数据挖掘工程师工作内容：数据挖掘技能要求

在大数据相关的技术岗位当中，数据挖掘工程师，可以说是凭借着高薪稳坐榜首，以BAT为首的互联网大厂，对数据挖掘工程师给出的待遇，可以说是令很多人直呼艳羡。关于这个岗位方向，今天我们主要来聊聊数据挖掘工程师工作内容，数据挖掘技能要求。

大数据经过这几年的发展，在各个行业的落地也在不断拓展，比较典型的就是互联网企业，拥有庞大的数据资源，天然具有大数据应用落地的优势。而越是大规模的数据，就越需要数据挖掘工程师去挖掘其价值。


数据挖掘是一个用数据发现问题、解决问题的学科。通常通过对数据的探索、处理、分析或建模实现。通常我们把信息转化为价值，要经历信息、数据、知识、价值四个层面，数据挖掘就是中间的重要环节，是从数据中发现知识的过程。

数据挖掘的两大基本目标是预测和描述数据，其中前者的计算机建模及实现过程通常被称为监督学习(supervised learning)，后者的则通常被称为无监督学习(supervised learning)。往更细分，数据挖掘的目标可以划分为以下这些：

1.预测数据

预测性挖掘任务对当前数据进行推断，以做出预测。

2.描述数据

描述性挖掘任务是描述数据库中数据的一般性质。

作为从事数据挖掘工作的工程师，掌握基本的数理统计知识，以及数据挖掘工具，是基本的要求。

数据挖掘需要的数理统计基础包括：统计与概率论、微分与积分、最优化，随机过程等，尤其是机器学习十大算法与一些深度学习的东西，打好基础对工作非常有好处。

而数据挖掘工具，主要是通过编程去实现，这就要求数据挖掘工程师有一定的编程能力。目前行业当中的主流选择，以Java与Python为代表，这是因为主流的大数据技术框架，以Java为主，或者提供Java API，用起来很方便。而Python、Linux、Shell、SQL，也是工作当中不可或缺的。

关于数据挖掘工程师工作内容，数据挖掘技能要求，以上就为大家做了一个简单的介绍了。大数据背景下，数据挖掘工程师是高级专业人才，学好了前景可期。加米谷大数据，成都大数据培训机构，大数据分析与挖掘课程班，本月正在招生中，课程大纲及试学资料可联系客服领取！