本科生數據挖掘崗

㈠ 機器學習與數據挖掘本科生實習崗位有哪些2015

是個我也說不太清楚的問題，簡而言之：
機器學習，是一類過程的統稱；
（參考定義：在不直接針對問題進行編程的情況下，賦予計算機學習能力的研究領域）
數據挖掘，是機器學習+資料庫；
自然語言處理，是機器學習在文本、語音等自然語言數據集上的應用；
差不多就是這樣吧~

㈡ 本科在讀交通工程，以後想從事數據挖掘方面的工作，未來要怎麼規劃

數據挖復掘到話，肯定製是能出國最好，國外的機器學習水平比國內強很多，而且數據挖掘可能不完全都是計算機專業，也有屬於統計范疇的。其次考研吧，國內從事數據挖掘研究生是必須的，這是門檻，不用太在意計算機的東西，這個玩意主要還是數學，計算機一般會一門高級語言足以。我是計算機專業的本科，周圍很多搞數據挖掘的

㈢ 數據分析師和數據挖掘工程師的區別

我們先來了解一下兩者的區別。
一、意義不同
數據分析師 是數據師Datician的一種，指的是不同行業中，專門從事行業數據搜集、整理、分析，並依據數據做出行業研究、評估和預測的專業人員。
演算法(Algorithm)是一系列解決問題的清晰指令，也就是說，能夠對一定規范的輸入，在有限時間內獲得所要求的輸出。如果一個演算法有缺陷，或不適合於某個問題，執行這個演算法將不會解決這個問題。不同的演算法可能用不同的時間、空間或效率來完成同樣的任務。一個演算法的優劣可以用空間復雜度與時間復雜度來衡量。演算法工程師就是利用演算法處理事物的人。
二、薪資不同
數據分析師的職位平均工資大約在￥9086;演算法工程師職位平均工資水平(元/月-稅前)大約在￥1200之上。
數據分析師和演算法工程師哪個難?由上可知演算法工程師比數據分析師要難學。此外,企業對於數據分析師的技能要求很高，具體要求如下：
1、懂業務。
從事數據分析工作的前提就會需要懂業務，即熟悉行業知識、公司業務及流程，最好有自己獨到的見解，若脫離行業認知和公司業務背景，分析的結果只會是脫了線的風箏，沒有太大的使用價值。
2、懂管理。
一方面是搭建數據分析框架的要求，比如確定分析思路就需要用到營銷、管理等理論知識來指導，如果不熟悉管理理論，就很難搭建數據分析的框架，後續的數據分析也很難進行。另一方面的作用是針對數據分析結論提出有指導意義的分析建議。
3、懂分析。
指掌握數據分析基本原理與一些有效的數據分析方法，並能靈活運用到實踐工作中，以便有效地開展數據分析。基本的分析方法有：對比分析法、分組分析法、交叉分析法、結構分析法、漏斗圖分析法、綜合評價分析法、因素分析法、矩陣關聯分析法等。高級的分析方法有：相關分析法、回歸分析法、聚類分析法、判別分析法、主成分分析法、因子分析法、對應分析法、時間序列等。
4、懂工具。
指掌握數據分析相關的常用工具。數據分析方法是理論，而數據分析工具就是實現數據分析方法理論的工具，面對越來越龐大的數據，我們不能依靠計算器進行分析，必須依靠強大的數據分析工具幫我們完成數據分析工作。
5、懂設計。
懂設計是指運用圖表有效表達數據分析師的分析觀點，使分析結果一目瞭然。圖表的設計是門大學問，如圖形的選擇、版式的設計、顏色的搭配等等，都需要掌握一定的設計原則。重要作用。
演算法工程師需要掌握的技能
1. 編程：PYTHON,JAVA,C
2. 數據結構與演算法
3. 機器學習演算法
4. PAPER閱讀能力
5. 造輪子的能力
對於演算法工程師，有別於數據挖掘工程師的第一個區別就是對於傳統的演算法和數據結構的要求。 我自身不是計算機科班出身，在我工作的第一年壓根沒有接觸過這一塊，也從沒打算去學這一塊。 我第一次知道數據結構和演算法的時候是去面試一家英語流利說的公司，當時面試官讓我寫一下斐波那契數列的偽代碼，我聽都沒有聽說過，於是面試官又讓我寫一下如何從一組數列當中最快的尋找出中位數，我依舊不知所措，因為平時都是習慣用函數，還從沒想過真正的實現方式是怎樣的。面試官很疑惑也很遺憾的當場就對我說：我覺得你可能不適合我們的崗位。
數據結構和演算法應該是必備的技能，演算法工程師應該對用常用的知識點有深入理解，能夠在面對不同項目場景的時候靈活選擇數據機構和演算法。
第二點是機器學習演算法，這個地方肯定會比之前的數據挖掘演算法要求高很多。除了常用機器學習演算法能夠手推之外，還要對演算法本身有更深入的思考。我記得我面試阿里的時候面試官拋出這么幾個問題，說如果boosting演算法不使用決策樹，而使用SVM會怎樣，或者說每一輪迭代都使用不同模型，比如第一次是決策樹，第二次是SVM，那麼會怎樣？ 還有一個就是logistic regression這些演算法為何沒有使用ada,mone這些方法，能不能用？有什麼優缺點等等。

