進行商業統計分析、預測。還要掌握基本的Microsoft Office軟體，包括Excel和PowerPoint中的統計圖形技術。此外，能夠主動和項目中其他成員緊密合作，因為數據挖掘涉及方方面面的關系，很重視公司內部的合作。還有一個比較重要的就是良好的客戶溝通能力。可以明確闡述數據挖掘項目的重點和難點，調整客戶對數據挖掘的誤解和過高期望，讓模型維護人員了解並掌握數據挖掘方法論及建模實施能力，這一點是工程師往後發展的一個很關鍵的點。

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❹ 數據挖掘工程師怎麼考

數據挖掘工程師可以通過學習考取兩個證書，證書目前主流有兩個，一個是CDA，另一個是CPDA。

1.CDA全名是數據分析師，主要是數據分析方法、技術和軟體操作為主。它包括：1、統計概率基礎；2、數據分析模型方法；3、軟體、工具的運用。如果這些技術不會，也不可能會操作數據分析。所以，CDA主要是針對數據分析師必不可少的技術性培訓，是數據的獲取、儲存、整理、清洗、分析，檢驗到結果報告一個整體的過程，以及數據分析部分軟體的操作。
2.CPDA全名叫項目數據分析師，國內出現最早的數據分析培訓，原先是信息產業部在組織，目前由中商聯數據分析專業委員會和工信部教育與考試中心主管，內容主要針對的是基於企業在投資、經營、管理領域的數據分析，類似於MBA課程。課程包括《數據分析基礎》、《戰略管理》、《量化投資》、《量化經營》等，覆蓋企業運營的每個環節，以數據分析的方法來進行的管理、經營、投資的分析，應該說企業的管理層適合學習CPDA來進行管理層面的分析和指導。

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❺ 數據分析師與數據挖掘工程師一樣嗎有什麼區別

數據分析師與數據挖掘工程師本質上是不一樣的。
1、「數據分析」的重點是觀察數據，而「數據挖掘」的重點是從數據中發現「知識規則」。
2、「數據分析」得出的結論是人的智能活動結果，而「數據挖掘」得出的結論是機器從學習集(或訓練集、樣本集)發現的知識規則。
3、「數據分析」得出結論的運用是人的智力活動，而「數據挖掘」發現的知識規則，可以直接應用到預測。
4、「數據分析」不能建立數學模型，需要人工建模，而「數據挖掘」直接完成了數學建模。
5、相對而言，數據挖掘工程師對統計學，機器學習等技能的要求比數據分析師高得多。
6、很多情況下，數據挖掘工程師同時兼任數據分析師的角色。

想要了解更多關於數據分析和數據挖掘的信息，可咨詢CDA數據分析師。CDA數據分析師認證的課程以項目調動學員數據挖掘實用能力的場景式教學為主，在講師設計的業務場景下由講師不斷提出業務問題，再由學員循序漸進思考並操作解決問題的過程中，幫助學員掌握真正過硬的解決業務問題的數據挖掘能力。點擊預約免費試聽課。

❻ 數據挖掘工程師是干什麼的

數據挖掘工程師是數據師(Datician['detn])的一種。是從大量的數據中通過演算法搜索隱藏於其中知識的工程技術專業人員。這些知識可用使企業決策智能化，自動化，從而使企業提高工作效率，減少錯誤決策的可能性，以在激烈的競爭中處於不敗之地。
數據挖掘工程師的職責：
1、根據自己對行業，以及公司業務的了解，獨自承擔復雜分析任務，並形成分析報告；
2、相關分析方向包括：用戶行為分析、廣告點擊分析，業務邏輯相關以及競爭環境相關；
3、根據業務邏輯變化，設計相應分析模型並支持業務分析工作開展。
數據挖掘，從字面上理解，就是在數據中找到有用的東西，哪些東西有用就要看具體的業務目標了。最簡單的就是統計應用了，比如電商數據，利用用戶的瀏覽、點擊、收藏、購買等行為推斷用戶的年齡、性別、購買能力、愛好等。

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❼ 數據挖掘工程師日常主要工作有哪些

數據挖掘工程師就是從雜亂無章的各種數據中通過一步步清洗數據，建立模型，迭代優化將商業問題以數據輸出的形式給解決。應用范圍非常的廣，隨便舉幾個例子，從購物網站的自動推薦，到信貸的授信，反欺詐，再到客戶分群精準營銷等等等等。這些都是十分具體的商業問題。

數據挖掘工程師：同樣需要了解數據，並從中提煉一定的規則，在相應的業務場景進行建模，並通過挖掘演算法進行模型的調整、或者機器自我學習，得到一個輸入輸出的模型函數。SPSS,SAS,Excel都有

想要了解更多關於數據挖掘工程師的信息可以咨詢一下CDA認證機構，CDA是大數據和人工智慧時代面向國際范圍全行業的數據分析專業人才職業簡稱。全球CDA持證者秉承著先進商業數據分析的新理念，遵循著《CDA職業道德和行為准則》新規范，發揮著自身數據專業能力，推動科技創新進步，助力經濟持續發展。

❽ 數據挖掘工程師需要具備哪些技能

一般來說需要具備以下技能：1、編程/統計語言2、操作系統3、大數據處理框架4、資料庫知識5、基本統計知識6、數據結構與演算法7、機器學習/深度學習演算法8、自然語言處理。

1、扎實的基礎工程能力傾向於計算機底層系統研究的Java、C++語言是企業招聘過程中非常看重的，當然這並非唯一標准。技術團隊leader，首先就會測試候選人的基礎工程能力，也就是代碼能力，這意味著你的工作能力至少滿足基本需求。
2、演算法和數據挖掘理論由於行業起步比較晚，很多時候候選人並沒有演算法和數據挖掘的實踐經驗。因此，對演算法和數據挖掘理論知識的掌握和應用就成為了招聘當中的重要考察因素。
3、優秀的基礎職業素養學習能力、自我驅動力、邏輯分析能力等基礎職業素養，也是在招聘當中重要的參考因素。

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❾ 數據挖掘工程師需要懂哪些知識

1、需要理解主流機器學習演算法的原理和應用。

2、需要熟悉至少一門編程語言如(Python、C、C++、Java、Delphi等)。

3、需要理解資料庫原理，能夠熟練操作至少一種資料庫(Mysql、SQL、DB2、Oracle等)，能夠明白MapRece的原理操作以及熟練使用Hadoop系列工具更好。

4、經典圖書推薦：《數據挖掘概念與技術》、《機器學習實戰》、《人工智慧及其應用》、《資料庫系統概論》、《演算法導論》、《Web數據挖掘》、《 Python標准庫》、《thinking in Java》、《Thinking in C++》、《數據結構》等。