數據挖掘技術專業前景如何

⑴ 數據科學與大數據技術就業方向前景

數據科學與大數據技術專業就業前景主要是在IT類企業從事大數據技術、大數據研究、數據管理、數據挖掘、演算法工程、應用開發等工作。培養具有將領域知識與計算機技術和大數據技術融合創新的能力， 能夠從事大數據研究和開發應用的高層次人才。

近年來越來越多的人開始從事大數據方向的工作，大數據將會是未來最有發展前景的行業。數據科學與大數據技術專業就業前景廣闊，畢業生能夠在計算機和互聯網領域以及大數據相關產業從事數據科學研究、大數據相關:工程應用開發、技術管理與咨詢等工作。

數據科學與大數據技術專業就業方向：

1、大數據系統架構師：大數據平台搭建、系統設計、基礎設施。

2、大數據系統分析師。

3、hadoop開發工程師：解決大數據存儲問題。

4、數據分析師。

⑵ 做數據挖掘有沒有前途，好找工作不

做數據挖掘很有前途，國內國外都好找工作。

在國內,真正的數據挖掘運用還比較少,找工作也不是很容易,學這個方向的,基本上出來是做數據處理、數據分析,或是有些乾脆做軟體開發師。應該說現狀艱辛,但前途還是光明的。如果找數據挖掘的工作,地點也很重要,國內發展比較好的城市是北京和上海,廣東也有少數。一般來說,比較大型的企才有投有數據挖掘工程師這個職位,其它企業如果需要,都是外包給專門的數據挖掘公司來做的。比較能用得上數據挖掘的行業是大型網站、銀行、醫院,針對網站,一般要學習WEB挖掘,挺有前途,大型網站公司也會招這個職位。銀行的數據挖掘也用得廣,但它一般包給專業公司來做,有個方向叫商業智能,簡稱BI,覺得挺有前途的。應該是數據挖掘中以後會很熱的行業。

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⑶ 大數據專業的發展前景怎麼樣

前景很不錯。一方面國家大力支持大數據行業的發展，已經上升為國際戰略的今天，大數據人才正在擁有更多的發展機會。另一方面許多的領域都是缺乏這方面的人才，騰訊阿里等互聯網大廠都是高薪招聘相關人才。

大數據的擇業崗位有：

1、大數據開發方向; 所涉及的職業崗位為：大數據工程師、大數據維護工程師、大數據研發工程師、大數據架構師等;

2、數據挖掘、數據分析和機器學習方向; 所涉及的職業崗位為：大數據分析師、大數據高級工程師、大數據分析師專家、大數據挖掘師、大數據演算法師等;

3、大數據運維和雲計算方向;對應崗位：大數據運維工程師。

大數據學習內容主要有：

①JavaSE核心技術；

②Hadoop平台核心技術、Hive開發、HBase開發；

③Spark相關技術、Scala基本編程；

④掌握Python基本使用、核心庫的使用、Python爬蟲、簡單數據分析；理解Python機器學習；

⑤大數據項目開發實戰，大數據系統管理優化等。

想要系統學習，你可以考察對比一下開設有IT專業的熱門學校，好的學校擁有根據當下企業需求自主研發課程的能，南京北大青鳥、中博軟體學院、南京課工場等都是不錯的選擇，建議實地考察對比一下。

祝你學有所成，望採納。

⑷ 大數據專業以後的就業前景怎麼樣

大數據的就業前景怎麼樣，我們可以從以下幾點來具體了解下：

1、大數據產業國家政策支持力度大，各地方積極實踐大數據，大數據產業發展不斷加速。
2、目前國內大數據人才量僅為50萬，而行業人才缺口達100萬+，未來2-3年人才缺口將逐漸擴大。
3、2018年一線城市大數據開發崗位薪資15K-20K。
4、大數據與人工智慧、物聯網、雲計算的對接愈加緊密，而且，大數據正在和各個行業相互對接，其應用將逐步拓展到城市建設、工業製造、農業、旅遊業等各個方面，未來的就業崗位將會持續增加。

