Ⅰ 工作報半年想轉行互聯網，請問1產品經理和2數據挖掘&機器學習這兩類哪個更有前途！
說前景，整體來看數據挖掘&機器學習比較好。
因為產品經理現在人數非常多，門檻較低，導致不太好找工作。
數據挖掘&機器學習門檻高一些，但是職位較少。
如果題主做的牛逼，產品經理可能更牛逼些，但是普通人的話還是建議數據挖掘&機器學習。
產品經理留，如有問題可追問。
Ⅱ #數據挖掘工程師#數據挖掘工作35歲好找嗎
還是非常好找工作的。
目前，大數據技術的應用在各行各業都取得了成績不菲的的表現。無論是當下發展得如火如荼的電商行業，還是在一些傳統行業，大數據技術都得到了廣泛的應用，因此就業前景十分廣闊。大數據的就崗位大致可以劃分為技術和管理兩個方向，具體崗位分工如下：
1.大數據開發工程師：負責公司大數據平台的開發和維護，負責大數據平台持續集成相關工具平台的架構設計與產品開發等。
2.數據分析師：進行數據搜集、整理、分析，針對數據分析結論給管理銷售運營提供指導意義的分析意見。
3.數據挖掘工程師：商業智能，用戶體驗分析，預測流失用戶等；需要過硬的數學和統計學功底以外，對演算法的代碼實現也有很高的要求。
4.資料庫開發：設計，開發和實施基於客戶需求的資料庫系統，通過理想介面連接資料庫和資料庫工具，優化資料庫系統的性能效率等。
5.數據管理：資料庫設計、數據遷移、資料庫性能管理、數據安全管理，故障檢修問題、數據備份、數據恢復等。
6.數據科學家：清洗，管理和組織（大）數據，利用演算法和模型提高數據處理效率、挖掘數據價值、實現從數據到知識的轉換。
7.數據產品經理：把數據和業務結合起來做成數據產品。
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Ⅲ 數據挖掘工程師 產品經理 哪個好
各有各的好處。
數據挖掘工程師：針對大數據進行價值的挖掘，要董很多與資料庫有關的知識，
同時還需要會SPSS、SAS等數據統計軟體，要求數學邏輯思維要很強，對數字敏感。
產品經理： 一個優秀的產品經理不僅僅只是產品研發，還要需求調研——產品規劃——產品功能設計——團隊開發——產品測試——產品發布，以及產品運營、推廣等
也許這些事情都不是產品經理自己親力親為，但產品經理一定會提出很多可執行的方案和思路。
兩個職位都很鍛煉人，我個人比較喜歡產品經理的職位。
產品經理書目推薦《谷歌和亞馬遜如何做產品》《產品經理手冊》《參與感》
數據挖掘書目推薦《大數據時代》
Ⅳ 數據分析師和數據挖掘師哪個前景好工資高是否挖掘師能代替分析師
不同職位在不同行業、不同公司、不同階段的貢獻是不一樣的。企業需要的是團隊配合，每個職位都有其意義和價值，沒有可比性，關鍵時刻，前台小妹得體的舉止也可以在客戶那裡加分不少，貢獻可能超越工程師。
大多數情況下，薪酬只代表一個人在職場的價格，不代表他在公司的價值。找工作也要看是否合適自己，職場中拼的都是相對優勢，你要想獲取高收入，應該揚長避短，尋找可以發揮自己優點的行業和職位，而不是尋找薪酬最高的工作。
最後回答一下你的問題，這兩個職位在不同企業定位和分工各有不同，一般情況下，數據挖掘工程師的工資高於數據分析師，原因是數據挖掘工程師寫代碼比較多，寫代碼越多，工資越高，這在任何一個行當都是如此。
這兩個職位前景都不錯，如果選擇的話編程底子不錯的，去做「數據挖掘工程師」；數學不錯有商業sense的，去做「數據分析師」。
這兩個職位有一定交集，如果你具有對方領域的能力，當然是有可能KO掉對方的，而且這種替代是相互的，誰替代誰都有可能。數據分析和數據挖掘的邊界本身就比較模糊，所以不用太糾結選擇哪個方向。
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Ⅳ 大數據開發和數據分析哪個前景更好哪個薪資高
大數據就業兩大方向：
1、大數據開發工程師
數據工程師建設和優化系統。更多的是朝著軟體開發能力上學習和提升。
2、大數據分析師
一般工作包括數據清洗，執行分析和數據可視化。核心職責是幫助其他人追蹤進展，和優化目標。
大數據工程師主要工作在後端。持續的提升數據管道來保證數據的精確和可獲取，好的工程師會為組織節省很多的時間和精力。
