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雷达卡
关于数据挖掘就业的5个问题？
到了就业时，相信许多同学都有许多的问题:“我的专业在工作中都干些什么”；“一线城市好还是二线城市好”等。下面我们都来一一解答吧
1.数据挖掘主要是做算法还是做应用？分别都要求什么？
这个问题太笼统，基本上算法和应用是两个人来做的，可能是数据挖掘职位。做算法的比较少，也比较高级，其实所谓做算法大多数时候都不是设计新的算法（这个可以写论文了），更多的是技术选型，特征工程抽取，最多是实现一些已经有论文但是还没有开源模块的算法等，还是要求扎实的算法和数据结构功底，以及丰富的分布式计算的知识的，以及不错的英文阅读和写作能力。但即使是这样也是百里挑一的，很难找到。
绝大读书数据挖掘岗位都是做应用，数据清洗，用现成的库建模，如果你自己不往算法或者架构方面继续提升，和其他的开发岗位的性质基本没什么不同，只要会编程都是很容易入门的。
2.北上广以外的普通公司用的多吗？待遇如何？
实际情况不太清楚，由于数据挖掘和大数据这个概念太火了，肯定到处都有人招聘响应的岗位，但是二线城市可能仅仅是停留在概念上，很多实际的工作并没有接触到足够大的数据，都是生搬硬套框架。
只是在北上广深，可能接触到大数据的机会多一些。而且做数据挖掘现在热点的技术比如Python，Spark，Scala，R这些技术除了在一线城市之外基本上没有足够的市场（因为会的人太少了，二线城市的公司找不到掌握这些技术的人，不招也没人学），所以我推测二线城市最多的还是用JAVA+Hadoop，或者用JAVA写一些Spark程序。北上广深和二线城市程序员比待遇是欺负人，就不讨论了。
3.和前端后端程序员比有什么区别？有什么优缺点？
和传统的前后端程序员相比，最主要的去别就是对编程水平的要求。从我招聘的情况来看，做数据挖掘的人编程水平要求可以降低一个档次，甚至都不用掌握面向对象。但是要求技术全面，编程、SQL，Linux，正则表达式，Hadoop，Spark，爬虫，机器学习模型等技术都要掌握一些。前后端可能是要求精深，数据挖掘更强调广博，有架构能力更好。
4.目前在学习机器学习，如果想找数据挖掘方面的工作应该学习哪些内容？
打基础是最重要的，学习一门数据挖掘常用的语言，比如Python，Scala，R；学习足够的Linux经验，能够通过awk，grep等Linux命令快速的处理文本文件。掌握SQL，MySQL或者PostgreSQL都是比较常用的关系型数据库，搞数据的别跟我说不会用数据库。
补充的一些技能，比如NoSQL的使用，Elasticsearch的使用，分词（jieba等模块的使用），算法的数据结构的知识。
5.hadoop,hive之类的需要学习吗？
我觉得应当学习，首先Hadoop和Hive很简单（如果你用AWS的话你可以开一台EMR，上面直接就有Hadoop和Hive，可以直接从使用学起）。我觉得如果不折腾安装和部署，还有Linux和MySQL的经验，只要半天到一天就能熟悉Hadoop和Hive的使用（当然你得有Linux和MySQL的基础，如果没有就先老老实实的学Linux和MySQL，这两个都可以在自己的PC上安装，自己折腾）。
Spark对很多人来说才是需要学习的，如果你有JAVA经验大可以从JAVA入门。如果没有那么还是建议从Scala入门，但是实际上如果没有JAVA经验，Scala入门也会有一定难度，但是可以慢慢补。所以总的来说Spark才足够难，以至于需要学习。
最后的最后我有一些建议。第一要对自己有一个系统的认知，自己的编程水平够么，SQL会用么，Linux会用么，能流畅的看英文文档么？
如果上面任何一个问题的答案是No，我都不建议直接转行或者申请高级的数据挖掘职位（因为你很难找到一个正经的数据挖掘岗位，顶多是一些打擦边球的岗位，无论是实际干的工作还是未来的成长可能对你的帮助都不大）。无论你现在是学生还是已经再做一些前段后端、运维之类的工作你都有足够的时间补齐这些基础知识。
补齐了这些知识之后，第一件事就是了解大数据生态，Hadoop生态圈，Spark生态圈，机器学习，深度学习（后两者需要高等数学和线性代数基础，如果你的大学专业学这些不要混）。选定其中一个方向做一些钻研和学习，网上有很多现成的资料（基本上是英文的，所以我说了，不能看英文的赶紧去背单词），科学上网用谷歌这个大家都懂。希望我的建议能对你有一些帮助。
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