数据挖掘工程师的一天（数据挖掘工程师工资高吗）

数据挖掘工程师需要经常加班吗?这行累吗?

这要根据需要上报的数据来看，一般如果没有那种要实时上报的数据的话，就还好，有时候一些特定的节假日或者搞活动的时候可能会忙一点。数据挖掘工程师是数据师（Datician[detn]）的其中一种。通常说的是从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中知识的工程技术专业化人员。

数据分析师需要储备大量的知识，需要具有信息、数据敏感，具备数据分析或数据挖掘的综合能力，承担的责任也是非常重大的。数据分析师这只是一个职业，工作累不累和公司行业有很大关系，当然个人技能熟练程度有一定的关系，刚开始从事这一职业同学初期需要不断的学习，这时相对来说会累一些。

数据分析师岗位重在“分析”，数据挖掘工程师岗位重点是要“挖掘”。【数据分析师】：基于业务，通过数据分析手段发现和分析业务问题，为决策作支持。一般招聘这类岗位的公司规模都不会太小，人数可能不是一个唯一的衡量指标，但是业务规模肯定比较大，反而言之，业务规模太小的公司就没什么可分析的了。

数据挖掘工程师：商业智能，用户体验分析，预测流失用户等；需要过硬的数学和统计学功底以外，对算法的代码实现也有很高的要求。数据库开发：设计，开发和实施基于客户需求的数据库系统，通过理想接口连接数据库和数据库工具，优化数据库系统的性能效率等。

数据挖掘算法工程师岗位职责

1、数据挖掘工程师的职责：根据自己对行业，以及公司业务的了解，独自承担复杂分析任务，并形成分析报告；相关分析方向包括：用户行为分析、广告点击分析，业务逻辑相关以及竞争环境相关；根据业务逻辑变化，设计相应分析模型并支持业务分析工作开展。

2、数据挖掘工程师就是从杂乱无章的各种数据中通过一步步清洗数据，建立模型，迭代优化将商业问题以数据输出的形式给解决。应用范围非常的广，随便举几个例子，从购物网站的自动推荐，到信贷的授信，反欺诈，再到客户分群精准营销等等等等。这些都是十分具体的商业问题。

3、金苹果、银苹果、烂苹果都有，而数据挖掘工程师就是专门从中挑选出对企业有用的信息的工作。当然数据挖掘软件也是专门设计来做这个事情的。以上只是我这个小小程序员的浅薄认识，渴望大家的指正。我的QQ：232268173，MSN：suyun_911@hotmail.com 欢迎大家与我一起讨论任何信息技术相关的话题。

4、数据挖掘工程师是数据师（Datician[detn]）的其中一种。通常说的是从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中知识的工程技术专业化人员。这些知识可用使企业的决策智能化，自动化，能够使企业提高工作效率，尽量减少错误决策的可能性，以便于在激烈的竞争环境中处于不败之地。

如何系统地学习数据挖掘

数据挖掘能力只能在项目实践的熔炉中提升、升华，所以跟着项目学挖掘是最有效的捷径。国外学习挖掘的人都是一开始跟着老板做项目，刚开始不懂不要紧，越不懂越知道应该学什么，才能学得越快越有效果。

数据库和数据仓库 《数据库系统概念》《数据库系统实现》《数据仓库》《分布式系统：概念与设计》 机器学习 通信原理；数据挖掘；机器学习；统计学习；自然语言处理；信息检索；模式识别；人工智能；图形图像；机器视觉；语音识别；机器人学等。

数据分析基础：了解统计学和概率论，熟悉不同的数据类型和数据分析方法，包括描述性统计、推断统计等。数据库知识：理解数据库的基本概念和组成结构，熟悉SQL语言，能够有效地管理和查询数据。编程技能：具备编程技能是进行数据挖掘的重要基础。

python最好也要会，不过还是先把这三本看完+敲完，应该怎么学自己也就有思路了。 需要理解数据库原理，能够熟练操作至少一种数据库（Mysql、SQL、DBOracle等），能够明白MapReduce的原理操作以及熟练使用Hadoop系列工具更好。 国外大学关于机器学习和数据挖掘课程的主页。

第三阶段：使用Hadoop进行大数据挖掘。Hadoop里面有一个Mahout组件，几乎包括了所有的数据挖掘算法，包括分类、聚类、关联规则等。参考书：Hadoop实战（第二版）.陆嘉恒 著。

大数据专业能干什么

数据分析师：作为数据分析师，您将负责收集、清洗和分析数据，发现数据中的趋势和规律，并为企业提供决策支持。 数据科学家：作为数据科学家，您将利用统计学、机器学习和人工智能等技术，分析和解释数据，并从中提取有用的信息和洞察。

大数据专业毕业生可以从事行业数据收集、整理、分析、评估和预测等工作，其中数据分析师是数据师的一种，专注于从过去和现在的数据层面理解数据，通过分析或可视化处理等方式，实现数据的商业意义。

大数据专业可以从事数据挖掘，设计并实现数据挖掘算法，如分类算法、聚类算法、关联分析等。数据挖掘工程师是专门从事大数据领域中数据挖掘工作的高级工程师，需要具备一定的数学知识和编程技能。