數據挖掘本科學歷無法

Ⅰ 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。

Ⅱ 求助數理統計專業本科生學習數據挖掘合不合適

給幾個建議，不一定對啊：
1: 首先數學建模的能力在初期用的很少，可能再你幹了五年或十年之後比較有用
2：不比計算機專業的吃虧，反倒由於你是數學專業的在統計，以及演算法方面會有幫助
3：至於「喜歡數學建模，我研究生學習數據挖掘有優勢嗎？」這個看個人對未來的發展怎樣設計，總之如果你想在一到兩年之內在事業上有很大突破，說白了就是賺很多錢，或者很有名，就不用了。再者數據挖掘的整個過程絕對談不上很有趣，所以工作的乏味可想而知。另外由於國內的環境問題，整個軟體業都沒有很好的前景，更別提這么小眾的數據挖掘了。如果你對這方面很有興趣，建議有機會還是出國。不過如果你很有恆心毅力，對長期埋頭苦幹，沒什麼報酬很感興趣倒是可以來試試。

Ⅲ 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。

Ⅳ 大數據課程難不難學，學歷低能學會嗎

照我多年的觀察，學習大數據的人群學歷最低基本上是在大專，一般都是本科或碩士生居多，不過這不是絕對的，畢竟大數據相關職位對行業知識和項目經驗也很看重，如果家庭經濟情況允許，自己學習意願也比較強的，在校生可以選擇讀研，已經本科畢業出來的學生，可以選擇報一個大數據就業班之類的，系統地提高一下自己的業務能力和實操經驗。
對於學歷這個問題，一般來說，當你沒有任何基礎的時候，能拿的出手的只有學歷，本科生當然競爭不過研究生。但是隨著工作時間久了，你的能力達到了這個職位的要求，學歷就不重要了。尤其是對業務能力要求比較高的數據分析師、數據挖掘師這些職位，你的行業知識和業務理解能力在很多情況下比學歷更加重要。
至於去哪裡學，這個你可以貨比三家，結合自己的專業背景和興趣偏好，選擇你更加喜歡或更加信任的課程，雖然課程整體上都是大同小異，但講師的授課方式和個人水平很重要，一定要找好符合自己心態和感官的講師，這樣你學起來會更加得心應手。我們CDA也有大數據分析就業班，有時間可以了解一下，讓課程顧問幫你好好分析分析你目前所處的水平在什麼位置，然後再量身為你推薦適合你學習的課程。

Ⅳ 本科學歷學大數據怎麼樣

本科學歷可以學大數據的，而且現在很多學校已經出現了大數據專業，因為IT時代版逐漸被DT時代權取代，用理性的數據分析代人工的經驗分析成為主流，數據分析人才的供給指數僅為0.05，屬於高度稀缺，大數據的發展前景是非常可觀的，現在轉型無疑是一種很好的選擇，我工作三年後在光環學的大數據，大數據本身是有點難度的，因為它包含的知識量比較廣，小白更是需要付出更多的時間精力投入學習。

Ⅵ 交個朋友吧，我對數據挖掘非常感興趣，現在在讀研究生，本科學習了matlab、mathematica、maple（略懂一點

跟你情況相反，我是軟體測試專業，課題基於數據挖掘技術，必須自學數據挖掘（正在進行中），裡面有好多統計學方面的知識不是很懂。

Ⅶ 去大公司干數據挖掘都需要研究生以上學歷才可以嗎

一般來說是這樣的。
因為在本科期間不會學習過多過深的數據挖掘相關演算法，但也有例外；
主要跟求職者本身的實力有關，學歷只是一個參考而已，如果求職者本身數據挖掘做的非常牛，那麼學歷就沒有那麼重要了，能力比較重要。

Ⅷ 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。

Ⅸ 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。

Ⅹ 本科非211，985 做數據挖掘會不會很不好找工作

自身有非常優秀的經歷，比如比賽，實習才能掩蓋學歷上的不足。