其实从数据挖掘的起源可以发现，它并不是一门崭新的科学，而是综合了统计分析、机器学习、人工智能、数据库等诸多方面的研究成果而成，同时与专家系统、知识管理等研究方向不同的是，数据挖掘更侧重于应用的层面。...因此来说，数据挖掘融合了相当多的内容，试图全面了解所有的细节会花费很长的时间。因此我建议你的第一步是用大概三个月的时间了解数据挖掘的几个常用技术：分类、聚类、预测、关联分析、孤立点分析等等。...2.如果单纯从建立挖掘模型的角度来说，挖掘人员的确不必是程序员，只要应用合适的挖掘算法，基于分析数据进行建模，并对模型进行调优就可以了。...说白了，数据挖掘就是一种分析问题的手段，问题一直会有，解决问题的手段也就一直有存在的必要。...但是，在数据挖掘方面，曾经请教过你，数据挖掘人员的工作性质。一种是在甲方做分析人员，利用所掌握的数据挖掘知识来解决一些业务问题。
”数据分析师作为一个出现时间不长的工种，大数据时代下，成为螺丝钉还是成为龙头，需要尝试新的可能。” ◆ ◆ ◆ 数据分析师的职业规划 数据分析师手中拥有一座宝藏。...作为滴滴出行数据分析团队的负责人，刘普成发现了数据分析师通往卓越的秘诀：视野。数据分析提供了这样一种可能：它不是简单的技术工种，它是最具有潜力的一项工作，背后蕴藏着相当多的机会。...八年时间，从一名普通的数据分析师，成长为精通技术和业务的数据科学家，刘普成发现，数据分析师在不同阶段需要掌握不同的能力，本质上，是让自己的视野更开阔。...优秀的数据分析师有好的产品感觉。以超强的数据分析能力作为背书，向产品经理发展，思维方式的优势，很容易让一个对数据敏感的产品经理脱颖而出。...数据分析师站在数据之巅，更加有机会时刻参与到业务中去。数据背后，每一个觉醒的分析师，都可能成长为互联网公司的核心。 数据分析师千万不要认为自己只是一个技术人员。
最近有不少同学向大讲台老师咨询有关数据分析职业发展的问题，由此可见，随着大数据的飞速发展，数据分析职业也成为很多同学关注的目标。不要急，大讲台老师这就给大家介绍数据分析的职业发展。...入门和职业规划应该从两个角度考虑：领域和路线。 领域是不少新人常忽略的要素，其实数据分析不会脱离业务存在。你进入哪个行业，很大程度会决定你初期的技能树和技能点。...（一）数据分析/数据运营/商业分析 这是业务方向的数据分析师。 绝大部分人，都是从这个岗位开始自己的数据之路，也是基数最大的岗位。 因为基数大，所以这类岗位通常鱼龙混杂。...这里更多指互联网行业，偏业务的数据分析师，一般属于运营部门。不少公司也称数据运营或者商业分析。...部分归属到技术部的数据分析师，虽然Title叫数据分析（其实应该叫数据分析开发工程师），很多工作也是围绕ETL/DW/BI进行，那么这就是标准的数据工程路线。
这个是星球内问题： 先说两个趋势： 趋势1： 农业的数据分析以后会越来越重要，因为分子数据的落地，包括分子标记辅助、GWAS和GS的应用，特别是基因组选择（GS）的落地，使得育种的效率大大提升，以后使用数据去育种将不再是纸面上冠冕堂皇的话...趋势2： 新兴的机器学习、神经网络等算法将会进入到育种数据分析中来，这一块的应用，还是要育种从业人员自己学习掌握，至少会调包，靠别人不如靠自己，要拥抱新技术，使用新技术。 痛点在哪里？...现有的教育环节中，对这一块涉及极少，我们学习的生物统计都是基于线性模型的，T检验+方差分析+回归分析，甚至连聚类分析和主成分分析都没有包含，而育种中的数据分析框架主要是混合线性模型+贝叶斯+机器学习，这些内容很偏...2，通过R语言学习生物统计，包括传统方差分析、回归分析，也包括聚类、主成分和混合线性模型。
作为IT类职业中的“大熊猫”，大数据人才（数据工程师，数据分析师，数据挖掘师，算法工程师等）、在国内人才市场可谓是一颗闪耀的新星。由于刚刚出于萌芽阶段，这个领域出现很大的人才缺口。...3.4 机器学习工具 3.5 数据分析/数据仓库(SQL类) 3.6 消息队列 3.7 流式计算 3.8 日志收集 3.9 编程语言 3.10 数据分析挖掘 3.11 数据可视化 3.12 机器学习...大数据是眼下非常时髦的技术名词，与此同时自然也催生出了一些与大数据处理相关的职业，通过对数据的挖掘分析来影响企业的商业决策。大数据工程师就是一群“玩数据”的人，玩出数据的商业价值，让数据变成生产力。...因此，分析历史、预测未来、优化选择，这是大数据人才在“玩数据”时最重要的三大任务。通过这三个工作方向，他们帮助企业做出更好的商业决策，找出最优化的结果。...4.2 职业发展路径 由于大数据人才数量较少，因此大多数公司的数据部门一般都是扁平化的层级模式，大致分为数据分析师、资深研究员、部门总监3个级别。
