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1，數據挖掘工程師需要哪些條件

專業的數理知識熟練的數據庫技術熟練的分析工具軟件技能熟悉理解業務知識PPT寫作技術報告講解技能能算能分析能寫能講

數據挖掘工程師需要哪些條件

2，數據庫工程師和數據挖掘工程師就業前景怎樣

，考數據庫系統工程師，有一定優勢，但就就業來說，這個證書并不能保證你的就業，可以說是沒什么用，只是在企業招聘時，你有這個證書，別人沒有，能增加錄取的概率。并不是說有了這個證，你就能勝任企業的某項工作。所以建議去考，但不要報太大希望，千萬別指望有這個證就一定能找到好工作。信管的同學出路很多啊，ERP是主要出路，根據往年統計，信管專業畢業后有三分之一的人會從事ERP行當，還三分之一從事網絡管理，網頁開發，軟件設計等工作，還三分之一從事其他。

作為一個數據庫工程師，你必須要掌握數據庫的基本設計，語法，應用，以及簡單的調試和優化。數據庫開發實例？開發的話，就和數據庫工程師沒什么太大的關系了，因為只有在開發完成的后期，才需要數據庫工程師進行優化和改良。

數據庫工程師和數據挖掘工程師就業前景怎樣

3，如何才能成為數據挖掘工程師

數據挖掘工程師主要是從海量的數據中找到相關規律，需要一定的數理知識和建模能力等，這些可以通過系統的培訓獲得。

數據庫系統工程師的官方考試要求：　　1.考試要求　　（1）掌握計算機體系結構以及各主要部件的性能和基本工作原理；　?。?）掌握操作系統、程序設計語言的基礎知識，了解編譯程序的基本知識；　　（3）熟練掌握常用數據結構和常用算法；　?。?）熟悉軟件工程和軟件開發項目管理的基礎知識；　?。?）熟悉計算機網絡的原理和技術；　　（6）掌握數據庫原理及基本理論；　?。?）掌握常用的大型數據庫管理系統的應用技術；　?。?）掌握數據庫應用系統的設計方法和開發過程；　?。?）熟悉數據庫系統的管理和維護方法，了解相關的安全技術；　?。?0）了解數據庫發展趨勢與新技術；　　（11）掌握常用信息技術標準、安全性，以及有關法律、法規的基本知識；　?。?2）了解信息化、計算機應用的基礎知識；　?。?3）正確閱讀和理解計算機領域的英文資料。　　2. 通過本考試的合格人員能參與應用信息系統的規劃、設計、構建、運行和管理，能按照用戶需求，設計、建立、運行、維護高質量的數據庫和數據倉庫；作為數據管理員管理信息系統中的數據資源，作為數據庫管理員建立和維護核心數據庫；擔任數據庫系統有關的技術支持，同時具備一定的網絡結構設計及組網能力；具有工程師的實際工作能力和業務水平，能指導計算機技術與軟件專業助理工程師（或技術員）工作。　　3. 本考試設置的科目包括　?。?）信息系統知識，考試時間為150分鐘，筆試；　?。?）數據庫系統設計與管理，考試時間為150分鐘，筆試。你還可以參考官方網站： <a target="_blank">http://www.rkb.gov.cn/</a>

如何才能成為數據挖掘工程師

4，數據挖掘工程師的工作是什么

職位職責：1、根據自己對行業，以及公司業務的了解，獨自承擔復雜分析任務，并形成分析報告；2、相關分析方向包括：用戶行為分析、廣告點擊分析，業務邏輯相關以及競爭環境相關；3、根據業務邏輯變化，設計相應分析模型并支持業務分析工作開展。崗位要求：1、2年以上行業建模的經驗；2、本科以上，數學，統計，計算機，物理等相關專業畢業；3、精通統計學，數據挖掘技術，尤其是回歸模型、決策樹模型。4、精通spss clementine/sas em等各類型數據分析工具，能制作專業分析報告；5、有金融、通信或互聯網某一行業實際數據挖掘項目經驗，并對此行業業務有深刻認識；6、對互聯網領域有熱情，較強的學習及人際技巧、影響說服能力，喜歡有挑戰的工作。

1、根據自己對行業，以及公司業務的了解，獨自承擔復雜分析任務，并形成分析報告；2、相關分析方向包括：用戶行為分析、廣告點擊分析，業務邏輯相關以及競爭環境相關；3、根據業務邏輯變化，設計相應分析模型并支持業務分析工作開展。4、利用數據挖掘工具進行用戶細分，用戶偏好，用戶網上行為等的研究；5、進行用戶調研，數據分析，商業分析，并基于業務需求，提供用戶研究及數據挖掘解決方案，實施應用項目；6、將數據挖掘算法及用戶研究成果固化成數據產品；

