如何成為數據挖掘工程師

❶ 數據挖掘工程師要具備哪些技能

數據挖掘工程師需要具備數學及統計學相關的背景、計算機編碼能力、對特定應用領域或行業的知識。

1.缺乏理論背景的數據人員，更容易進入一個技能上的危險區域(Danger Zone)—一些數字，按照不一樣的數據模型和演算法總能鼓搗出一些結果來，只有具備基礎的理論知識，才能真正理解模型、復用模型並且創新模型，來解決實際問題。
2.實際的開發能力和大規模的數據處理能力是成為大數據工程師的一些必備要素。因為許多數據的價值取材於挖掘的過程，你不得不親自動手才能發現金子的價值。即便在某些團隊中，大數據工程師的責任主要以商業分析為主。
3.大數據工程師這個角色非常重要的一點是，不能夠脫離市場，因為大數據只有和特定領域的應用結在一起才能產生價值。所以，在某個或多個垂直行業的經驗能為應聘者積累對行業的認知，對於之後從事大數據工程師有很大幫助。

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❷ 數據挖掘工程師怎麼考

數據挖掘領域是一個獨特的行業，通常的招聘面試方法可能不大適用於本行業的特點。在招聘一個合格的數據挖掘工程師時，公司一般關注以下三個方面：

他聰明嗎？聰明意味著能透過復雜的信息建構問題並以正確的方式加以解決。聰明人還能從失敗中獲取經驗。

他能否專注於項目？專注意味著在各種困難的環境內，仍能獨立或合作完成項目。

他是否能與團隊一起工作。團隊合作需要很好的溝通能力，工作中涉及到的概念、問題、模型、結論等都需要成員之間正確的溝通方能加以明確。

為了解候選人是否具有數據挖掘工程師的潛質，需要一小時的面試，主要通過以下五個環節：

1、簡介

如同交談之初的寒暄一樣，簡介是使候選人放鬆下來。可以先介紹一下公司本身的情況，再回答對方的一些疑問。如果問題很復雜，可以將回答放到面試的最後階段再處理。

2、關於數據挖掘項目

這是最為重要且耗時的面試階段，詢問候選人最近接手的數據挖掘項目的情況和處理方式。要提問的方麵包括：

他一開始是如何描述這個項目的

項目持續了多長時間

這個項目的關鍵問題是什麼

問題是如何得到解決的

在數據挖掘項目中最為困難的階段是什麼

最有趣的階段又是什麼

在他眼裡，客戶是怎麼樣的

團隊的其他成員又是如何表現的

從中獲得了什麼樣的經驗

在這個面試階段，不僅要提問關於「what」的問題，還要很多關於「why」的問題。因為優秀的數據挖掘工程師要能面對客戶，清晰的論證並支持其提出的觀點。

3、關於數據挖掘的流程

考察候選人對於工作流程的認識是必要的，如果他談到了跨行業數據挖掘流程規范（CRISP-DM）意味著好兆頭。有很多時候，候選人對這些規范不以為然。雖然說從不同的角度來看待問題是一種創新，但是創新也需要建立在堅實在流程標准之上。因為它可以保證我們不會出現大的紕漏。

必要的時候，可以用白板讓候選人畫出流程圖。並讓他評價這些工作中最為重要或需要反思的地方。因為建模工作不可能一次完成，反復的提煉問題、建立模型的情況是經常遇到的。

另外可以在某個挖掘流程進行深入考查，例如詢問對方如何避免過度擬合，如何從大量的候選變數中進行篩選，如何評價或比較模型的效果。

4、解決問題

軟體公司的面試一般會包括「編碼測試」，考查數據挖掘工程師也應該如此。一種可以參考的作法是提供一份存在缺陷的分析報告。讓候選人對報告進行研究，表達報告中結論的意義，提出其中所存在的問題或不足，提出改進或補救的方法。

