数据挖掘人员主要工作领域_数据挖掘人员工作需掌握的技能

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数据挖掘人员主要工作领域_数据挖掘人员工作需掌握的技能

数据挖掘人员主要的工作领域是什么呢？数据挖掘人员工作需要掌握哪些方面的技能呢？对于目前的数据挖掘方面的工作已经成为高薪酬热门的行业，很多的人逐渐开始注意这个方面的工作领域，数据挖掘其实在中国的发展仍然是需求量很大的，社会对这样的人才的需求和目前发展并不能满足这个方面的需求的状况，那么对于数据挖掘的人员主要的工作领域是什么呢？

    数据挖掘人员的主要工作领域？

1）数据分析师：在拥有行业数据的电商、金融、电信、咨询等行业里做业务咨询，商务智能，出分析报告。

    2）数据挖掘工程师：在多媒体、电商、搜索、社交等大数据相关行业里做机器学习算法实现和分析。

    3）科学研究方向：在高校、科研单位、企业研究院等高大上科研机构研究新算法效率改进及未来应用。    数据挖掘人员工作需要掌握的技能有哪些？
(1).数据分析师

    需要有深厚的数理统计基础，但是对程序开发能力不做要求。

需要熟练使用主流的数据挖掘（或统计分析）工具如Business Analytics and Business Intelligence Software（SAS）、SPSS、EXCEL等。

    需要对与所在行业有关的一切核心数据有深入的理解，以及一定的数据敏感性培养。

    经典图书推荐：《概率论与数理统计》、《统计学》推荐David Freedman版、《业务建模与数据挖掘》、《数据挖掘导论》、《SAS编程与数据挖掘商业案例》、《Clementine数据挖掘方法及应用 》、《Excel 2007 VBA参考大全》、《IBM SPSS Statistics 19 Statistical ProceduresCompanion》等。

    (2).数据挖掘工程师

    需要理解主流机器学习算法的原理和应用。

    需要熟悉至少一门编程语言如（Python、C、C++、Java、Delphi等）。

    需要理解数据库原理，能够熟练操作至少一种数据库（Mysql、SQL、DB2、Oracle等），能够明白MapReduce的原理操作以及熟练使用Hadoop系列工具更好。

    经典图书推荐：《数据挖掘概念与技术》、《机器学习实战》、《人工智能及其应用》、《数据库系统概论》、《算法导论》、《Web数据挖掘》、《 Python标准库》、《thinking in Java》、《Thinking in C++》、《数据结构》等。

    (3).科学研究方向

   需要深入学习数据挖掘的理论基础，包括关联规则挖掘 （Apriori和FPTree）、分类算法（C4.5、KNN、Logistic Regression、SVM等) 、聚类算法 （Kmeans、Spectral Clustering）。目标可以先吃透数据挖掘10大算法各自的使用情况和优缺点。

    相对SAS、SPSS来说R语言更适合科研人员The R Project for Statistical Computing，因为R软件是完全免费的，而且开放的社区环境提供多种附加工具包支持，更适合进行统计计算分析研究。虽然目前在国内流行度不高，但是强烈推荐。

    可以尝试改进一些主流算法使其更加快速高效，例如实现Hadoop平台下的SVM云算法调用平台--web 工程调用hadoop集群。

需要广而深的阅读世界著名会议论文跟踪热点技术。如KDD，ICML，IJCAI，Association for the Advancement of Artificial Intelligence，ICDM 等等；还有数据挖掘相关领域期刊：ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data，IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering，Journal of Machine Learning Research Homepage，IEEE Xplore: Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE Transactions on等。

    可以尝试参加数据挖掘比赛培养全方面解决实际问题的能力。如Sig KDD ，Kaggle: Go from Big Data to Big Analytics等。

    可以尝试为一些开源项目贡献自己的代码，比如Apache Mahout: Scalable machine learning and data mining ,myrrix等（具体     可以在SourceForge或GitHub.上发现更多好玩的项目）。

经典图书推荐：《机器学习》 《模式分类》《统计学习理论的本质》《统计学习方法》《数据挖掘实用机器学习技术》《R语言实践》，英文素质是科研人才必备的《Machine Learning: A Probabilistic Perspective》《Scaling up Machine Learning : Parallel and Distributed Approaches》《Data Mining Using SAS Enterprise Miner : A Case Study Approach》《Python for Data Analysis》等。

    数据挖掘对于目前的高需求高薪酬的现状，促使更多的人投入到大数据的工作中去，那么我们只有不断的提高自己的技能，才能不断提高应对工作的能力。

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数据挖掘目前在中国的尚未流行开，犹如屠龙之技，数据初期的准备通常占整个数据挖掘项目工作量的70%左右