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原创 学数据挖掘技术能做哪些工作?可以从事哪些行业?

发布时间:2019-10-15 10:29:58 浏览 9137 来源:博学谷 作者:照照

    学数据挖掘技术能做哪些工作?可以从事哪些行业?随着大数据时代的来临,大数据早已渗透我们生活和工作的方方面面。尤其是数据挖掘更是被各行各业广泛应用,像互联网、电商、金融、医疗等等行业对掌握数据挖掘技术的人才更是有着相当优渥的报酬。至于数据挖掘的相关岗位更是选择多多,下面来具体了解一下吧!

     

    数据挖掘技术的工作

     

    数据挖掘是什么?

     

    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。数据挖掘其实是一种深层次的数据分析方法。数据挖掘可以描述为:按企业既定业务目标,对大量的企业数据进行探索和分析,揭示隐藏的、未知的或验证已知的规律性,并进一步将其模型化的先进有效的方法。应用的技术包括:数据库技术、人工智能技术、数理统计、可视化技术、并行计算等方面。

     

    学数据挖掘可以从事哪些行业?

     

    当前医疗行业、能源行业、通信行业、零售业、金融行业、体育行业等各行业都可以从其数据的采集、传输、存储、分析等各个环节产生巨大的经济价值,而提供大数据基础设施的企业、大数据软件技术服务的企业、行业大数据内容咨询服务的企业都将从大数据的广泛应用而得到迅速发展。尤其是互联网、金融和电商三大朝阳产业,对数据挖掘人才更是求贤若渴。

     

    数据挖掘有哪些工作岗位?

     

    1、数据挖掘师

     

    又叫算法工程师。需要从海量数据中发现规律, 这就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。有实际建模经验、机器学习算法的实现,对业务理解、熟悉数据挖掘算法、掌握数据库和精通计算机编程。经常会用到的语言包括Python、Java、C或者R。

     

    2、数据分析师

     

    数据分析师指的是不同行业中,专门从事行业数据搜集、整理、分析,并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。在工作中通过运用工具,提取、分析、呈现数据,实现数据的商业意义。 作为一名数据分析师,必须要掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法,熟练使用SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS等数据分析软件中的一门,懂设计运用图表有效表达数据分析师的分析观点,还需能用Acess等进行数据库开发,并掌握一门编程语言。总之,一个优秀的数据分析师,应该业务、管理、分析、工具、设计都不落下。

     

    3、数据工程师

     

    大数据工程师主要从事数据挖掘工作,运用算法来解决和分析问题,让数据显露出真相,同时,他们还推动数据解决方案的不断更新。分析历史、预测未来、优化选择,这是大数据工程师在“玩数据”时最重要的三大任务。通过这三个工作方向,他们帮助企业做出更好的商业决策。 要求具备一定的统计学、数学理论知识,有实际开发能力和大规模的数据处理能力,对行业有认知。

     

    4、数据产品经理

     

    数据产品经理必须了解不同的公司,在不同的阶段,需要哪些数据产品,并能够制作出来,这是此职位的核心要求。其次,数据产品经理必须有足够的数据分析能力,如果有了数据分析的思维,再跟公司业务结合就会比较容易。最后,数据产品经理是产品经理的一种,所以要同时具备产品经理的能力:了解用户,需求调研,方案设计,协调技术、测试、设计等。

     

    5、数据科学家

     

    这一职位过去也被称为数据架构研究,数据科学家是一个全新的工种,能够将企业的数据和技术转化为企业的商业价值。数据科学家是指能采用科学方法、运用数据挖掘工具对复杂多量的数字、符号、文字、网址、音频或视频等信息进行数字化重现与认识,并能寻找新的数据洞察的工程师或专家(不同于统计学家或分析师)。

     

    因此大家只要学好了数据挖掘技术,就完全不用担心“可以从事哪些行业”、“能做哪些工作”。当然数据挖掘也不是轻易就学成的,建议大家最好报一个靠谱的培训机构,认认真真的学习至少半年以上,把学来的理论知识与实践工作相结合,才能更快地成长为一名合格的数据挖掘工程师。

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