⑸ 大數據專業未來就業前景如何

大數據的就業前景怎麼怎麼樣？
「未來的時代將不是IT時代，而是DT的時代。」淘寶創始人馬雲曾經多次在公開場合講到過。他這里所指的DT就是Data Technology數據科技。由此可見，大數據的未來發展前景是非常大的。而且最近一兩年大數據在互聯網上那可是極其火熱的，大家都想從事大數據事業。
是以廣大的學生群體、跨行就業、在職提升等人群都想進入大數據行業，但是又比較擔心大數據的就業前景不好？因此大數據專業的就業前景備受大家關注的。
其實大數據的就業前景是很光明。其原因有二：
一、大數據人才稀缺
據數聯尋英發布《大數據人才報告》顯示,目前全國的大數據人才僅46萬,未來3-5年內大數據人才的缺口將高達150萬。且未來中國基礎性數據分析人才缺口將達到1400萬，而在BAT企業招聘的職位里，60%以上都在招大數據人才。 更不要說其他中小IT企業，各政府部門了，因此在人才稀缺的情況下，大數據人才是非常容易就業的，且大數據崗位的薪資待遇都是出奇的高。
二、大數據的巨大市場前景
說到大數據最大的市場，那就是不得不提我們中國了。畢竟我國是人口大國、工業製造大國和互聯網大國，每天都會產生巨量的數據，大數據資源極為豐富。根據IDC最新發布的統計數據，中國的數據產生量約佔全球數據產生量的23%，美國的數據產生量佔比約為21%，EMEA(歐洲、中東、非洲)的數據產生量佔比約為30%，APJxC(日本和亞太)數據產生量佔比約為18%，全球其他地區數據產生量佔比約為8%。中國的大數據市場國模無疑是最大的。
而且隨著國家新基建戰略的推進，大數據產業的規模也在不斷增加，比如上海的「大數據局」和貴州的「雲上貴州」，長江三角洲和京津冀還有中西部地區，都在國家的政策下發展得良好。到2025年中國大數據產業規模或將近2萬億元。從中我們可以明顯的看出未來我國的大數據產業一定是朝陽產業，大家的就業前景一定是巨大的。
總結，大數據的就業前景很好，大家不用擔心學習大數據找不到工作。

⑹ 在國內學習數據挖掘就業前景如何

數據挖掘是指從大量的數據中，通過統計學、人工智慧、機器學習等方法，挖掘出未知的、且有價值的信息和知識的過程。數據挖掘主要側重解決四類問題：分類、聚類、關聯和預測，就是定量、定性，數據挖掘的重點在尋找未知的模式與規律。輸出模型或規則，並且可相應得到模型得分或標簽，模型得分如流失概率值、總和得分、相似度、預測值等，標簽如高中低價值用戶、流失與非流失、信用優良中差等。主要採用決策樹、神經網路、關聯規則、聚類分析等統計學、人工智慧、機器學習等方法進行挖掘。綜合起來，數據分析（狹義）與數據挖掘的本質都是一樣的，都是從數據裡面發現關於業務的知識（有價值的信息），從而幫助業務運營、改進產品以及幫助企業做更好的決策，所以數據分析（狹義）與數據挖掘構成廣義的數據分析。這些內容與數據分析都是不一樣的。

應用及就業領域

當前數據挖掘應用主要集中在電信(客戶分析)，零售(銷售預測)，農業(行業數據預測)，網路日誌(網頁定製)，銀行(客戶欺詐)，電力(客戶呼叫)，生物(基因)，天體(星體分類)，化工，醫葯等方面。

當前它能解決的問題典型在於：資料庫營銷(Database Marketing)、客戶群體劃分(Customer Segmentation &Classification)、背景分析(Profile Analysis)、交叉銷售(Cross-selling)等市場分析行為，以及客戶流失性分析(Churn Analysis)、客戶信用記分(Credit Scoring)、欺詐發現(Fraud Detection)等等，在許多領域得到了成功的應用。

