Ⅰ 工作报半年想转行互联网，请问1产品经理和2数据挖掘&机器学习这两类哪个更有前途！
说前景，整体来看数据挖掘&机器学习比较好。
因为产品经理现在人数非常多，门槛较低，导致不太好找工作。
数据挖掘&机器学习门槛高一些，但是职位较少。
如果题主做的牛逼，产品经理可能更牛逼些，但是普通人的话还是建议数据挖掘&机器学习。
产品经理留，如有问题可追问。
Ⅱ #数据挖掘工程师#数据挖掘工作35岁好找吗
还是非常好找工作的。
目前，大数据技术的应用在各行各业都取得了成绩不菲的的表现。无论是当下发展得如火如荼的电商行业，还是在一些传统行业，大数据技术都得到了广泛的应用，因此就业前景十分广阔。大数据的就岗位大致可以划分为技术和管理两个方向，具体岗位分工如下：
1.大数据开发工程师：负责公司大数据平台的开发和维护，负责大数据平台持续集成相关工具平台的架构设计与产品开发等。
2.数据分析师：进行数据搜集、整理、分析，针对数据分析结论给管理销售运营提供指导意义的分析意见。
3.数据挖掘工程师：商业智能，用户体验分析，预测流失用户等；需要过硬的数学和统计学功底以外，对算法的代码实现也有很高的要求。
4.数据库开发：设计，开发和实施基于客户需求的数据库系统，通过理想接口连接数据库和数据库工具，优化数据库系统的性能效率等。
5.数据管理：数据库设计、数据迁移、数据库性能管理、数据安全管理，故障检修问题、数据备份、数据恢复等。
6.数据科学家：清洗，管理和组织（大）数据，利用算法和模型提高数据处理效率、挖掘数据价值、实现从数据到知识的转换。
7.数据产品经理：把数据和业务结合起来做成数据产品。
想要了解更多有关数据挖掘工程师的信息，可以了解一下CDA数据分析师的课程。课程以项目调动学员数据挖掘实用能力的场景式教学为主，在讲师设计的业务场景下由讲师不断提出业务问题，帮助学员掌握真正过硬的解决业务问题的数据挖掘能力。点击预约免费试听课。
Ⅲ 数据挖掘工程师 产品经理 哪个好
各有各的好处。
数据挖掘工程师：针对大数据进行价值的挖掘，要董很多与数据库有关的知识，
同时还需要会SPSS、SAS等数据统计软件，要求数学逻辑思维要很强，对数字敏感。
产品经理： 一个优秀的产品经理不仅仅只是产品研发，还要需求调研——产品规划——产品功能设计——团队开发——产品测试——产品发布，以及产品运营、推广等
也许这些事情都不是产品经理自己亲力亲为，但产品经理一定会提出很多可执行的方案和思路。
两个职位都很锻炼人，我个人比较喜欢产品经理的职位。
产品经理书目推荐《谷歌和亚马逊如何做产品》《产品经理手册》《参与感》
数据挖掘书目推荐《大数据时代》
Ⅳ 数据分析师和数据挖掘师哪个前景好工资高是否挖掘师能代替分析师
不同职位在不同行业、不同公司、不同阶段的贡献是不一样的。企业需要的是团队配合，每个职位都有其意义和价值，没有可比性，关键时刻，前台小妹得体的举止也可以在客户那里加分不少，贡献可能超越工程师。
大多数情况下，薪酬只代表一个人在职场的价格，不代表他在公司的价值。找工作也要看是否合适自己，职场中拼的都是相对优势，你要想获取高收入，应该扬长避短，寻找可以发挥自己优点的行业和职位，而不是寻找薪酬最高的工作。
最后回答一下你的问题，这两个职位在不同企业定位和分工各有不同，一般情况下，数据挖掘工程师的工资高于数据分析师，原因是数据挖掘工程师写代码比较多，写代码越多，工资越高，这在任何一个行当都是如此。
这两个职位前景都不错，如果选择的话编程底子不错的，去做“数据挖掘工程师”；数学不错有商业sense的，去做“数据分析师”。
这两个职位有一定交集，如果你具有对方领域的能力，当然是有可能KO掉对方的，而且这种替代是相互的，谁替代谁都有可能。数据分析和数据挖掘的边界本身就比较模糊，所以不用太纠结选择哪个方向。
可通过PPV课官网或者搜索“AI时代就业指南”了解更多大数据职位
Ⅳ 大数据开发和数据分析哪个前景更好哪个薪资高
大数据就业两大方向：
1、大数据开发工程师
数据工程师建设和优化系统。更多的是朝着软件开发能力上学习和提升。
2、大数据分析师
一般工作包括数据清洗，执行分析和数据可视化。核心职责是帮助其他人追踪进展，和优化目标。
大数据工程师主要工作在后端。持续的提升数据管道来保证数据的精确和可获取，好的工程师会为组织节省很多的时间和精力。
