数据挖掘算法工程师

❶ 数据挖掘工程师需要经常加班吗这行累吗

这要根据需要上报的数据来看，一般如果没有那种要实时上报的数据的话，就还好，有时候一些特定的节假日或者搞活动的时候可能会忙一点。

数据挖掘工程师是数据师(Datician['detn])的其中一种。通常说的是从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中知识的工程技术专业化人员。这些知识可用使企业的决策智能化，自动化，能够使企业提高工作效率，尽量减少错误决策的可能性，以便于在激烈的竞争环境中处于不败之地。它的岗位职责一是根据自己对行业和公司业务的了解，单独承担复杂分析任务，从而形成分析报告，二是相关分析，它包括用户行为分析和广告点击分析，包括业务逻辑相关和竞争环境相关，三是根据业务逻辑的变化，设计相应分析模型并支持业务分析工作展开。

如果你对于学数据挖掘有疑问的话，推荐CDA数据分析师的课程，课程培养学员软性数据治理思维、商业策略优化思维、挖掘经营思维、算法思维、预测分析思维，全方位提升学员的数据洞察力。课程以项目调动学员数据挖掘实用能力的场景式教学为主，在讲师设计的业务场景下由讲师不断提出业务问题，再由学员循序渐进思考并操作解决问题的过程中，帮助学员掌握真正过硬的解决业务问题的数据挖掘能力。点击预约免费试听课。
。

❷ 数据挖掘工程师培训多长时间一般需要多久

培训时间要根据每位同学的吸收情况来看，能力强的会比较快，一般来说3-6个月。

大数据挖掘工程师的课程内容涉猎很多，包括JavaSE 开发、JavaEE开发、并发编程实战开发、Linux精讲、Hadoop 生态体系、Python 实战开发、Storm 实时开发、Spark 生态体系、ElasticSearc、Docker容器引擎、机器学习、超大集群调优、大数据项目实战等。如果想要全部掌握以上的知识，必须要进行系统的学习，建议报名相关的专业机构进行线上或者线下课程的学习。同时，学成之后大数据工程师的就业前景还是很明朗的，在薪酬待遇也是很有优势的，因为大数据工程师在IT类职业中比较稀缺的，收入待遇可以说达到了同类的顶级。国内IT、通讯、行业招聘中，有10％都是和大数据相关的，且比例还在上升。

想了解数据挖掘工程师的相关内容课程，推荐上CDA数据分析师的课程。课程培养学员硬性的数据挖掘理论与Python数据挖掘算法技能的同时，还兼顾培养学员软性数据治理思维、商业策略优化思维、挖掘经营思维、算法思维、预测分析思维，全方位提升学员的数据洞察力。点击预约免费试听课。

❸ 数据挖掘工程师需要哪些条件

目前来看，从事数据挖掘工作，需要有较强的数学和统计学功底。

在计算机技能方面，需要熟练使用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，可以进行自编挖掘算法、进行商业统计分析、预测。还要掌握基本的Microsoft Office软件，包括Excel和PowerPoint中的统计图形技术。此外，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，很重视公司内部的合作。还有一个比较重要的就是良好的客户沟通能力。可以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，这一点是工程师往后发展的一个很关键的点。

想要提升数据挖掘工程师的能力，推荐CDA数据分析师的课程，它安排了Sklearn/LightGBM、Tensorflow/PyTorch、Transformer等工具的应用实现，并根据输出的结果分析业务需求，为进行合理、有效的策略优化提供数据支撑。课程培养学员硬性的数据挖掘理论与Python数据挖掘算法技能的同时，还兼顾培养学员软性数据治理思维、商业策略优化思维、挖掘经营思维、算法思维、预测分析思维，全方位提升学员的数据洞察力。点击预约免费试听课。

❹ 数据挖掘工程师怎么考

数据挖掘工程师可以通过学习考取两个证书，证书目前主流有两个，一个是CDA，另一个是CPDA。

1.CDA全名是数据分析师，主要是数据分析方法、技术和软件操作为主。它包括：1、统计概率基础；2、数据分析模型方法；3、软件、工具的运用。如果这些技术不会，也不可能会操作数据分析。所以，CDA主要是针对数据分析师必不可少的技术性培训，是数据的获取、储存、整理、清洗、分析，检验到结果报告一个整体的过程，以及数据分析部分软件的操作。
2.CPDA全名叫项目数据分析师，国内出现最早的数据分析培训，原先是信息产业部在组织，目前由中商联数据分析专业委员会和工信部教育与考试中心主管，内容主要针对的是基于企业在投资、经营、管理领域的数据分析，类似于MBA课程。课程包括《数据分析基础》、《战略管理》、《量化投资》、《量化经营》等，覆盖企业运营的每个环节，以数据分析的方法来进行的管理、经营、投资的分析，应该说企业的管理层适合学习CPDA来进行管理层面的分析和指导。

关于数据挖掘工程师的课程推荐CDA数据分析师的相关课程，课程内容兼顾培养解决数据挖掘流程问题的横向能力以及解决数据挖掘算法问题的纵向能力。要求学生具备从数据治理根源出发的思维，通过数字化工作方法来探查业务问题，通过近因分析、宏观根因分析等手段，再选择业务流程优化工具还是算法工具，而非“遇到问题调算法包”点击预约免费试听课。