㈣ 數據挖掘就業方向是什麼

數據挖掘就業的途徑有以下幾種，A：做科研(在高校、科研單位以及大型企業，主要研究演算法、應用等)；B：做程序開發設計（在企業做數據挖掘及其相關程序演算法的實現等）；C：數據分析師（在存在海量數據的企事業單位做咨詢、分析等）。

現在各個公司對於數據挖掘崗位的技能要求偏應用多一些。目前市面上的崗位一般分為演算法模型、數據挖掘、數據分析三種。應用及就業領域：當前數據挖掘應用主要集中在電信(客戶分析)，零售(銷售預測)，農業(行業數據預測)，網路日誌(網頁定製)，銀行(客戶欺詐)，電力(客戶呼叫)，生物(基因)，天體(星體分類)，化工，醫葯等方面。

如果對數據挖掘的學習有疑問的話，推薦CDA數據分析師的課程，課程內容兼顧培養解決數據挖掘流程問題的橫向能力以及解決數據挖掘演算法問題的縱向能力。要求學生具備從數據治理根源出發的思維，通過數字化工作方法來探查業務問題，通過近因分析、宏觀根因分析等手段，再選擇業務流程優化工具還是演算法工具，能夠遇到問題解決問題點擊預約免費試聽課。

㈤ 本科生不考研，通過自學，可以從事數據挖掘嗎

考慮你是非重點本科，方向又非偏數理理論，如果沒有突出成就的話版，直接去找一份數據挖掘的權工作會很難。做數據挖掘需要有非常好的數學基礎，特別是在概率論、隨機過程、離散數學等方面。
數據挖掘一般在有大數據量的大公司才有相關職位。在不考研的前提下，可以去大公司先找一份和你方向相關的工作，然後慢慢自學，積累經驗，通過公司內部調動，爭取換到數據挖掘的組。
自學時間長短和你的基礎有關，建議先看看（美）Jiawei Han 的數據挖掘：概念與技術（原書第3版）這本數據挖掘經典教程，看看基礎哪裡差。如果你數學基礎很好的話，學習會相對比較快一些。
數據挖掘前景很好。目前大數據的時代已經到來，未來在網路上的數據會越來越多，如何從數據中找出有用的信息是非常重要的。如果學好數據挖掘，找一份收入不錯的工作是不成問題的。

㈥ 高分急求：985院校本科生想畢業做數據挖掘可以嗎

現在抄數據挖掘都要以機器學習的算襲法做基礎，建議你選修或者直接自學stanford大學的機器學習課程，一方面更好的鞏固數據挖掘的基礎；另一方面，機器學習現在比較熱門，可以增加的的簡歷分。
還有就是，找工作和學習不一樣，個人認為，你要多看MS，google的面試題、筆試題，其實即使你進公司以後做數據挖掘，面試和筆試考試題目也不是這些專向類的東西，越大的公司試題越靈活，越基礎。
最後，多增加點intern經驗吧，我現在研一了，也是計算機專業，其實大公司更喜歡一個有豐富實習經驗的人，不管什麼經驗都好。不一定非是專業實習，但是最好到相關的領域名氣大點的公司。
最後，祝成功吧，我現在就是研究數據挖掘方向，有什麼問題可以再一起探討。

㈦ 一個大學本科生可以找到數據挖掘相關的工作嗎

為什麼不可以呢，要詳細自己哦

㈧ 本科生出來做機器學習，數據挖掘的工作會比研究生差很多嗎

1、如果是同專業的本科生和同專業的研究生對比的話，一般情況下，我說的是一般情況，研究生還是有優勢的。優勢在哪裡，就在對工具的應用、對理論的了解要更深入的多。如果是博士研究生的話，那更是鑽研的深，連本科裡面的很多公式都必須要推導的出來，能用代碼全部實現。而且研究生經常是泡課題，而課題卻經常是項目式的，很接地氣，來自於實戰。
2、如果是和機器學習對口專業度都不高的本科和研究生作比較，就不好說了。被碾壓和完勝，或者逆襲的場景我都見過，某些演算法及其應用領域我自己也逆襲過數學博士。本人金融學碩士，但是數據挖掘中時間序列、聚類分析、主成分分析從原理到應用我的鑽研深度不亞於人家博士。就是因為本人工作經驗比對方要多，數據的業務本質理解比對方要深。所以方法工具的理解和使用有很多實戰經驗來支撐。

㈨ 普通二本本科畢業生能找到數據挖掘工作嗎

看專業需缺程度，缺人的專業，自然好找工作，不缺人的專業，自然不好找。

看專業需缺程度，缺人的專業，自然好找工作，不缺人的專業，自然不好找。

看專業需缺程度，缺人的專業，自然好找工作，不缺人的專業，自然不好找。

看專業需缺程度，缺人的專業，自然好找工作，不缺人的專業，自然不好找。

㈩ 本人數學系本科生一個，想明年大三實習進入bat有關機器學習/數據挖掘崗位實習，請問現在還如何准備

如果沒有編程基礎建議先掌握pythom編程技術 還有閱讀機器學習有關書籍 例如Bayesian reasoning and machine learning