數據挖掘指的是在長期積累的數據中分析和挖掘有價值的信息以供決策。這個概念主要還是因為ERP（企業資源計劃）和OA(辦公自動化)軟件系統的廣泛使用和發展的基礎上出現的一個概念。因為企業在使用這些軟件系統的過程中，雖然運營的狀態和管理以及成本有很大的節約，大大提高了企業的運營效率，可是這些系統卻只能對企業的狀態和管理進行一個狀態性的記錄，對長期記錄下來的這些數據的分析和在挖掘能力是非常有限的，雖然眾多軟件供應商想出各種辦法來利用其這些數據，比如出各種報表甚至自定義的報表，可是仍然受制于ERP和OA本身設計的缺陷，因為它們原本就不是設計來做數據分析的。所以在我們的軟件系統實施的過程中，常?？吹揭粋€龐大的系統在運行，可是對于領導卻只有每月看一兩張報表的價值。所以，有人提出了數據挖掘的概念，長期使用ERP系統所積攢的數據就好像一大筐蘋果，金蘋果、銀蘋果、爛蘋果都有，而數據挖掘工程師就是專門從中挑選出對企業有用的信息的工作。當然數據挖掘軟件也是專門設計來做這個事情的。

5，有哪位工作了的數據挖掘工程師可以回答

數據挖掘從業人員工作分析：數據挖掘從業人員的愿景：數據挖掘就業的途徑從我看來有以下幾種，(注意：本文所說的數據挖掘不包括數據倉庫或數據庫管理員的角色)。A：做科研(在高校、科研單位以及大型企業，主要研究算法、應用等)B：算法工程師(在企業做數據挖掘及其相關程序算法的實現等)C：數據分析師(在存在海量數據的企事業單位做咨詢、分析等)數據挖掘從業人員切入點：根據上面的從業方向來說說需要掌握的技能。A：做科研：這里的科研相對來說比較概括，屬于技術型的相對高級級別，需要對開發、數據分析的必備基礎知識。B：算法工程師：主要是實現數據挖掘現有的算法和研發新的算法以及根據實際需要結合核心算法做一些程序開發實現工作。要想扮演好這個角色，你不但需要熟悉至少一門編程語言如(C,C++,Java,Delphi等)和數據庫原理和操作，對數據挖掘基礎課程有所了解，讀過《數據挖掘概念與技術》(韓家煒著)、《人工智能及其應用》。有一點了解以后，如果對程序比較熟悉的話并且時間允許，可以尋找一些開源的數據挖掘軟件研究分析，也可以參考如《數據挖掘：實用機器學習技術及Java實現》等一些教程。C：數據分析師：需要有深厚的數理統計基礎，可以不知道人工智能和計算機編程等相關技術，但是需要熟練使用主流的數據挖掘(或統計分析)工具。從這個方面切入數據挖掘領域的話你需要學習《數理統計》、《概率論》、《統計學習基礎：數據挖掘、推理與預測》、《金融數據挖掘》,《業務建模與數據挖掘》、《數據挖掘實踐》等，當然也少不了你使用的工具的對應說明書了，如SPSS、SAS等廠商的《SAS數據挖掘與分析》、《數據挖掘Clementine應用實務》、《EXCEL 2007數據挖掘完全手冊》等，如果多看一些如《數據挖掘原理》等書籍那就更好了。

這個職位需要有一定編程基礎和業務熟練程度。建議先了解下大概技術要求，另外各行業對技術要求也不一樣。舉個例子，百度機器學習數據挖掘工程師職位描述崗位職責: -通過對海量數據進行分析和挖掘，提取有價值的信息，以提高百度產品質量-利用機器學習技術解決百度各產品線的測試技術問題 -負責上述方向的技術規劃，并指導相關工程師的工作任職資格: -精通c/c++編程，熟悉至少一種腳本開發語言，熟悉linux平臺 -在機器學習或者數據挖掘領域具有3年以上相關領域的研究或工程經驗 -具有良好的溝通能力，和良好的團隊合作精神碩士應聘的時候需要很好掌握基礎的數據挖掘或機器學習算法嗎？當然，基本理論知識(數據挖掘)+實踐能力(工程師)+業務理解(bonus).數據挖掘是一門學科,所以如果想從事相關的工作至少要對于該學科的總體概況和細分領域有比較熟悉的認知.簡單的要知道算法的原理應用和大多數的應用場景,優缺點等等.一般數據挖掘會在有一定機器學習技術基礎之上更偏于業務理解和實現,而純機器學習工程師可能更偏向于基于某一個特定場景的算法研究.對編程要求不高，而且離碼農好像遠些，貌似比碼農輕松？編程肯定是要的，像美團面試第一輪紙上寫代碼，數據結構+代碼能力必須具備。如果你做數據挖掘，你覺得hadoop及其生態系統的編程能力要求怎樣？推薦系統呢？有時覺得會超過碼農才能做這些吧~