数据挖掘工程师的工作是什么

1. 数据挖掘工程师的工作是什么

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。
    以上只是我这个小小程序员的浅薄认识，渴望大家的指正。我的QQ:232268173，
   MSN：suyun_911@hotmail.com 欢迎大家与我一起讨论任何信息技术相关的话题。

2. 数据挖掘工程师一般都做什么？

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。

3. 数据挖掘工程师的工作是什么

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。
以上只是我这个小小程序员的浅薄认识，渴望大家的指正。

4. 数据挖掘工程师怎么考

数据挖掘工程师可以通过学习考取两个证书，证书目前主流有两个，一个是CDA，另一个是CPDA。1.CDA全名是数据分析师，主要是数据分析方法、技术和软件操作为主。它包括：1、统计概率基础；2、数据分析模型方法；3、软件、工具的运用。如果这些技术不会，也不可能会操作数据分析。所以，CDA主要是针对数据分析师必不可少的技术性培训，是数据的获取、储存、整理、清洗、分析，检验到结果报告一个整体的过程，以及数据分析部分软件的操作。2.CPDA全名叫项目数据分析师，国内出现最早的数据分析培训，原先是信息产业部在组织，目前由中商联数据分析专业委员会和工信部教育与考试中心主管，内容主要针对的是基于企业在投资、经营、管理领域的数据分析，类似于MBA课程。课程包括《数据分析基础》、《战略管理》、《量化投资》、《量化经营》等，覆盖企业运营的每个环节，以数据分析的方法来进行的管理、经营、投资的分析，应该说企业的管理层适合学习CPDA来进行管理层面的分析和指导。关于数据挖掘工程师的课程推荐CDA数据分析师的相关课程，课程内容兼顾培养解决数据挖掘流程问题的横向能力以及解决数据挖掘算法问题的纵向能力。要求学生具备从数据治理根源出发的思维，通过数字化工作方法来探查业务问题，通过近因分析、宏观根因分析等手段，再选择业务流程优化工具还是算法工具，而非“遇到问题调算法包”点击预约免费试听课。

5. 如何在一年内成为数据挖掘工程师

数据挖掘工程师和数据分析师一样道理，你可以参考以下：

什么是数据分析师?
一个数据分析大牛是从严格意义上来讲，要懂数学和统计学知识、实体法还有一点黑客技术。目前很多想从事数据分析的，可能只会Excel，会做透视表，会VBA；进阶一点会写SQL，还懂点业务；再专业一些，有统计学基础，懂回归、时间序列、假设检验等等。这些对于专业的数据分析师，还都差了点火候。如果你有心想发展成为一个数据分析师，或者说某业务的资深数据分析专家，从技术层面来讲，你需要了解成为一个数据分析师的路径，6个步骤。
第一步：统计、数据、机器学习
关于数学知识，大学课堂会学过一部分，如果是数学科学类的专业会学得更精深。如果这一部分你需要弥补一下充充电，可汗学院、麻省理工都有相关的开放课程。
关于统计学知识，推荐去udacity，openintro上系统的学习，统计还是需要一定思维的锻炼的。机器学习，可以百度一下斯坦福的课程，有公开课。
第二步：编代码
如果希望拥有专业水准的话，从编程基础到端到端的开发，一些技术的语言，比如R、Python、和一些商业软件的SAS、SPSS等，以及深入的交互式学习，这些你至少精通几门，其他懂一些最好。
第三步：懂数据库
数据分析大多应用实际。企业数据常常被保存在MySQL、Oracle、Postgres、MonogoDB、Cassandra等数据库中，所以这些数据库你要了解甚至懂。
第四步：数据管理、数据可视化、数据报告
数据管理包括数据的清洗格加工ETL，目的是让分析前的数据更加准确和清晰，比如DataWrangler
数据可视化数据数据分析的前端展示，目的是让数据呈现更清楚明了，更形象，比如tableau，spotfire。数据报告是通过不同工具将数据展示出来，可以和数据可视化归类一起，但实际应用中大多数都是通过PPT的承载方式来呈现。
目前市面上很多公司都使用商业智能的工具，比如FineBI。BI工具是数据连接，数据处理和可视化为一体的工具，比起上方的纯工具，能更好的适应业务。
第五步：大数据
大数据是未来的必然趋势，而大数据技术的类型也是多种多样，hadoop,mapreduce,spark等等，多学会一种，层次也就不一样。
第六步：积攒经验，学习同行
以上都是理论和工具，但是实践才是出真知，不管是刚接触数据分析的职场人，还是专业学习数据挖掘分析的你，都希望在学习以上内容的同时，多参加一些比赛，学习同领域的专业大神，训练自己在这方面的感觉。
当然，在实际应用过程中，大多数人不一数据分析为主业，数据分析只是分析业务的一个工具，那第四步的内容已经能够满足日常对业务的分析了，当然Excel和PPT的熟练掌握也是必须。