大数据分析师一般用数据工程师提供的现成的接口来抽取新的数据，然后取发现数据中的趋势，同时也要分析异常情况。
数据分析师中的数据挖掘技术方向，门槛较高，需要扎实的算法能力和代码能力，同时薪资待遇也更好。
Ⅵ 数据产品经理和数据分析师，产品经理有什么区别
通过抓取boss上的数据，我们得出来这些关键词
产品经理岗位描述中，占比较高的高频词有：产品设计、产品规划、用户需求、用户体验、产品需求等，更关注从需求中去分析和挖掘产品的迭代方向。
数据产品经理岗位描述中，占比较高的高频词有：数据分析、数据产品、大数据、sql、数据挖掘、数据平台、数据仓库、数据可视化等，更关注挖掘数据背后的价值和利用数据辅助业务。
Ⅶ 机器学习和数据挖掘哪个更有前途
说实话，现在的时代发展确实太快了！有时候感觉根本就跟不上节奏，更别说去预测和掌控了；特别是互联网方向，各种新技术不停的冒出来。
对于数据挖掘这个方向吧，也就是最近几年突然大热起来的。结果很正常，一边是这个方向本身的飞速发展，这给了我们很多机会；但另一边是社会上各种相关甚至不相关的人才蜂拥而入，大家都想来搞搞（趋利性是人的本性）！
结果会怎样呢？这个觉得也是大家各抒己见，因为任何时候，对任何事物，总会有人唱好有人唱衰，其实没有谁说的一定是对的；只能说大部分时候，那个大群体和总趋势对的概率要大很多。所以建议你也不要偏信偏听，总归还是要有自己的批判性思维。
我个人的看法呢，照目前这种发展情况来看，数据挖掘迟早会人才饱和，造成知识红利下降，最后到达一个跟现在的Android开发差不多的情况（以前安卓开发多火，大家一窝蜂涌入，现在慢慢饱和了，大家就归于理性了吧？）
目前就我来看，首先，一方面虽然想学数据方面的人好像特别特别多，但是实际上能坚持下来，并且真的学好的人并不多（高校这个专业一年培养不了多少人，大部分还是在自我摸索和学习），你作为这方面的博士，你的专业性肯定会遥遥领先绝大多数人的。
其次，数据挖掘目前并没有很多人感官的那么神，它目前还存在很多的欠缺与不足，从这方面说，我觉得数据挖掘目前还仅仅只是刚过了一个婴儿期不久，它正在走向青壮年的路上，但毫无疑问这需要一个过程。为什么这么说呢，因为数据科学现在不管是从算法建模还是实际应用都还需要进一步的成长，特别是实际应用方面，未来，数据科学肯定会进一步落地，真的跟各行各业去结合，去驱动各行各业的发展。这些难道在你博士期间就都能做完吗？反正我是不信！
所以个人建议，总体来看，你不用担心这个行业会马上过气，好好发挥你自己的优势，把理论基础打扎实，后面跟具体的业务去结合应用，你的竞争力绝对很高的！
Ⅷ 好未来和今日头条数据挖掘岗位哪个好
今日头条，因为从无名小卒现在崛起的很快必选。
Ⅸ 大数据和数据挖掘哪个更有发展前途
大数据是包含数据挖掘的，数据挖掘是大数据分支中的一项，也是基础，学习BI方向的话，数据挖掘是基础，两者是息息相关的，数据挖掘的概念出来的比较早，啤酒和尿布的典故你应该知道，早期数据仓库建模就已经用到了数据挖掘，而大数据是这几年比较火的，趋势很好，以后都是大数据时代了，目前很多大型企业都在做大数据（如解决方案供应商：IBM、ORACLE、SAP、EMC、华为等等；自研：淘宝、腾讯等等；甲方：移动、电信等等）择业前景还是很好的，大数据内容很丰富，有hadoop、流处理、分布式、NAS/SAN等等，对你以后的发展帮助还是比较大的。我的建议是大数据。望采纳。
Ⅹ 数据分析师和数据产品经理有什么区别
区别如下：
数据产品经理：要求具备普通产品经理的能力，比如产品设计、产业运营、用户体验方面的技能，还需要具备数据分析师的技能，掌握简单的数据分析方法，能够通过数据需求分析提炼出产品原型，从而将数据产品化。
数据分析师：要求不仅要懂得数据库SQL查询统计、excel透视分析等技能，有的分析师还需要了解掌握数据挖掘算法，能够用R/SAS/SPSS等把模型结果跑出来，能够看出和评判模型结果的好坏，能够在实际中应用模型的结果。
对于数据分析的具体内容知识，可以到CDA解一下，CDA 数据分析师行业标准由国际范围数据科学领域的行业专家、学者及知名企业共同制定并每年修订更新，确保了标准的公立性、权威性、前沿性。通过 CDA 认证考试者可获得 CDA 数据分析师中英文认证证书。