職業薪酬

就目前來看，和大多IT業的職位一樣，數據挖掘方面的人才在國內的需求工作也是低端飽和，高端緊缺。從BAT的招聘情況來看，數據挖掘領域相對來說門檻還是比較高的，但是薪酬福利也相對來說比較好，常見的比如騰訊、阿里都會給到年薪20W+。而厲害的資深演算法專家年薪百萬也是常有的事情，所以大家在演算法方面還是大有可能。另外隨著金融越來越互聯網化，大量的演算法工程師會成為以後互聯網金融公司緊缺的人才。

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CDA(Certified Data Analyst)，亦稱「CDA數據分析師」，指在互聯網、零售、金融、電信、醫療、旅遊等行業專門從事數據的採集、清洗、處理、分析並能製作業務報告、提供決策的新型數據分析人才。CDA秉承著總結凝練先進的商業數據分析實踐為使命，明晰各類數據分析從業者的知識體系為職責，旨在加強全球范圍內正規化、科學化、專業化的大數據及數據分析人才隊伍建設，進一步提升數據分析師的職業素養與能力水平，促進數據分析行業的高質量持續快速發展。

「CDA數據分析師認證」是一套專業化，科學化，國際化，系統化的人才考核標准，分為CDA LEVELⅠ ，LEVEL Ⅱ，LEVEL Ⅲ，涉及金融、電商、醫療、互聯網、電信等行業大數據及數據分析從業者所需要具備的技能，符合當今全球大數據及數據分析技術潮流，為各界企業、機構提供數據分析人才參照標准。

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⑺ 數據科學與大數據技術專業怎麼樣 好就業嗎

有很多的同學是非常的想知道，數據科學與大數據技術專業怎麼樣，好不好就業呢，我整理了相關信息，希望會對大家有所幫助！

1 數據科學與大數據技術專業好不好
專業還是不錯，但這個專業對數學與物理的功底要求不是一般的高。物理必須非常好，數學是計算，物理是思維與想像的嚴密。如果高中數學、物理不好，還是謹慎報考。否則進去後，聽不懂，作業做不了，最後掛課很多，畢業證都沒了。因此，高中數學不好，物理不好的，一定要小心報考。
另外，從對數學和物理的要求這么高看，相對而言，高等級的學校（如985、211或雙一流）開設的會得心應手，而一些低端的學校，可能差一些；尤其是民辦（獨立）學院，可能師資都成問題；但這些低端的學校，在宣傳上可能比高端學校做得好，羅列一大堆證書和獲獎，可能是都是化錢買的。
報考學校時，要多比較，看看有沒有碩士點、博士點。如果都沒有的，那相對差很多，畢竟這是一個高智商的專業。
1 數據科學與大數據技術專業好找工作嗎
大數據被譽為「21世紀的新石油」，是國家戰略性資產，是21 世紀的「鑽石礦」。麥肯錫全球研究所把大數據看作「下一個創新，競爭和生產力前沿」。2013年被稱為大數據元年。短短幾年，大數據已滲透到社會方方面面。

人工智慧是勢不可擋的發展趨勢，大數據技術又是人工智慧的重要支撐。大數據科學將成為引領人工智慧技術、物聯網應用、計算機科學、數字經濟及商業發展的核心。
1 數據科學與大數據技術專業就業方向
大數據應用開發工程師

此類人才負責搭建大數據應用平台以及開發分析應用程序，他們必須熟悉工具或演算法、編程、優化以及部署不同的MapRece，他們研發各種基於大數據技術的應用程序及行業解決方案。其中，ETL開發者是很搶手的人才，他們所做的是從不同的源頭抽取數據，轉換並導入數據倉庫以滿足企業的需要，將分散的、異構數據源中的數據如關系數據、平面數據文件等抽取到臨時中間層後進行清洗、轉換、集成，末後載入到數據倉庫，成為聯機分析處理、數據挖掘的基礎，為提取各類型的需要數據創造條件。

大數據分析師

此類人才主要從事數據挖掘工作，運用演算法來解決和分析問題，讓數據顯露出真相，同時，他們還推動數據解決方案的不斷更新。隨著數據集規模不斷增大，企業對Hadoop及相關的廉價數據處理技術如Hive、HBase、MapRece、Pig等的需求將持續增長，具備Hadoop框架經驗的技術人員是很搶手的大數據人才，他們所從事的是熱門的分析師工作。