5、收尾

在面試的最後階段，需要回答候選人的其它提問，並使之相信本公司在本行業中的優勢地位，以及在職業生涯中的作用。在完成面試後，需要立即將面試記錄進行整理存檔。

❸ 數據挖掘工程師必備技能是什麼

1、編程/統計語言

數據挖掘在很大程度上依賴於編程，根據KD Nuggets的研究，R和Python是數據科學中最受歡迎的編程語言。

2、大數據處理框架

Hadoop，Storm，Samza，Spark，Flink，處理框架對系統中的數據進行計算，可以將其分為3類：僅批處理，僅流和混合。

3、操作系統：Linux

Linux是一種流行的操作系統，對於操作大型數據集而言，Linux更加穩定和高效。

4、資料庫知識：關系資料庫和非關系資料庫

要管理和處理大型數據集，必須具有關系資料庫的知識，例如SQL或Oracle，或非關系資料庫，其主要類型為：列如Cassandra，HBase;文件：MongoDB，CouchDB;關鍵值：Redis，Dynamo。

5、基本統計知識

統計的基本知識對於數據挖掘者至關重要，它可以幫助您識別問題，獲得更准確的結論，區分因果關系和相關性以及量化發現結果的確定性。

❹ 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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❺ 大數據挖掘工程師應具備哪些技能

首先，我們可以從數據獲取、數據存取、數據清洗、數據挖掘分析、數據可視化、數據報告等幾個方面入手。

具體涵蓋以下技能：

1、Linux操作系統、Linux常用命令、Linux常用軟體安裝、Linux網路、 防火牆、Shell編程等。

2、Java 開發，掌握多線程、掌握並發包下的隊列、掌握JVM技術、掌握反射和動態代理、了解JMS。

3、Zookeeper分布式協調服務、Zookeeper集群的安裝部署、Zookeeper數據結構、命令。

4、Hadoop 、Hive、HBase、Scala、Spark 、Sqoop、Flume、Oozie、Hue等大數據生態系統知識和技能。

6、Excel、Mysql、Python等數據採集，數據存取分析挖掘工具和技術。

7、Tableau、FineBI、Qlikview等可視化應用能力。

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❻ 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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❼ 如何在一年內成為數據挖掘工程師

數據挖掘工程師和數據分析師一樣道理，你可以參考以下：

什麼是數據分析師?
一個數據分析大牛是從嚴格意義上來講，要懂數學和統計學知識、實體法還有一點黑客技術。目前很多想從事數據分析的，可能只會Excel，會做透視表，會VBA；進階一點會寫SQL，還懂點業務；再專業一些，有統計學基礎，懂回歸、時間序列、假設檢驗等等。這些對於專業的數據分析師，還都差了點火候。如果你有心想發展成為一個數據分析師，或者說某業務的資深數據分析專家，從技術層面來講，你需要了解成為一個數據分析師的路徑，6個步驟。
第一步：統計、數據、機器學習
關於數學知識，大學課堂會學過一部分，如果是數學科學類的專業會學得更精深。如果這一部分你需要彌補一下充充電，可汗學院、麻省理工都有相關的開放課程。
關於統計學知識，推薦去udacity，openintro上系統的學習，統計還是需要一定思維的鍛煉的。機器學習，可以網路一下斯坦福的課程，有公開課。
第二步：編代碼
如果希望擁有專業水準的話，從編程基礎到端到端的開發，一些技術的語言，比如R、Python、和一些商業軟體的SAS、SPSS等，以及深入的互動式學習，這些你至少精通幾門，其他懂一些最好。
第三步：懂資料庫
數據分析大多應用實際。企業數據常常被保存在MySQL、Oracle、Postgres、MonogoDB、Cassandra等資料庫中，所以這些資料庫你要了解甚至懂。
第四步：數據管理、數據可視化、數據報告
數據管理包括數據的清洗格加工ETL，目的是讓分析前的數據更加准確和清晰，比如DataWrangler
數據可視化數據數據分析的前端展示，目的是讓數據呈現更清楚明了，更形象，比如tableau，spotfire。數據報告是通過不同工具將數據展示出來，可以和數據可視化歸類一起，但實際應用中大多數都是通過PPT的承載方式來呈現。
目前市面上很多公司都使用商業智能的工具，比如FineBI。BI工具是數據連接，數據處理和可視化為一體的工具，比起上方的純工具，能更好的適應業務。
第五步：大數據
大數據是未來的必然趨勢，而大數據技術的類型也是多種多樣，hadoop,maprece,spark等等，多學會一種，層次也就不一樣。
第六步：積攢經驗，學習同行
以上都是理論和工具，但是實踐才是出真知，不管是剛接觸數據分析的職場人，還是專業學習數據挖掘分析的你，都希望在學習以上內容的同時，多參加一些比賽，學習同領域的專業大神，訓練自己在這方面的感覺。
當然，在實際應用過程中，大多數人不一數據分析為主業，數據分析只是分析業務的一個工具，那第四步的內容已經能夠滿足日常對業務的分析了，當然Excel和PPT的熟練掌握也是必須。

