数据挖掘工程师，数据挖掘工程师需要哪些条件

1，数据挖掘工程师需要哪些条件

专业的数理知识熟练的数据库技术熟练的分析工具软件技能熟悉理解业务知识PPT写作技术报告讲解技能能算能分析能写能讲

数据挖掘工程师需要哪些条件

2，数据库工程师和数据挖掘工程师就业前景怎样

，考数据库系统工程师，有一定优势，但就就业来说，这个证书并不能保证你的就业，可以说是没什么用，只是在企业招聘时，你有这个证书，别人没有，能增加录取的概率。并不是说有了这个证，你就能胜任企业的某项工作。所以建议去考，但不要报太大希望，千万别指望有这个证就一定能找到好工作。信管的同学出路很多啊，ERP是主要出路，根据往年统计，信管专业毕业后有三分之一的人会从事ERP行当，还三分之一从事网络管理，网页开发，软件设计等工作，还三分之一从事其他。

作为一个数据库工程师，你必须要掌握数据库的基本设计，语法，应用，以及简单的调试和优化。数据库开发实例？开发的话，就和数据库工程师没什么太大的关系了，因为只有在开发完成的后期，才需要数据库工程师进行优化和改良。

数据库工程师和数据挖掘工程师就业前景怎样

3，如何才能成为数据挖掘工程师

数据挖掘工程师主要是从海量的数据中找到相关规律，需要一定的数理知识和建模能力等，这些可以通过系统的培训获得。

数据库系统工程师的官方考试要求：　　1.考试要求　　（1）掌握计算机体系结构以及各主要部件的性能和基本工作原理；　　（2）掌握操作系统、程序设计语言的基础知识，了解编译程序的基本知识；　　（3）熟练掌握常用数据结构和常用算法；　　（4）熟悉软件工程和软件开发项目管理的基础知识；　　（5）熟悉计算机网络的原理和技术；　　（6）掌握数据库原理及基本理论；　　（7）掌握常用的大型数据库管理系统的应用技术；　　（8）掌握数据库应用系统的设计方法和开发过程；　　（9）熟悉数据库系统的管理和维护方法，了解相关的安全技术；　　（10）了解数据库发展趋势与新技术；　　（11）掌握常用信息技术标准、安全性，以及有关法律、法规的基本知识；　　（12）了解信息化、计算机应用的基础知识；　　（13）正确阅读和理解计算机领域的英文资料。　　2. 通过本考试的合格人员能参与应用信息系统的规划、设计、构建、运行和管理，能按照用户需求，设计、建立、运行、维护高质量的数据库和数据仓库；作为数据管理员管理信息系统中的数据资源，作为数据库管理员建立和维护核心数据库；担任数据库系统有关的技术支持，同时具备一定的网络结构设计及组网能力；具有工程师的实际工作能力和业务水平，能指导计算机技术与软件专业助理工程师（或技术员）工作。　　3. 本考试设置的科目包括　　（1）信息系统知识，考试时间为150分钟，笔试；　　（2）数据库系统设计与管理，考试时间为150分钟，笔试。你还可以参考官方网站： <a href="http://wenwen.soso.com/z/urlalertpage.e?sp=shttp%3a%2f%2fwww.rkb.gov.cn%2f" target="_blank">http://www.rkb.gov.cn/</a>

如何才能成为数据挖掘工程师

4，数据挖掘工程师的工作是什么

职位职责：1、根据自己对行业，以及公司业务的了解，独自承担复杂分析任务，并形成分析报告；2、相关分析方向包括：用户行为分析、广告点击分析，业务逻辑相关以及竞争环境相关；3、根据业务逻辑变化，设计相应分析模型并支持业务分析工作开展。岗位要求：1、2年以上行业建模的经验；2、本科以上，数学，统计，计算机，物理等相关专业毕业；3、精通统计学，数据挖掘技术，尤其是回归模型、决策树模型。4、精通spss clementine/sas em等各类型数据分析工具，能制作专业分析报告；5、有金融、通信或互联网某一行业实际数据挖掘项目经验，并对此行业业务有深刻认识；6、对互联网领域有热情，较强的学习及人际技巧、影响说服能力，喜欢有挑战的工作。

1、根据自己对行业，以及公司业务的了解，独自承担复杂分析任务，并形成分析报告；2、相关分析方向包括：用户行为分析、广告点击分析，业务逻辑相关以及竞争环境相关；3、根据业务逻辑变化，设计相应分析模型并支持业务分析工作开展。4、利用数据挖掘工具进行用户细分，用户偏好，用户网上行为等的研究；5、进行用户调研，数据分析，商业分析，并基于业务需求，提供用户研究及数据挖掘解决方案，实施应用项目；6、将数据挖掘算法及用户研究成果固化成数据产品；

