本科生数据挖掘岗

㈠ 机器学习与数据挖掘本科生实习岗位有哪些2015

是个我也说不太清楚的问题，简而言之：
机器学习，是一类过程的统称；
（参考定义：在不直接针对问题进行编程的情况下，赋予计算机学习能力的研究领域）
数据挖掘，是机器学习+数据库；
自然语言处理，是机器学习在文本、语音等自然语言数据集上的应用；
差不多就是这样吧~

㈡ 本科在读交通工程，以后想从事数据挖掘方面的工作，未来要怎么规划

数据挖复掘到话，肯定制是能出国最好，国外的机器学习水平比国内强很多，而且数据挖掘可能不完全都是计算机专业，也有属于统计范畴的。其次考研吧，国内从事数据挖掘研究生是必须的，这是门槛，不用太在意计算机的东西，这个玩意主要还是数学，计算机一般会一门高级语言足以。我是计算机专业的本科，周围很多搞数据挖掘的

㈢ 数据分析师和数据挖掘工程师的区别

我们先来了解一下两者的区别。
一、意义不同
数据分析师 是数据师Datician的一种，指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。
算法(Algorithm)是一系列解决问题的清晰指令，也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。算法工程师就是利用算法处理事物的人。
二、薪资不同
数据分析师的职位平均工资大约在￥9086;算法工程师职位平均工资水平(元/月-税前)大约在￥1200之上。
数据分析师和算法工程师哪个难?由上可知算法工程师比数据分析师要难学。此外,企业对于数据分析师的技能要求很高，具体要求如下：
1、懂业务。
从事数据分析工作的前提就会需要懂业务，即熟悉行业知识、公司业务及流程，最好有自己独到的见解，若脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果只会是脱了线的风筝，没有太大的使用价值。
2、懂管理。
一方面是搭建数据分析框架的要求，比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导，如果不熟悉管理理论，就很难搭建数据分析的框架，后续的数据分析也很难进行。另一方面的作用是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。
3、懂分析。
指掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法，并能灵活运用到实践工作中，以便有效地开展数据分析。基本的分析方法有：对比分析法、分组分析法、交叉分析法、结构分析法、漏斗图分析法、综合评价分析法、因素分析法、矩阵关联分析法等。高级的分析方法有：相关分析法、回归分析法、聚类分析法、判别分析法、主成分分析法、因子分析法、对应分析法、时间序列等。
4、懂工具。
指掌握数据分析相关的常用工具。数据分析方法是理论，而数据分析工具就是实现数据分析方法理论的工具，面对越来越庞大的数据，我们不能依靠计算器进行分析，必须依靠强大的数据分析工具帮我们完成数据分析工作。
5、懂设计。
懂设计是指运用图表有效表达数据分析师的分析观点，使分析结果一目了然。图表的设计是门大学问，如图形的选择、版式的设计、颜色的搭配等等，都需要掌握一定的设计原则。重要作用。
算法工程师需要掌握的技能
1. 编程：PYTHON,JAVA,C
2. 数据结构与算法
3. 机器学习算法
4. PAPER阅读能力
5. 造轮子的能力
对于算法工程师，有别于数据挖掘工程师的第一个区别就是对于传统的算法和数据结构的要求。 我自身不是计算机科班出身，在我工作的第一年压根没有接触过这一块，也从没打算去学这一块。 我第一次知道数据结构和算法的时候是去面试一家英语流利说的公司，当时面试官让我写一下斐波那契数列的伪代码，我听都没有听说过，于是面试官又让我写一下如何从一组数列当中最快的寻找出中位数，我依旧不知所措，因为平时都是习惯用函数，还从没想过真正的实现方式是怎样的。面试官很疑惑也很遗憾的当场就对我说：我觉得你可能不适合我们的岗位。
数据结构和算法应该是必备的技能，算法工程师应该对用常用的知识点有深入理解，能够在面对不同项目场景的时候灵活选择数据机构和算法。
第二点是机器学习算法，这个地方肯定会比之前的数据挖掘算法要求高很多。除了常用机器学习算法能够手推之外，还要对算法本身有更深入的思考。我记得我面试阿里的时候面试官抛出这么几个问题，说如果boosting算法不使用决策树，而使用SVM会怎样，或者说每一轮迭代都使用不同模型，比如第一次是决策树，第二次是SVM，那么会怎样？ 还有一个就是logistic regression这些算法为何没有使用ada,mone这些方法，能不能用？有什么优缺点等等。

㈣ 数据挖掘就业方向是什么

数据挖掘就业的途径有以下几种，A：做科研(在高校、科研单位以及大型企业，主要研究算法、应用等)；B：做程序开发设计（在企业做数据挖掘及其相关程序算法的实现等）；C：数据分析师（在存在海量数据的企事业单位做咨询、分析等）。