⑻ 數據挖掘的前景怎麼樣，主要是就業方面的

數據挖掘就業的途徑主要有以下幾種：
1、做科研(在高校、科研單位以及大型企業，主要研究演算法、應用等)；
2、做程序開發設計（在企業做數據挖掘及其相關程序演算法的實現等）；
3、數據分析師（在存在海量數據的企事業單位做咨詢、分析等）。

現在各個公司對於數據挖掘崗位的技能要求偏應用多一些。目前市面上的崗位一般分為演算法模型、數據挖掘、數據分析三種。當前數據挖掘應用主要集中在電信(客戶分析)，零售(銷售預測)，農業(行業數據預測)，網路日誌(網頁定製)，銀行(客戶欺詐)，電力(客戶呼叫)，生物(基因)，天體(星體分類)，化工，醫葯等方面。薪酬方面就目前來看，和大多IT業的職位一樣，數據挖掘方面的人才在國內的需求工作也是低端飽和，高端緊缺。從BAT的招聘情況來看，數據挖掘領域相對來說門檻還是比較高的，但是薪酬福利也相對來說比較好，另外隨著金融越來越互聯網化，大量的演算法工程師會成為以後互聯網金融公司緊缺的人才。

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⑼ 數據科學與大數據技術專業是干什麼的 前景怎麼樣

數據科學與大數據技術主要研究計算機科學和大數據處理技術等相關的知識和技能，從大數據應用的三個主要層面（即數據管理、系統開發、海量數據分析與挖掘）出發，對實際問題進行分析和解決。主要從事大數據技術、大數據研究、數據管理、數據挖掘、演算法工程、應用開發等工作。

數據科學與大數據技術專業前景

數據科學與大數據技術專業很不錯，前景比較樂觀，畢業生能在政府機構企業公司等從事大數據管理研究應用開發等方面的工作。同時可以考取軟體工程計算機科學與技術應用統計學等專業的研究生或出國深造。

大數據專業和計算機專業比較像，是注重實踐的專業。學生需要獨立編寫程序，對程序進行修改與調試，需要注意每一個細節才能順利查錯並運行程序。

大數據專業畢業後的去向

大數據人才的工作是，把海量信息採集、存儲、分析，挖掘出信息背後更多的價值，以更好地輔助企業、政府機關做出決策。

隨著大數據往各領域延伸發展，市場對統計學、數學方面的專業人才，數據分析、數據挖掘、人工智慧等偏軟體領域的需求加大。數據分析師/大數據分析培訓，加米穀大數據培訓機構，可預約現場試聽課，大數據開發零基礎班預報中。

大數據專業畢業生可以勝任大數據技術開發與應用，大數據運維和雲計算等工作，可以去大型互聯網公司就業，做前、後端開發、數據分析師、機器學習演算法工程師，App開發、智能游戲設計與開發、數據科學家等。

也可以進入各行各業，在銀行、電信、電力、交通等企事業單位，政府、信息產業及其他國民經濟部門，甚至醫療系統、媒體等單位，依託具體業務，從事大數據分析、大數據應用開發、大數據系統研發、數據可視化等相關工作。畢竟大數據作為一門技術，為具體行業的決策服務。

在國內來看，國家信息中心信息化研究部副主任、南海大數據應用研究院院長於施洋指出：「從地域分布，從各個省來說，北京排第一，東部沿海地區這些省份排在前面，在西南地區，四川、重慶、貴州這三個地方異軍突起，是我們大數據發展的第二個增長極。」

各省份大數據發展指數的排名中，貴州、重慶、四川，緊隨東部沿海省份，全部排進了前十名，領先任何一個中部省份。這主要是地方政策引領的結果，畢業生想從事和大數據相關的工作，也可以考慮去這些大數據發展比較好、政策支持比較多的地方。

