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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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    数据挖掘与数据分析[通俗易懂]

    数据挖掘和数据分析都是从数据中提取一些有价值的信息,二者有很多联系,但是二者的侧重点和实现手法有所区分。 数据挖掘和数据分析的不同之处: 1、在应用工具上,数据挖掘一般要通过自己的编程来实现需要掌握编程语言;而数据分析更多的是借助现有的分析工具进行。 2、在行业知识方面,数据分析要求对所从事的行业有比较深的了解和理解,并且能够将数据与自身的业务紧密结合起来;而数据挖掘不需要有太多的行业的专业知识。 3、交叉学科方面,数据分析需要结合统计学、营销学、心理学以及金融、政治等方面进行综合分析;数据挖掘更多的是注重技术层面的结合以及数学和计算机的集合 数据挖掘和数据分析的相似之处: 1、数据挖掘和数据分析都是对数据进行分析、处理等操作进而得到有价值的知识。 2、都需要懂统计学,懂数据处理一些常用的方法,对数据的敏感度比较好。 3、数据挖掘和数据分析的联系越来越紧密,很多数据分析人员开始使用编程工具进行数据分析,如SAS、R、SPSS等。而数据挖掘人员在结果表达及分析方面也会借助数据分析的手段。二者的关系的界限变得越来越模糊。

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    数据挖掘与数据分析

    数据挖掘和数据分析都是从数据中提取一些有价值的信息,二者有很多联系,但是二者的侧重点和实现手法有所区分。 数据挖掘和数据分析的不同之处: 1、在应用工具上,数据挖掘一般要通过自己的编程来实现需要掌握编程语言;而数据分析更多的是借助现有的分析工具进行。 2、在行业知识方面,数据分析要求对所从事的行业有比较深的了解和理解,并且能够将数据与自身的业务紧密结合起来;而数据挖掘不需要有太多的行业的专业知识。 3、交叉学科方面,数据分析需要结合统计学、营销学、心理学以及金融、政治等方面进行综合分析;数据挖掘更多的是注重技术层面的结合以及数学和计算机的集合 数据挖掘和数据分析的相似之处: 1、数据挖掘和数据分析都是对数据进行分析、处理等操作进而得到有价值的知识。 2、都需要懂统计学,懂数据处理一些常用的方法,对数据的敏感度比较好。 3、数据挖掘和数据分析的联系越来越紧密,很多数据分析人员开始使用编程工具进行数据分析,如SAS、R、SPSS等。而数据挖掘人员在结果表达及分析方面也会借助数据分析的手段。二者的关系的界限变得越来越模糊。

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