数据挖掘学什么专业 数据分析要学什么课程

与你若只如初见2023-03-15 12:29:202551

数据挖掘的相关学科有哪些,大数据专业学什么,学完可以从事哪些职业?大数据专业主要学什么啊?数据分析和数据挖掘学要哪些专业知识,我是本科女生,专业是数学与应用数学,请问想从事数据挖掘方面的工作会不会有很大难度?软件知识一般,大数据专业主要学什么?

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数据挖掘最好的大学

统计学,数学,计算机

大数据专业适合去哪些单位

1. 数据分析师。

数据分析师 是数据师的一种,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。在工作中通过运用工具,提取、分析、呈现数据,实现数据的商业意义。

作为一名数据分析师、至少需要熟练SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS等数据分析软件中的一门,至少能用Acess等进行数据库开发,至少掌握一门数学软件如matalab、mathmatics进行新模型的构建,至少掌握一门编程语言。总之,一个优秀的数据分析师,应该业务、管理、分析、工具、设计都不落下。

2. 数据架构师。

数据架构师是负责平台的整体数据架构设计,完成从业务模型到数据模型的设计工作 ,根据业务功能、业务模型,进行数据库建模设计,完成各种面向业务目标的数据分析模型的定义和应用开发,平台数据提取、数据挖掘及数据分析。

从事数据架构师这个职位,需要具备较强的业务理解和业务抽象能力,具备大容量事物及交易类互联网平台的数据库模型设计能力,对调度系统,元数据系统有非常深刻的认识和理解,熟悉常用的分析、统计、建模方法,熟悉数据仓库相关技术,如 ETL、报表开发,熟悉Hadoop,Hive等系统并有过实战经验。

3. 数据挖掘工程师。

一般是指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人员。这些知识可用使企业决策智能化,自动化,从而使企业提高工作效率,减少错误决策的可能性,以在激烈的竞争中处于不败之地。

成为数据挖据工程师需要具备深厚的统计学、数学、数据挖掘理论基础和相关项目经验,熟悉R、SAS、SPSS等统计分析软件之一,参与过完整的数据采集.整理.分析和建模工作。.具有海量数据下机器学习和算法实施相关经验,熟悉hadoop,hive,map-reduce等。

4. 数据算法工程师。

在企业中负责大数据产品数据挖掘算法与模型部分的设计,将业务场景与模型算法进行融合等;深入研究数据挖掘模型,参与数据挖掘模型的构建、维护、部署和评估,支持产品研发团队模型算法构建,整合等;制定数据建模、数据处理和数据安全等架构规范并落地实施。

需要具备的知识有:扎实的数据挖掘基础知识,精通机器学习、数学统计常用算法;熟悉大数据生态,掌握常见分布式计算框架和技术原理,如Hadoop、MapReduce、Yarn、Storm、Spark等;熟悉Linux操作系统和Shell编程,至少熟悉Scala/Java/Python/C++/R等语言中的一种编程;熟悉大规模并行计算的基本原理并具有实现并行计算算法的基本能力。

5. 数据产品经理。

数据平台建设及维护,客户端数据的分析,进行数据统计协助,数据化运营整理、提炼已有的数据报告,发现数据变化,进行深度专题分析,形成结论,撰写报告;负责公司数据产品的设计及开发实施,并保证业务目标的实现;进行数据产品开发。

需要具备的技能有:有数据分析/数据挖掘/用户行为研究的项目实践经验 ;有扎实的分析理论基础,精通1种以上统计分析工具软件,如SPSS、SAS,熟练使用Excel、SQL等工具; 熟悉SQL/HQL语句,工作经历有SQL server/My SQl等的优先 ;熟练操作excel,ppt等办公软件,熟练使用SPSS、SAS等统计分析软件其中之一 ;熟悉hadoop集群架构、有BI实践经验、参与过流式计算相关经验者加分 ;熟悉客户端产品的产品设计、开发流程 。

大数据专业好学吗

①JavaSE核心技术

②Hadoop平台核心技术、Hive开发、HBase开发

③Spark相关技术、Scala基本编程

④掌握Python基本使用、核心库的使用、Python爬虫、简单数据分析;理解Python机器学习

⑤大数据项目开发实战,大数据系统管理优化

⑥云平台开发技术

整体来说,大数据课程知识点多,课程难度较大。虽然是0基础入门,但企业对大数据人才招聘要求高,至少本科学历,建议本科及以上学历同学报名。

南京北大青鸟祝你学有所成!