⑽ 數據挖掘的前景如何

大數據時代下的數據挖掘與可視化展現

全世界每天都有幾十億人使用計算機、平板電腦、手機和其它數字設備產生海量數據。在這個各個行業和領域都已經被數據給滲透，數據已成為非常重要的生產因素的大數據時代，對於大數據的處理和挖掘將意味著新一波的生產率不斷增長和消費者盈餘浪潮的到來。

在大數據時代下，從頭至尾我們都脫離不了數據挖掘。有人把數據比喻為蘊藏能量的煤礦。煤炭按照性質有焦煤、無煙煤、肥煤、貧煤等分類，而露天煤礦、深山煤礦的挖掘成本又不一樣。與此類似，大數據並不在「大」，而在於「有用」。價值含量、挖掘成本比數量更為重要。
什麼是數據挖掘？

所謂數據挖掘是指從資料庫的大量數據中揭示出隱含的、先前未知的並有潛在價值的信息的非平凡過程。數據挖掘是一項探測大量數據以發現有意義的模式（pattern）和規則（rule）的業務流程。數據挖掘是一種決策支持過程，它主要基於人工智慧、機器學習、模式識別、統計學、資料庫、可視化技術等，高度自動化地分析企業的數據，做出歸納性的推理，從中挖掘出潛在的模式，幫助決策者調整市場策略，減少風險，做出正確的決策。

為什麼要進行數據挖掘？

我們關心什麼是數據挖掘，同時，我們更關心的是我們如何通過數據挖掘過程找到我們需要的東西。如果把大數據比作一種產業，那麼這種產業實現盈利的關鍵，在於提高對數據的「挖掘能力」，通過「挖掘」實現數據的「增值」。

數據挖掘是一項探測大量數據以發現有意義的模式（pattern）和規則（rule）的業務流程。談到發現模式與規則，其實就是一項業務流程，為業務服務。我們要做就是讓業務做起來顯得更簡單，或直接幫助客戶如何提升業務。在大量的數據中找到有意義的模式和規則。在大量數據面前，數據的獲得不再是一個障礙，而是一個優勢。在現在很多的技術在大數據集上比在小數據集上的表現得更好——你可以用數據產生智慧，也可以用計算機來完成其最擅長的工作：提出問題並解決問題。模式和規則的定義：就是發現對業務有益的模式或規則。發現模式就意味著把保留活動的目標定位為最有可能流失的客戶。這就意味著優化客戶獲取資源，既考慮客戶數量上的短期效益，同時也考慮客戶價值的中期和長期收益。

數據挖掘後結果的可視化展現

大數據技術的戰略意義不在於掌握龐大的數據信息，而在於對這些含有意義的數據進行專業化處理，將海量的信息數據在經過分布式數據挖掘處理後將結果可視化。數據可視化主要是藉助於圖形化手段，清晰有效地傳達與溝通信息。依據數據及其內在模式和關系，利用計算機生成的圖像來獲得深入認識和知識。其次，利用人類感覺系統的廣闊帶寬來操縱和解釋錯綜復雜的過程、涉及不同學科領域的數據集以及來源多樣的大型抽象數據集合的模擬。

但是，這並不就意味著，數據可視化就一定因為要實現其功能用途而令人感到枯燥乏味，或者是為了看上去絢麗多彩而顯得極端復雜。為了有效地傳達思想概念，美學形式與功能需要齊頭並進，通過直觀地傳達關鍵的方面與特徵，從而實現對於相當稀疏而又復雜的數據集的深入洞察。因而，對於數據可視化應用軟體的開發就迫在眉睫，數據可視化軟體的開發既要保證實現其功能用途，同時又要兼顧美學形式，這樣就對數據可視化軟體提出了更高的要求。目前，在國內能同時兼顧這兩方面的數據可視化軟體屈指可數。其中，比較受用戶歡迎的是一款名為大數據魔鏡的可視化分析軟體。企業通過大數據魔鏡可以將積累的各種來自內部和外部的數據整合起來實時分析,推動自身實現數據智能化管理,增強核心競爭力,將數據價值轉化為商業價值,獲取最大化利潤。