数据分析师作为一个出现时间不长的工种，大数据时代下，成为螺丝钉还是成为龙头，需要尝试新的可能。” 数据分析师手中拥有一座宝藏。...作为滴滴出行数据分析团队的负责人，刘普成发现了数据分析师通往卓越的秘诀：视野。数据分析提供了这样一种可能：它不是简单的技术工种，它是最具有潜力的一项工作，背后蕴藏着相当多的机会。...优秀的数据分析师有好的产品感觉。以超强的数据分析能力作为背书，向产品经理发展，思维方式的优势，很容易让一个对数据敏感的产品经理脱颖而出。...数据分析师站在数据之巅，更加有机会时刻参与到业务中去。数据背后，每一个觉醒的分析师，都可能成长为互联网公司的核心。 数据分析师千万不要认为自己只是一个技术人员。...他坚信，每一个坐拥大数据的分析师，手里都潜藏着一座宝藏。 内容来源：SOTON数据分析
数据分析师如何规划 参考：超详细的数据分析职业规划 一个产品的出现可以从业务和技术两个方向分析，业务需求+技术支持=产品的出现。...技术维度的数据分析师规划 技术路线大致可以划分成四大方向：数据分析，数据挖掘，数据产品，数据工程。 （一）数据分析/数据运营/商业分析 这是业务方向的数据分析师。...为了避免成为表哥，作为数据分析师要对报表中的指标进行进一步的分析。最常见的就是5W2h分析。 数据分析师-找到问题的原因 以活跃指标的下跌举例： 活跃指标下跌了多少？...数据分析师职业规划——数据分析师这个岗位，可能近几年会消亡 超详细的数据分析职业规划 埋点相关： 数据埋点采集的那些事儿：https://zhuanlan.zhihu.com/p/141693997...书籍推荐： 《谁说菜鸟不会数据分析》 《深入浅出数据分析》 《赤裸裸的统计学》 《增长黑客》 《精益数据分析》 《运营之光》
我现在的职业理想，比较简单，就是做一名数据分析师。 1为什么要做数据分析师？...随着软件工具、数据库技术、各种硬件设备的飞快发展，使得我们分析海量数据成为可能。...而在中国，受过专业训练并有经验的数据分析人才，未来三年，分析能力人才供需缺口将逐渐放大，高级分析人才难寻。也就是说，数据分析的需求在不断增长，然而合格的为企业做分析决策的数据分析师却寥寥无几。...好多人想做数据分析却不知道如何入手，要么不懂得如何清洗数据，直接把数据拿来就用；要么乱套模型，分析的头头是道，其实完全不是那么回事。按俗话说就是：见过猪跑，没吃过猪肉。...2我的职业规划： 对于数据分析，有一句话说的非常好：spss/sql之类的软件、决策树、时间序列之类的方法，这些仅仅就都是个工具而已，最重要的是对业务的把握。
我现在的职业理想，比较简单，就是做一名数据分析师。 为什么要做数据分析师？...随着软件工具、数据库技术、各种硬件设备的飞快发展，使得我们分析 海量数据成为可能。...而在中国，受过专业训练并有经验的数据分析人 才，未来三年，分析能力人才供需缺口将逐渐放大，高级分析人才难寻。也就是说，数据分析的需求在不断增长，然而合格的为企业做分析决策的数据分析师却寥寥 无几。...好多人想做数据分析却不知道如何入手，要么不懂得如何清洗数据，直接把数据拿来就用；要么乱套模型，分析的头头是道，其实完全不是那么回事。按俗话 说就是：见过猪跑，没吃过猪肉。...我的职业规划： 对于数据分析，有一句话说的非 常好：spss/sql之类的软件、决策树、时间序列之类的方法，这些仅仅就都是个工具而已，最重要的是对业务的把握。
我现在的职业理想，比较简单，就是做一名数据分析师。 为什么要做数据分析师?...随着软件工具、数据库技术、各种硬件设备的飞快发展，使得我们分析 海量数据成为可能。...而在中国，受过专业训练并有经验的数据分析人 才，未来三年，分析能力人才供需缺口将逐渐放大，高级分析人才难寻。也就是说，数据分析的需求在不断增长，然而合格的为企业做分析决策的数据分析师却寥寥 无几。...好多人想做数据分析却不知道如何入手，要么不懂得如何清洗数据，直接把数据拿来就用;要么乱套模型，分析的头头是道，其实完全不是那么回事。按俗话 说就是：见过猪跑，没吃过猪肉。 ?...我的职业规划 对于数据分析，有一句话说的非常好：spss/sql之类的软件、决策树、时间序列之类的方法，这些仅仅就都是个工具而已，最重要的是对业务的把握。
职业规划 目录 1、程序员职业发展之路 2、测试人员职业规划 2.1、初级测试 2.2、中级测试 2.3、高级测试 2.4、资深测试或测试专家 3、如何做职业规划 3.1、兴趣分析 3.2、职业能力分析...价值交换 3.5、职业准备 3.6、职业生涯发展阶段 3.7、能力迁移 3.8、打造核心竞争力 3.9、利用人脉找工作 3.10、进入职场快车道 3.11、选择行业 1、程序员职业发展之路 2、测试人员职业规划...2.1、初级测试 2.2、中级测试 2.3、高级测试 2.4、资深测试或测试专家 3、如何做职业规划 3.1、兴趣分析 3.2、职业能力分析 3.3、职业价值观 3.4、价值交换 3.5