数据挖掘指的是在长期积累的数据中分析和挖掘有价值的信息以供决策。这个概念主要还是因为ERP（企业资源计划）和OA(办公自动化)软件系统的广泛使用和发展的基础上出现的一个概念。因为企业在使用这些软件系统的过程中，虽然运营的状态和管理以及成本有很大的节约，大大提高了企业的运营效率，可是这些系统却只能对企业的状态和管理进行一个状态性的记录，对长期记录下来的这些数据的分析和在挖掘能力是非常有限的，虽然众多软件供应商想出各种办法来利用其这些数据，比如出各种报表甚至自定义的报表，可是仍然受制于ERP和OA本身设计的缺陷，因为它们原本就不是设计来做数据分析的。所以在我们的软件系统实施的过程中，常常看到一个庞大的系统在运行，可是对于领导却只有每月看一两张报表的价值。所以，有人提出了数据挖掘的概念，长期使用ERP系统所积攒的数据就好像一大筐苹果，金苹果、银苹果、烂苹果都有，而数据挖掘工程师就是专门从中挑选出对企业有用的信息的工作。当然数据挖掘软件也是专门设计来做这个事情的。

5，有哪位工作了的数据挖掘工程师可以回答

数据挖掘从业人员工作分析：数据挖掘从业人员的愿景：数据挖掘就业的途径从我看来有以下几种，(注意：本文所说的数据挖掘不包括数据仓库或数据库管理员的角色)。A：做科研(在高校、科研单位以及大型企业，主要研究算法、应用等)B：算法工程师(在企业做数据挖掘及其相关程序算法的实现等)C：数据分析师(在存在海量数据的企事业单位做咨询、分析等)数据挖掘从业人员切入点：根据上面的从业方向来说说需要掌握的技能。A：做科研：这里的科研相对来说比较概括，属于技术型的相对高级级别，需要对开发、数据分析的必备基础知识。B：算法工程师：主要是实现数据挖掘现有的算法和研发新的算法以及根据实际需要结合核心算法做一些程序开发实现工作。要想扮演好这个角色，你不但需要熟悉至少一门编程语言如(C,C++,Java,Delphi等)和数据库原理和操作，对数据挖掘基础课程有所了解，读过《数据挖掘概念与技术》(韩家炜著)、《人工智能及其应用》。有一点了解以后，如果对程序比较熟悉的话并且时间允许，可以寻找一些开源的数据挖掘软件研究分析，也可以参考如《数据挖掘：实用机器学习技术及Java实现》等一些教程。C：数据分析师：需要有深厚的数理统计基础，可以不知道人工智能和计算机编程等相关技术，但是需要熟练使用主流的数据挖掘(或统计分析)工具。从这个方面切入数据挖掘领域的话你需要学习《数理统计》、《概率论》、《统计学习基础：数据挖掘、推理与预测》、《金融数据挖掘》,《业务建模与数据挖掘》、《数据挖掘实践》等，当然也少不了你使用的工具的对应说明书了，如SPSS、SAS等厂商的《SAS数据挖掘与分析》、《数据挖掘Clementine应用实务》、《EXCEL 2007数据挖掘完全手册》等，如果多看一些如《数据挖掘原理》等书籍那就更好了。

这个职位需要有一定编程基础和业务熟练程度。建议先了解下大概技术要求，另外各行业对技术要求也不一样。举个例子，百度机器学习数据挖掘工程师职位描述岗位职责: -通过对海量数据进行分析和挖掘，提取有价值的信息，以提高百度产品质量-利用机器学习技术解决百度各产品线的测试技术问题 -负责上述方向的技术规划，并指导相关工程师的工作任职资格: -精通c/c++编程，熟悉至少一种脚本开发语言，熟悉linux平台 -在机器学习或者数据挖掘领域具有3年以上相关领域的研究或工程经验 -具有良好的沟通能力，和良好的团队合作精神硕士应聘的时候需要很好掌握基础的数据挖掘或机器学习算法吗？当然，基本理论知识(数据挖掘)+实践能力(工程师)+业务理解(bonus).数据挖掘是一门学科,所以如果想从事相关的工作至少要对于该学科的总体概况和细分领域有比较熟悉的认知.简单的要知道算法的原理应用和大多数的应用场景,优缺点等等.一般数据挖掘会在有一定机器学习技术基础之上更偏于业务理解和实现,而纯机器学习工程师可能更偏向于基于某一个特定场景的算法研究.对编程要求不高，而且离码农好像远些，貌似比码农轻松？编程肯定是要的，像美团面试第一轮纸上写代码，数据结构+代码能力必须具备。如果你做数据挖掘，你觉得hadoop及其生态系统的编程能力要求怎样？推荐系统呢？有时觉得会超过码农才能做这些吧~

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