6. 数据挖掘工程师怎么考？

数据挖掘领域是一个独特的行业，通常的招聘面试方法可能不大适用于本行业的特点。在招聘一个合格的数据挖掘工程师时，公司一般关注以下三个方面：
他聪明吗？聪明意味着能透过复杂的信息建构问题并以正确的方式加以解决。聪明人还能从失败中获取经验。
他能否专注于项目？专注意味着在各种困难的环境内，仍能独立或合作完成项目。
他是否能与团队一起工作。团队合作需要很好的沟通能力，工作中涉及到的概念、问题、模型、结论等都需要成员之间正确的沟通方能加以明确。
为了解候选人是否具有数据挖掘工程师的潜质，需要一小时的面试，主要通过以下五个环节：
1、简介
如同交谈之初的寒暄一样，简介是使候选人放松下来。可以先介绍一下公司本身的情况，再回答对方的一些疑问。如果问题很复杂，可以将回答放到面试的最后阶段再处理。
2、关于数据挖掘项目
这是最为重要且耗时的面试阶段，询问候选人最近接手的数据挖掘项目的情况和处理方式。要提问的方面包括：
他一开始是如何描述这个项目的
项目持续了多长时间
这个项目的关键问题是什么
问题是如何得到解决的
在数据挖掘项目中最为困难的阶段是什么
最有趣的阶段又是什么
在他眼里，客户是怎么样的
团队的其他成员又是如何表现的
从中获得了什么样的经验
在这个面试阶段，不仅要提问关于“what”的问题，还要很多关于“why”的问题。因为优秀的数据挖掘工程师要能面对客户，清晰的论证并支持其提出的观点。
3、关于数据挖掘的流程
考察候选人对于工作流程的认识是必要的，如果他谈到了跨行业数据挖掘流程规范（CRISP-DM）意味着好兆头。有很多时候，候选人对这些规范不以为然。虽然说从不同的角度来看待问题是一种创新，但是创新也需要建立在坚实在流程标准之上。因为它可以保证我们不会出现大的纰漏。
必要的时候，可以用白板让候选人画出流程图。并让他评价这些工作中最为重要或需要反思的地方。因为建模工作不可能一次完成，反复的提炼问题、建立模型的情况是经常遇到的。
另外可以在某个挖掘流程进行深入考查，例如询问对方如何避免过度拟合，如何从大量的候选变量中进行筛选，如何评价或比较模型的效果。
4、解决问题
软件公司的面试一般会包括“编码测试”，考查数据挖掘工程师也应该如此。一种可以参考的作法是提供一份存在缺陷的分析报告。让候选人对报告进行研究，表达报告中结论的意义，提出其中所存在的问题或不足，提出改进或补救的方法。
5、收尾
在面试的最后阶段，需要回答候选人的其它提问，并使之相信本公司在本行业中的优势地位，以及在职业生涯中的作用。在完成面试后，需要立即将面试记录进行整理存档。

7. 数据挖掘工程师需要懂哪些知识?

1、需要理解主流机器学习算法的原理和应用。


2、需要熟悉至少一门编程语言如(Python、C、C++、Java、Delphi等)。


3、需要理解数据库原理，能够熟练操作至少一种数据库(Mysql、SQL、DB2、Oracle等)，能够明白MapReduce的原理操作以及熟练使用Hadoop系列工具更好。


4、经典图书推荐：《数据挖掘概念与技术》、《机器学习实战》、《人工智能及其应用》、《数据库系统概论》、《算法导论》、《Web数据挖掘》、《 Python标准库》、《thinking in Java》、《Thinking in C++》、《数据结构》等。

8. 如何成为一名优秀的数据挖掘师？

数据挖掘师是一个十分重要的岗位，这个岗位专门为数据分析以及大数据服务。很多人都想进入数据分析这个行业，但有不少人虽然通过努力学习数据挖掘知识进入到了数据分析行业，但还是对数据挖掘工作有很多的不自信，不知道如何成为一名优秀的数据挖掘师。下面我们就给大家讲讲如何成为一名优秀的数据挖掘师。
如果想成为一名优秀的数据挖掘师，就需要学习三个级别的课程，第一就是执行能力，第二就是专业能力，第三就是结构能力，掌握了这三个能力以后，就能够成为一名优秀的数据挖掘师。而数据挖掘师一定要掌握很多的基础内容，这些基础的内容表面跟数据挖掘没有太大的联系，其实也是非常重要的，那就是时间管理、商务礼仪、沟通交流、EXCEL、PPT、思维脑图等等，学习这些内容是比较简单的。
而专业能力就需要我们意识到数据挖掘师这个职业不是指仅限于挖掘这个词，而是指能够端到端用数据解决一个决策问题的所有能力之和，这就需要我们能够跨学科地思考、解决问题，一个人就是一支队伍。而这种系统解决问题的知识往往是隐藏的，需要我们在不断实践、思考的过程中，灵活地把多个学科之间的知识随时调用，打赢一场战役，除了传统的数据、平台和算法知识外，还包括数学知识、营销知识、行业知识、分析方法等等。
在数据挖掘中，我们还是需要学习更好认知层面的知识，诸如复利效应、概率论、黄金思维圈、进化论、系统思考、二八法则等等。这就需要我们知道系统思考强调“关系”，而非“人和事物”，数据建模这个事物虽然很重要，但更重要的是关系，即需要打通效果数据和原始模型这个反馈优化流程，而二八原则中，数据挖掘花了太多的代价在数据处理、变量准备和模型发布上，这部分耗时长，价值小，显然不符合二八原则，需要尽可能降低这部分时长，这样不但的提高的数据挖掘的效率，也能够获得极大的成就感。
有的人很纳闷，明明有些人对于相关的数据分析工具以及算法并不了解，但还是能够分析出很多的数据。其实对于数据挖掘师来讲，能够独当一面是综合素质的体现，其水平绝对不是掌握了几个算法、几个工具所能代表的。所以说，我们一定要重视这方面能力的培养。