❺ 数据分析师与数据挖掘工程师一样吗有什么区别

数据分析师与数据挖掘工程师本质上是不一样的。
1、“数据分析”的重点是观察数据，而“数据挖掘”的重点是从数据中发现“知识规则”。
2、“数据分析”得出的结论是人的智能活动结果，而“数据挖掘”得出的结论是机器从学习集(或训练集、样本集)发现的知识规则。
3、“数据分析”得出结论的运用是人的智力活动，而“数据挖掘”发现的知识规则，可以直接应用到预测。
4、“数据分析”不能建立数学模型，需要人工建模，而“数据挖掘”直接完成了数学建模。
5、相对而言，数据挖掘工程师对统计学，机器学习等技能的要求比数据分析师高得多。
6、很多情况下，数据挖掘工程师同时兼任数据分析师的角色。

想要了解更多关于数据分析和数据挖掘的信息，可咨询CDA数据分析师。CDA数据分析师认证的课程以项目调动学员数据挖掘实用能力的场景式教学为主，在讲师设计的业务场景下由讲师不断提出业务问题，再由学员循序渐进思考并操作解决问题的过程中，帮助学员掌握真正过硬的解决业务问题的数据挖掘能力。点击预约免费试听课。

❻ 数据挖掘工程师是干什么的

数据挖掘工程师是数据师(Datician['detn])的一种。是从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中知识的工程技术专业人员。这些知识可用使企业决策智能化，自动化，从而使企业提高工作效率，减少错误决策的可能性，以在激烈的竞争中处于不败之地。
数据挖掘工程师的职责：
1、根据自己对行业，以及公司业务的了解，独自承担复杂分析任务，并形成分析报告；
2、相关分析方向包括：用户行为分析、广告点击分析，业务逻辑相关以及竞争环境相关；
3、根据业务逻辑变化，设计相应分析模型并支持业务分析工作开展。
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，利用用户的浏览、点击、收藏、购买等行为推断用户的年龄、性别、购买能力、爱好等。

想了解更多关于数据挖掘工程师的内容，推荐上CDA数据分析师的课程。课程内容兼顾培养解决数据挖掘流程问题的横向能力以及解决数据挖掘算法问题的纵向能力。要求学生具备从数据治理根源出发的思维，通过数字化工作方法来探查业务问题，通过近因分析、宏观根因分析等手段，再选择业务流程优化工具还是算法工具，而非“遇到问题调算法包”。真正理解商业思维，项目思维，能够遇到问题解决问题。点击预约免费试听课。

❼ 数据挖掘工程师日常主要工作有哪些

数据挖掘工程师就是从杂乱无章的各种数据中通过一步步清洗数据，建立模型，迭代优化将商业问题以数据输出的形式给解决。应用范围非常的广，随便举几个例子，从购物网站的自动推荐，到信贷的授信，反欺诈，再到客户分群精准营销等等等等。这些都是十分具体的商业问题。

数据挖掘工程师：同样需要了解数据，并从中提炼一定的规则，在相应的业务场景进行建模，并通过挖掘算法进行模型的调整、或者机器自我学习，得到一个输入输出的模型函数。SPSS,SAS,Excel都有

想要了解更多关于数据挖掘工程师的信息可以咨询一下CDA认证机构，CDA是大数据和人工智能时代面向国际范围全行业的数据分析专业人才职业简称。全球CDA持证者秉承着先进商业数据分析的新理念，遵循着《CDA职业道德和行为准则》新规范，发挥着自身数据专业能力，推动科技创新进步，助力经济持续发展。

❽ 数据挖掘工程师需要具备哪些技能

一般来说需要具备以下技能：1、编程/统计语言2、操作系统3、大数据处理框架4、数据库知识5、基本统计知识6、数据结构与算法7、机器学习/深度学习算法8、自然语言处理。

1、扎实的基础工程能力倾向于计算机底层系统研究的Java、C++语言是企业招聘过程中非常看重的，当然这并非唯一标准。技术团队leader，首先就会测试候选人的基础工程能力，也就是代码能力，这意味着你的工作能力至少满足基本需求。
2、算法和数据挖掘理论由于行业起步比较晚，很多时候候选人并没有算法和数据挖掘的实践经验。因此，对算法和数据挖掘理论知识的掌握和应用就成为了招聘当中的重要考察因素。
3、优秀的基础职业素养学习能力、自我驱动力、逻辑分析能力等基础职业素养，也是在招聘当中重要的参考因素。

关于数据挖掘的相关学习，推荐CDA数据师的相关课程，课程内容兼顾培养解决数据挖掘流程问题的横向能力以及解决数据挖掘算法问题的纵向能力。要求学生具备从数据治理根源出发的思维，通过数字化工作方法来探查业务问题，通过近因分析、宏观根因分析等手段，再选择业务流程优化工具还是算法工具，而非“遇到问题调算法包”点击预约免费试听课。

❾ 数据挖掘工程师需要懂哪些知识

1、需要理解主流机器学习算法的原理和应用。

2、需要熟悉至少一门编程语言如(Python、C、C++、Java、Delphi等)。

3、需要理解数据库原理，能够熟练操作至少一种数据库(Mysql、SQL、DB2、Oracle等)，能够明白MapRece的原理操作以及熟练使用Hadoop系列工具更好。

4、经典图书推荐：《数据挖掘概念与技术》、《机器学习实战》、《人工智能及其应用》、《数据库系统概论》、《算法导论》、《Web数据挖掘》、《 Python标准库》、《thinking in Java》、《Thinking in C++》、《数据结构》等。