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数据挖掘工程师需要懂哪些知识?

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标签: 数据挖掘工程师 数据挖掘知识
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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。

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    首先,大数据分析师是大数据时代背景下产生的一种新型技术岗位,与传统数据分析师的区别主要体现在三个方面,其一是技术体系结构不同;其二是岗位任务目的存在一定的区别;其三是工作场景具有一定的区别。

    ​对于大数据分析师来说,要具备更加全面的知识结构,涉及到大数据平台知识、算法设计知识、程序设计知识和具体的行业知识等,所以相对于传统的数据分析师来说,大数据分析师的从业门槛有了一定程度的提升。从目前行业领域的人才招聘情况来看,大数据分析岗位往往需要具有较高的学历要求,研究生往往更愿意从事相关岗位。

    大数据分析的目的与传统的数据分析目的也存在一定的区别,主要体现在两个方面,其一是大数据分析比较注重数据的价值化,简单的说,大数据分析的结果会提升数据的价值,而传统数据分析的目的往往是以应用为导向的。另一个区别在于,大数据分析的结果往往是为了提供给智能体使用,比如人工智能领域的算法训练、验证等过程都需要大数据分析的参与。

    在工作场景上,大数据分析与传统的数据分析也存在一定的区别,大数据分析往往需要借助于大数据平台进行,比如Hadoop、Spark,以及各种商用的大数据平台等,但是传统的数据分析往往会基于Excel或者是传统数据库进行。相对于传统数据分析工具来说,大数据分析的工具往往更加丰富,复杂程度也有明显的提升。

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