数据挖掘职位

Ⅰ 数据挖掘领域比较有前景的方向有哪些

数据挖掘领域比较有前景的方向有哪些？数据挖掘就业的途径从我看来有以下几种，（注意：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：做程序开发设计（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）目前国内的数据挖掘人员工作领域大致可分为三类:· 1）数据分析师：在拥有行业数据的电商、金融、电信、咨询等行业里做业务咨询，商务智能，出分析报告。· 2）数据挖掘工程师：在多媒体、电商、搜索、社交等大数据相关行业里做机器学习算法实现和分析。· 3）科学研究方向：在高校、科研单位、企业研究院等高大上科研机构研究新算法效率改进及未来应用

Ⅱ 数据分析师与数据挖掘工程师一样吗有什么区别

数据分析和数来据挖掘属于完全不源同的两个职位，唯一的共同点可能是数据，数据分析一般工作是做报表，各种基本的数据图、表你可以认为是数据分析做的，数据分析最常用的可能就是sql，一句话总结来说这是一个没有多少技术含量的职位，数据挖掘重在挖掘，和算法、模型、大数据结合比较深，比如风控模型、推荐系统等等，本质上数据挖掘和算法工程师没有太多的区别，可能数据挖掘工程性强一点。数据挖掘用的比较多的可能是python、tensorflow，spark等等。所以说，这两个职位差别很大。数据分析转数据挖掘很难。

Ⅲ 数据分析师和数据挖掘工程师的区别

1.数据分析和数据挖掘联系和区别 联系：都是搞数据的 区别：数据分析偏统计，可视化，出报表和报告，需要较强的表达能力。数据挖掘偏算法，重模型，需要很深的代码功底，要码代码，很多

Ⅳ 数据分析师、数据挖掘分析师、投资(风险)分析师、精算师、注册会计师的区别

同学你好，很高兴为您解答！

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随着中级会计职称考试的不断变化改革，中级职称的考试容不容易考成为了考生们关注的热点，与初级会计职称相比，中级职称考试确实有些难度，下面高顿网校小编就为大家具体分析下，希望能够帮助大家顺利通过考试：

1.相对于财务管理和中级会计实务而言，经济法科目是三科中最为容易通过的一科。尽管三本教材中经济法最“厚”，但是经济法和生活比较贴近，容易被考生理解和接受。粗略的计算了一下，去年经济法科目的真题，只要具备一定法律知识的人，不看书基本上也可以拿到20分左右。

2.财务管理的难度相对来说排在中间。财务管理的特点是计算量比较大，对数学知识要求比较高。虽然计算量较大，但计算题、综合题较集中，即重点非常突出。因此只要考生在全面熟读教材的前提下，多做练习题，把教材中计算公式、计算方法在理解的前提下，能熟练、灵活应用，通过考试也不是很难。

3.中级会计实务在三科中相对来说是最难的。中级会计实务兼有经济法和财务管理的特点，难度大，综合性强，历来是中级会计职称的杀手科目，综合性较强，要做到对教材的知识点融会贯通，才能从容应对。

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Ⅳ 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，可以基于用户的浏览、点击、收藏、购买等行为推断用户的年龄、性别、购买能力、爱好等能表示一个人的画像，就相当于用这些挖掘出来的属性来刻画一个人，这些还是最简单的东西，更深层次的比如预测（股票预测），但是比较难。

数据挖掘往往与机器学习离不开。比如分类、聚类、关联规则挖掘、个性化推荐、预测、神经网络、深度学习等。

数据挖掘 = 业务知识 + 自然语言处理技术（ NLP ） + 计算机视觉技术（ CV ） + 机器学习 / 深度学习（ ML/DL ）

（ 1 ）其中业务知识具体指的是个性化推荐，计算广告，搜索，互联网金融等； NLP ， CV 分别是处理文本，图像视频数据的领域技术，可以理解为是将非结构化数据提取转换成结构化数据；最后的ml/dl 技术则是属于模型学习理论；

（ 2 ）在选择岗位时，各个公司都没有一套标准的称呼，但是所做的事情无非 2 个大方向，一种是主要钻研某个领域的技术，比如自然语言处理工程师，计算机视觉工程师，机器学习工程师等；一种是将各种领域技术应用到业务场景中去解决业务需求，比如数据挖掘工程师，推荐系统工程师等；具体的称呼不重要，重要的是平时的工作内容；

PS ：在互联网行业，数据挖掘相关技术应用比较成功的主要是推荐以及计算广告领域，而其中涉及到的数据主要也是文本，所以 NLP 技术相对来讲比较重要，至于 CV 技术主要还是在人工智能领域（无人车，人脸识别等）应用较多，本人了解有限，相关的描述会较少；

数据挖掘岗位需要具备的3 种基本能力

1. 工程能力

（ 1 ）编程基础：需要掌握一大一小两门语言，大的指 C++ 或者 Java ，小的指 Python 或者 shell 脚本；需要掌握基本的数据库语言；

建议： MySQL + python + C++ ；语言只是一种工具，看看语法就好；

推荐书籍：《 C++ primer plus 》

（ 2 ）开发平台： Linux ；

建议：掌握常见的命令，掌握 Linux 下的源码编译原理；

推荐书籍：《 Linux 私房菜》

（ 3 ）数据结构与算法分析基础：掌握常见的数据结构以及操作（线性表，队，列，字符串，树，图等），掌握常见的计算机算法（排序算法，查找算法，动态规划，递归等）；

建议：多敲代码，多上 OJ 平台刷题；

推荐书籍：《大话数据结构》《剑指 offer 》

（ 4 ）海量数据处理平台： Hadoop （ mr 计算模型， java 开发）或者 Spark （ rdd 计算模型， scala开发），重点推荐后者；

建议：主要是会使用，有精力的话可以看看源码了解集群调度机制之类的；

推荐书籍：《大数据 spark 企业级实战》

2. 算法能力

（ 1 ）数学基础：概率论，数理统计，线性代数，随机过程，最优化理论

建议：这些是必须要了解的，即使没法做到基础扎实，起码也要掌握每门学科的理论体系，涉及到相应知识点时通过查阅资料可以做到无障碍理解；

（ 2 ）机器学习 / 深度学习：掌握 常见的机器学习模型（线性回归，逻辑回归， SVM ，感知机；决策树，随机森林， GBDT ， XGBoost ；贝叶斯， KNN ， K-means ， EM 等）；掌握常见的机器学习理论（过拟合问题，交叉验证问题，模型选择问题，模型融合问题等）；掌握常见的深度学习模型（ CNN ，RNN 等）；

建议：这里的掌握指的是能够熟悉推导公式并能知道模型的适用场景；

推荐书籍：《统计学习方法》《机器学习》《机器学习实战》《 UFLDL 》

（ 3 ）自然语言处理：掌握常见的方法（ tf-idf ， word2vec ， LDA ）；

3. 业务经验

（ 1 ）了解推荐以及计算广告相关知识；

推荐书籍：《推荐系统实践》《计算广告》

（ 2 ）通过参加数据挖掘竞赛熟悉相关业务场景，常见的比赛有 Kaggle ，阿里天池， datacastle 等。

想要学习数据挖掘的话可以看一下这篇文章《AI时代就业指南：数据挖掘入门与求职》