大数据行业就业方向有哪些?大数据技术就业岗位有哪些

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方向:大数据开发方向,数据挖掘、数析和机器学习方向,大数据运维和云计算方向

就业岗位:

1、大数据工程师

大数据工程师的话其实包涵了很多,比如大数据开发,测试,运维,挖据等等,各个岗位不同薪资水平也不大相同。总的来说的话它共有6093个岗位在智联招聘上招聘,平均工资也在11643元。

2、Hadoop开发工程师

职位描述:参与优化改进新浪集团数据平台基础服务,参与日传输量超过百TB的数据传输体系优化,日处理量超过PB级别的数据处理平台改进,多维实时查询分析系统的构建优化。

3、大数据研发工程师

职位描述:

构建分布式大数据服务平台,参与和构建公司包括海量数据存储、离线/实时计算、实时查询,大数据系统运维等系统;服务各种业务需求,服务日益增长的业务和数据量。

4、大数据架构师

大数据架构师的招聘岗位有1446个,从招聘的薪资来看,大数据架构师基本薪资都是15K~60K,大数据架构师的薪资可以说是相当可观的,在大数据行业里,大数据架构师的酬劳可以说是领先与其他的,所以大数据架构师对于人才的要求也是比较严格的。

5、大数据分析师

工作职责:根据公司产品和业务需求,利用数据挖掘等工具对多种数据源进行诊断分析,建设征信分析模型并优化,为公司征信运营决策、产品设计等方面提供数据支持;负责项目的需求调研、数据分析、商业分析和数据挖掘模型等,通过对运行数据进行分析挖掘背后隐含的规律及对未来的预测。

数据分析要学什么课程

在学数据分析之前,我们首先要明确知识架构。一般来说,数据分析师需要的技能就是这些:需要掌握SQL数据库的基本操作,同时掌握基本的数据管理。会用Excel和SQL做基本的数据提取、分析和展示;会用脚本语言进行数据分析,Python或者R;有获取外部数据的能力加分,比如爬虫;会基本的数据可视化技能,能撰写数据报告;熟悉常用的数据挖掘算法(数据分析算法包括回归分析、决策树、分类、聚类方法等)。这些技能掌握了,就能够入门数据分析师了。

数据挖掘需要的技能:1.需要理解主流机器学习算法的原理和应用。2.需要熟悉至少一门编程语言如(Python、C、C++、Java、Delphi等)。3.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。

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数据挖掘有前途吗

如果学习的专业是数学与应用数学,想从事数据挖掘方面的工作都不会有很大难度。

数学专业往任何一个理工科专业转都好转,数据挖掘方面离不开算法和编程,算法对于数学专业的来说应该不是难点,关键是得学一些编程方面的知识。而数据挖掘涉及的软件很简单,完全可以自学,网上有相关的教学视频。目前的数据挖掘应用领域,一般都是通过成型的数据挖掘软件(比如SAS)直接去挖掘结果,良好的数学基础是非常重要的,会让你工作起来更容易。当然,如果是研究数据挖掘的算法,那数学就必须非常好才行。

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大数据需要什么专业

什么是大数据?

在英文里被称为big data,或称为巨量资料,就是当代海量数据构成的一个集合,包括了我们在互联网上的一切信息。

大数据能干什么?

通过对大数据的抽取,管理,处理,并整理成为帮助我们做决策。列如:应用以犯罪预测,流感趋势预测,选举预测,商品推荐预测等等

大数据专业需要学什么?

因为涉及对海量数据的分析,离不开的就是数学,很多很多的数学。按照我们学习计划的安排来看,我在大一大二期间就学了有:数学分析,线性代数,概率统计,应用统计学,离散数学,常微分。相比起其他计算机专业来说,我们确实要学很多数学。然后什么公共课就不用多说了,如:大学英语,大学物理,思想政治,毛概等等。在专业课上,我们首先要学的就是C语言基础,然后就是数据结构,Python基础,Java面向对象程序设计,数据结构与算法,数学建模,大数据等,简直不要太多了,留给图看看吧

未完待写

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学大数据能做什么工作?

分为三个大类,第一是大数据系统研发类,第二是大数据应用开发类,第三是大数据分析类

大数据分析师:大数据分析师要学会打破信息孤岛利用各种数据源,在海量数据中寻找数据规律,在海量数据中发现数据异常。负责大数据数据分析和挖掘平台的规划、开发、运营和优化;根据项目设计开发数据模型、数据挖掘和处理算法;通过数据探索和模型的输出进行分析,给出分析结果。

大数据工程师: 主要是偏开发层面,指的是围绕大数据系平台系统级的研发人员, 熟练Hadoop大数据平台的核心框架,能够使用Hadoop提供的通用算法, 熟练掌握Hadoop整个生态系统的组件如: Yarn,HBase、Hive、Pig等重要组件,能够实现对平台监控、辅助运维系统的开发。

数据挖掘师/算法工程师: 数据建模、机器学习和算法实现,需要业务理解、熟悉算法和精通计算机编程 。

数据架构师: 高级算法设计与优化;数据相关系统设计与优化,有垂直行业经验最佳,需要平台级开发和架构设计能力。

数据科学家:据科学家是指能采用科学方法、运用数据挖掘工具对复杂多量的数字、符号、文字、网址、音频或视频等信息进行数字化重现与认识,并能寻找新的数据洞察的工程师或专家(不同于统计学家或分析师)。一个优秀的数据科学家需要具备的素质有:懂数据采集、懂数学算法、懂数学软件、懂数据分析、懂预测分析、懂市场应用、懂决策分析等。

薪资待遇方面:

数据科学家->数据架构师==算法工程师>大数据工程师>数据分析师

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标签: 数据
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