1、工程能力
a.编程基础：掌握一门大数据处理技术所需要的编程语言，小编优推Java语言;其次就是掌握一门数据库及数据库语言—MySQL数据库及SQL语句。
b.开发平台：LInux系统(如今主流的大数据技术框架是基于Linux系统开发并运行的)。
c.数据结构与算法分析基础：掌握常见的数据结构以及操作(线性表，队，列，字符串，树，图等)，掌握常见的计算机算法(排序算法，查找算法，动态规划，递归等)。
d.海量数据处理平台：Hadoop或者Spark。
2、算法能力
a.数学基础：概率论，数理统计，线性代数，随机过程，最优化理论。
b.机器学习 / 深度学习：掌握常见的机器学习模型(线性回归、逻辑回归、SVM、感知机;决策树、随机森林、GBDT、XGBoost;贝叶斯、KNN 、K-means、EM 等);掌握常见的机器学习理论(过拟合问题、交叉验证问题、模型选择问题、模型融合问题等);掌握常见的深度学习模型(CNN、RNN 等);
c.自然语言处理：掌握常见的方法(tf-idf 、word2vec 、LDA)。
关于数据挖掘工程师需要学习哪些技术，环球青藤小编就和您分享到这了。如若您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。倘若您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。