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【职业规划】数据挖掘(数据分析)从业指南

一位数据挖掘成功人士 给 数据挖掘在读研究生 的建议: 关于数据挖掘方面的研究,我原来也走过一些弯路。其实从数据挖掘的起源可以发现,它并不是一门崭新的科学,而是综合了统计分析、机器学习、人工智能、数据库等诸多方面的研究成果而成,同时与专家系统、知识管理等研究方向不同的是,数据挖掘更侧重于应用的层面。 因此来说,数据挖掘融合了相当多的内容,试图全面了解所有的细节会花费很长的时间。因此我建议你的第一步是用大概三个月的时间了解数据挖掘的几个常用技术:分类、聚类、预测、关联分析、孤立点分析等等。这种了解是比较粗的

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    企业大数据如何起步:从小数据到大数据

    目前国内外关于大数据的谈论很多,大多是谈运营级别的,或者说从服务端、服务方提得较多一些。笔者要跟大家交流的问题是作为各类企业尤其是客户方的企业来说,大数据跟他们有什么关系,或者说作为企业方怎样去参与,这是企业方现在面临的最大问题。 这个问题的答案重点在于大数据应该从小数据开始。因为现在很多企业面临的最大问题不是怎么用大数据,而是内部的一些小数据整合出现问题,或者小数据都没用好的情况下怎么用大数据。大数据应该是从小数据逐渐演变上去的,是一个正常的生态,而不是瞬间变化的。大数据这个概念跟自媒体的概念类似,需要企

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    【绝对干货】数据分析扮演的三种角色

    原INSEAD教授曾鸣在公司的内部交流中说到,公司发展都会经历三个阶段,第一个阶段是认清自己的方向,但是不完全知道路怎么走;第二个阶段是知道路上有些步子是对的,有些步子是错的,渐渐去掉错误的,集中精力坚持做正确的;第三个阶段是全力争取高速增长。世上没有一家永远高速增长的公司,一个生命长的公司是在这三阶段里不断轮回。 其实,电子商务公司能顺利走完三阶段,就有些成绩出来了。如何让公司顺利走完这三个阶段?曾教授悟出了一些“道”:在第一个阶段,公司发展的动力是由下而上的发展的,这个阶段鼓励员工大胆创新大胆去做;

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    学了数据挖掘之后能干啥?数据挖掘职业规划总结

    很多人不明白学习数据挖掘以后干什么,这个问题也经常被问到。记得刚学数据挖掘的时候,有一个老师说学数据挖掘有什么用,你以后咋找工作。当时听了,觉得很诧异,不知道他为何有此一问。数据挖掘在国外是一份很不错的工作。我喜欢数据挖掘,因为它很有趣。很高兴以后就从事这方面的工作啦。写论文之余,也考虑一下数据挖掘工程师的职业规划。 以下是从网上找的一些相关资料介绍,和即将走上数据挖掘岗位或是想往这方面发展的朋友共享: 数据挖掘从业人员工作分析 1.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

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    AI时代就业指南:企业在招什么样的大数据工程师?

    说起大数据,有个成语可以来形容一下它的现状:遍地开花! 如今,在国内,只要是个IT公司(说的是非传统行业),出去的时候,感觉要是说自己公司没有涉足大数据都不好意思。 所以,现在的情况大部分是这样的:一个创业公司哪怕只有十多人的开发团队,也非得整一个大数据小组出来,我们不止要做大数据离线处理,还要做离线处理,不止有数据分析报表,我们还得进行深度的数据挖掘,做到精准的个性化推荐,流弊的数据预测! 偶滴娘亲啊,寥寥数人,不止要搭起一整套完整的数据收集、数据传输、数据离线实时处理,不止要维护hadoop集群、s

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    淘宝流量三段论之三:无法成为美丽说的微博

    阿里投资微博后,有声音说微博会成为一个大号美丽说。甚至有人说这是阿里对社会化电商的狙击。事实上,淘宝并不会狙击社会化电商,相反它们会拥抱社会化电商。三段论之一分析了淘宝需要更多流量,进而需要更多外部流量生产机器。如果说微淘有点社会化电商的味道,我信。但将新浪微博和社会化电商甚至大号美丽说拽到一起,我认为挺难的。 首先微博仍然是一个信息媒体,再加上些许社交功能。它不应该成为美丽说。 人 们上去不只是没到思考“买啥”的阶段,连“想买”都没到。这时候电商广告的出现就跟有人街边抓住我促销的感觉一样。不仅烦,命中

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    知乎观点收集:关于机器学习和数据挖掘找工作

    甲:数据挖掘 很多地方招聘还是挺喜欢这样专业的,但是前提是你得过笔试关。 为了笔试,学习C和数据结构 数据挖掘的时候学习算法和推理机制等,看看数据分析,神经网络之类。数据挖掘要学的东西很多。 乙:好的基础是必须的,数学、统计等学科要有功底;必须有良好的产品理解能力,不然你作的东西根就都是没用的;前途来说:现在一个一般的起薪15000。以后这东西的用途会更多。非常有用。 丙:你选模式识别吧。。。和你的大方向比较吻合。而且在搜索引擎应用也非常广泛,需求也比较大。 数据挖掘要学的东西很多,特别是数据库和数据仓库、

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