大數據分析師一般用數據工程師提供的現成的介面來抽取新的數據，然後取發現數據中的趨勢，同時也要分析異常情況。
數據分析師中的數據挖掘技術方向，門檻較高，需要扎實的演算法能力和代碼能力，同時薪資待遇也更好。
Ⅵ 數據產品經理和數據分析師，產品經理有什麼區別
通過抓取boss上的數據，我們得出來這些關鍵詞
產品經理崗位描述中，佔比較高的高頻詞有：產品設計、產品規劃、用戶需求、用戶體驗、產品需求等，更關注從需求中去分析和挖掘產品的迭代方向。
數據產品經理崗位描述中，佔比較高的高頻詞有：數據分析、數據產品、大數據、sql、數據挖掘、數據平台、數據倉庫、數據可視化等，更關注挖掘數據背後的價值和利用數據輔助業務。
Ⅶ 機器學習和數據挖掘哪個更有前途
說實話，現在的時代發展確實太快了！有時候感覺根本就跟不上節奏，更別說去預測和掌控了；特別是互聯網方向，各種新技術不停的冒出來。
對於數據挖掘這個方向吧，也就是最近幾年突然大熱起來的。結果很正常，一邊是這個方向本身的飛速發展，這給了我們很多機會；但另一邊是社會上各種相關甚至不相關的人才蜂擁而入，大家都想來搞搞（趨利性是人的本性）！
結果會怎樣呢？這個覺得也是大家各抒己見，因為任何時候，對任何事物，總會有人唱好有人唱衰，其實沒有誰說的一定是對的；只能說大部分時候，那個大群體和總趨勢對的概率要大很多。所以建議你也不要偏信偏聽，總歸還是要有自己的批判性思維。
我個人的看法呢，照目前這種發展情況來看，數據挖掘遲早會人才飽和，造成知識紅利下降，最後到達一個跟現在的Android開發差不多的情況（以前安卓開發多火，大家一窩蜂湧入，現在慢慢飽和了，大家就歸於理性了吧？）
目前就我來看，首先，一方面雖然想學數據方面的人好像特別特別多，但是實際上能堅持下來，並且真的學好的人並不多（高校這個專業一年培養不了多少人，大部分還是在自我摸索和學習），你作為這方面的博士，你的專業性肯定會遙遙領先絕大多數人的。
其次，數據挖掘目前並沒有很多人感官的那麼神，它目前還存在很多的欠缺與不足，從這方面說，我覺得數據挖掘目前還僅僅只是剛過了一個嬰兒期不久，它正在走向青壯年的路上，但毫無疑問這需要一個過程。為什麼這么說呢，因為數據科學現在不管是從演算法建模還是實際應用都還需要進一步的成長，特別是實際應用方面，未來，數據科學肯定會進一步落地，真的跟各行各業去結合，去驅動各行各業的發展。這些難道在你博士期間就都能做完嗎？反正我是不信！
所以個人建議，總體來看，你不用擔心這個行業會馬上過氣，好好發揮你自己的優勢，把理論基礎打扎實，後面跟具體的業務去結合應用，你的競爭力絕對很高的！
Ⅷ 好未來和今日頭條數據挖掘崗位哪個好
今日頭條，因為從無名小卒現在崛起的很快必選。
Ⅸ 大數據和數據挖掘哪個更有發展前途
大數據是包含數據挖掘的，數據挖掘是大數據分支中的一項，也是基礎，學習BI方向的話，數據挖掘是基礎，兩者是息息相關的，數據挖掘的概念出來的比較早，啤酒和尿布的典故你應該知道，早期數據倉庫建模就已經用到了數據挖掘，而大數據是這幾年比較火的，趨勢很好，以後都是大數據時代了，目前很多大型企業都在做大數據（如解決方案供應商：IBM、ORACLE、SAP、EMC、華為等等；自研：淘寶、騰訊等等；甲方：移動、電信等等）擇業前景還是很好的，大數據內容很豐富，有hadoop、流處理、分布式、NAS/SAN等等，對你以後的發展幫助還是比較大的。我的建議是大數據。望採納。
Ⅹ 數據分析師和數據產品經理有什麼區別
區別如下：
數據產品經理：要求具備普通產品經理的能力，比如產品設計、產業運營、用戶體驗方面的技能，還需要具備數據分析師的技能，掌握簡單的數據分析方法，能夠通過數據需求分析提煉出產品原型，從而將數據產品化。
數據分析師：要求不僅要懂得資料庫SQL查詢統計、excel透視分析等技能，有的分析師還需要了解掌握數據挖掘演算法，能夠用R/SAS/SPSS等把模型結果跑出來，能夠看出和評判模型結果的好壞，能夠在實際中應用模型的結果。
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