现在各个公司对于数据挖掘岗位的技能要求偏应用多一些。目前市面上的岗位一般分为算法模型、数据挖掘、数据分析三种。应用及就业领域：当前数据挖掘应用主要集中在电信(客户分析)，零售(销售预测)，农业(行业数据预测)，网络日志(网页定制)，银行(客户欺诈)，电力(客户呼叫)，生物(基因)，天体(星体分类)，化工，医药等方面。

如果对数据挖掘的学习有疑问的话，推荐CDA数据分析师的课程，课程内容兼顾培养解决数据挖掘流程问题的横向能力以及解决数据挖掘算法问题的纵向能力。要求学生具备从数据治理根源出发的思维，通过数字化工作方法来探查业务问题，通过近因分析、宏观根因分析等手段，再选择业务流程优化工具还是算法工具，能够遇到问题解决问题点击预约免费试听课。

㈤ 本科生不考研，通过自学，可以从事数据挖掘吗

考虑你是非重点本科，方向又非偏数理理论，如果没有突出成就的话版，直接去找一份数据挖掘的权工作会很难。做数据挖掘需要有非常好的数学基础，特别是在概率论、随机过程、离散数学等方面。
数据挖掘一般在有大数据量的大公司才有相关职位。在不考研的前提下，可以去大公司先找一份和你方向相关的工作，然后慢慢自学，积累经验，通过公司内部调动，争取换到数据挖掘的组。
自学时间长短和你的基础有关，建议先看看（美）Jiawei Han 的数据挖掘：概念与技术（原书第3版）这本数据挖掘经典教程，看看基础哪里差。如果你数学基础很好的话，学习会相对比较快一些。
数据挖掘前景很好。目前大数据的时代已经到来，未来在网络上的数据会越来越多，如何从数据中找出有用的信息是非常重要的。如果学好数据挖掘，找一份收入不错的工作是不成问题的。

㈥ 高分急求：985院校本科生想毕业做数据挖掘可以吗

现在抄数据挖掘都要以机器学习的算袭法做基础，建议你选修或者直接自学stanford大学的机器学习课程，一方面更好的巩固数据挖掘的基础；另一方面，机器学习现在比较热门，可以增加的的简历分。
还有就是，找工作和学习不一样，个人认为，你要多看MS，google的面试题、笔试题，其实即使你进公司以后做数据挖掘，面试和笔试考试题目也不是这些专向类的东西，越大的公司试题越灵活，越基础。
最后，多增加点intern经验吧，我现在研一了，也是计算机专业，其实大公司更喜欢一个有丰富实习经验的人，不管什么经验都好。不一定非是专业实习，但是最好到相关的领域名气大点的公司。
最后，祝成功吧，我现在就是研究数据挖掘方向，有什么问题可以再一起探讨。

㈦ 一个大学本科生可以找到数据挖掘相关的工作吗

为什么不可以呢，要详细自己哦

㈧ 本科生出来做机器学习，数据挖掘的工作会比研究生差很多吗

1、如果是同专业的本科生和同专业的研究生对比的话，一般情况下，我说的是一般情况，研究生还是有优势的。优势在哪里，就在对工具的应用、对理论的了解要更深入的多。如果是博士研究生的话，那更是钻研的深，连本科里面的很多公式都必须要推导的出来，能用代码全部实现。而且研究生经常是泡课题，而课题却经常是项目式的，很接地气，来自于实战。
2、如果是和机器学习对口专业度都不高的本科和研究生作比较，就不好说了。被碾压和完胜，或者逆袭的场景我都见过，某些算法及其应用领域我自己也逆袭过数学博士。本人金融学硕士，但是数据挖掘中时间序列、聚类分析、主成分分析从原理到应用我的钻研深度不亚于人家博士。就是因为本人工作经验比对方要多，数据的业务本质理解比对方要深。所以方法工具的理解和使用有很多实战经验来支撑。

㈨ 普通二本本科毕业生能找到数据挖掘工作吗

看专业需缺程度，缺人的专业，自然好找工作，不缺人的专业，自然不好找。

看专业需缺程度，缺人的专业，自然好找工作，不缺人的专业，自然不好找。

看专业需缺程度，缺人的专业，自然好找工作，不缺人的专业，自然不好找。

看专业需缺程度，缺人的专业，自然好找工作，不缺人的专业，自然不好找。

㈩ 本人数学系本科生一个，想明年大三实习进入bat有关机器学习/数据挖掘岗位实习，请问现在还如何准备

如果没有编程基础建议先掌握pythom编程技术 还有阅读机器学习有关书籍 例如Bayesian reasoning and machine learning