❽ 數據挖掘工程師需要掌握的技能有哪些

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。

❾ 怎樣成為優秀的大數據工程師

1.從才能上來分析的，首要大數據工程師是需求有計算機編碼才能的，因為面對海量的非結構化數據，你要從中挖掘出有價值的東西，需求規劃演算法與編寫程序去實現，而程序員最牛的才能就是編寫簡潔高效的代碼，去實現人們對未來天馬行空的願望，編碼才能越強的程序員越有或許成為優異的大數據工程師。

2.其次，大數據工程師需求統計學與使用數學相關的才能布景，數據挖掘與分析是需求規劃數據模型和演算法的，應該說程序員是有這個基礎的，一般優異的大數據工程師並不是科班出身，通常是數學專業，因而提高演算法規劃才能是程序員轉型大數據工程師的關鍵因素。

3.大數據工程師需求具備行業的業務知識，大數據技能的終究意圖是服務於社會和企業，並對市場和企業的發展起到嚴重推進效果，才是大數據的價值所在，因而大數據工程師不能脫離市場。

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❿ 如何成為數據挖掘工程師

數據分析師是為了適應大數據時代要求，加強正規化、專業化、職業化的數據分析師人才隊伍建設，進一步提升我國數據分析員師的職業素質和能力水平.

數據工程師所配的職稱

數據挖掘工程師、大數據專家、數據研究員、用戶分析專家等

數據挖掘工程師所做的事

基於數據-分析過去，預測未來-優化選擇。

分析過去，預測未來在工業領域，可以是設備的健康狀態評估......

分析過去，預測未來在金融領域，可以是股票發展趨勢，高頻交易導向......

分析過去，預測未來在軍事領域，可以是情報獲取，破解......

分析過去，預測未來在醫學領域，可以是預測疾病，制定出新的治療方案......

分析過去，預測未來在執法領域，可以是個人行為預測，判斷是否為犯罪分子......

分析過去，預測未來在教育領域，可以是更准確地把握學生存在的問題......

等等，總之數據即為信息，將信息中的規律或特徵提取出來，量化信息的各項指標，以針對目前狀況作出最佳的決策。

數據挖掘工程師所需的能力

編程能力：熟悉Python，C/C++，Java，Perl，Golang，Hadoop，Hive，HBase，Scala，Spark或其它語言，會多種操作系統，對Unix，Linux和Solaris系統有深入了解，主要是為實現自動化的替代人為工作(包括邏輯推理及運算)，而在眾多的語言及操作系統中選擇出利潤最高，效能最大的是十分重要的。

應用領域核心需求分析能力：核心需求是模型/演算法與實際工程應用的結合點，結合的好才能產生相應的價值，在某個或多個垂直行業有過工作經歷將大大提升此類分析能力。

數學推理能力：能夠以通俗易懂的方式解釋數學模型及演算法的能力，如此才有可能真正的理解模型/演算法、復現模型/演算法、以至於創新模型/演算法。

數據挖掘工程師所需的技能

數據獲取：日誌收集 Scribe、Flume和爬蟲等。

數據處理：流式計算的storm, spark streaming、Hadoop、消息隊列相關的如Kafka等。

數據分析：HIVE、SPARKSQL、基本演算法、數據結構等。

數據存儲：分布式數據存儲-HDFS等。

數據挖掘：機器學習相關演算法、信號(圖像)處理相關演算法、自然語言處理、知識表述、聚類、時序、推薦系統、回歸分析、文本挖掘、貝葉斯分類、神經網路等。

經國家相關部委統一頒布實施，旨在通過掌握大量行業數據以及科學的計算工具，將經濟學原理用數學模型表示，科學合理的分析投資和運營項目未來的收益及風險情況，為做出科學合理的決策提供依據。 報考條件沒有限制。