关于测试人员的职业规划，我想无论是刚入行的新手，从业几年的测试工程师，还是大牛们，都需要面对并慎重的考虑。做测试有前途吗？做到什么程度才算好的测试？...学习编码：除了代码还有sql、数据库原理、JS、协议、服务器方面的知识等，如果你的IT技能能够赶上开发，你就会发现你做测试的思路会非常的宽广。
数据分析作为最近火热的细分行业，越来越受到大家的关注。但最近和一些数据分析师沟通时，大家都对自己的未来发展感到有些困惑。...除了一路从初级数据分析师做到高级，最终走向团队管理外，未来数据分析师还有哪些职业成长空间，又需要提前做哪些方面的准备呢?笔者结合自己的工作经验给出一些看法。 ?...这个岗位一般适合喜爱做编程开发的同学，供职于各企业的IT部数据分析/数据产品/数据仓储组。需要数据库，分析语言，建模算法等开放方面的技能支持。...和高层沟通，从上至下，推动数据分析工作并得到老板重视，不过这往往是最难的。...这里提供一些推进的建议：多关注企业的痛点，对于那些高品、刚需的痛点，首先要去满足;尝试用数据分析的过程去优化管理决策学会告诉老板数据分析带给企业的效益;细节着手，潜移默化地培养领导和老板的数据化意识。
掌握了足够多的资源和资本，会在自己的生态圈里尝试诸多新的业务，这类尝试性的业务，比如阿里的来往，腾讯的微博等，在战略走向不那么明朗时，会同时孵化几个，几十个新项目，这类内部孵化项目类似于外部天使轮的公司，做出成绩和数据才会争取到下一步的资源...首先从商业模式来分析，基本有以下三个关键因素： 1. 一定要解决痛点 2. 有庞大的用户量 3. 可持续性 同时并存这三个因素，这类公司可以作为重点关注。...然而现存的商业模式和变量都太多，没有办法严格按照以上三个因素来分析，那么我们如何避免踩“坑”呢？...我们可以从其他角度来分析，比如不要妄想跟 BAT 分蛋糕；很多人都尝试过的模式不要固执的坚持；没有互联网基因的传统公司创办的互联网业务；以及假大空的模式等，这类公司都建议绕行。...总而言之，刚才的分享是为了告诉大家职业规划最重要的两个方法，一是增强自己的竞争力，二是保持属于自己能力，潜力和风格的方向感。希望大家牢记。
源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件...因为手机随时在线，所以个人的各种各样的数据始终在被收集，只要用户上网就会产生数据，所以人的行为最终也被数字化了。...所有的硬件和软件都是跟着需要处理的数据而演进的，我们需要更大的带宽，更大的硬盘，更多的处理器……大到一定时候就只能进入分布式化的技术架构了，再大，数据中心也顶不住了，就会要引入更为分布式的边缘计算了。...这就是为什么世界变得越来越快，人类都快跟不上节奏的原因，主要是整个社会不断被机器、数据所驱动。...缓存系统，网关代理，调度系统 …… 理论知识 ：算法和数据结构，数据库范式，网络七层模型，分布式系统…… 这些知识其实就是一个计算机科学专业的学生他所要学习的原理 ，但可惜的是，我们的一些学校教得也很糟糕
数据挖掘在国外是一份很不错的工作。我喜欢数据挖掘，因为它很有趣。很高兴以后就从事这方面的工作啦。写论文之余，也考虑一下数据挖掘工程师的职业规划。...A：做科研(在高校、科研单位以及大型企业，主要研究算法、应用等) B：算法工程师(在企业做数据挖掘及其相关程序算法的实现等) C：数据分析师(在存在海量数据的企事业单位做咨询、分析等) 2.数据挖掘从业人员切入点...C：数据分析师：需要有深厚的数理统计基础，可以不知道人工智能和计算机编程等相关技术，但是需要熟练使用主流的数据挖掘(或统计分析)工具。...另外，数据采集分析专员很容易获得行业经验，他们在分析过程中能够很轻易地把握该行业的市场情况、客户习惯、渠道分布等关键情况，因此如果想在某行创业，从数据采集分析专员干起是一个不错的选择。...但是所有的这些分析都是基于数据库，通过数据处理，挖掘，建模得出的，其间，市场分析师的工作是必不可少的。
而且现在环境变化的太快，技术的更新也非常的快，很难再去做3~5年的职业规划。...04 当我们知道行业需要什么样的能力之后，职业规划或者自己的发展道路其实就会很清晰了。...首先是那些测试本质上不会变的东西：测试用例设计、BUG提交规范、测试总结、测试技术（工具、框架、代码能力等） 再往上一级，需要开始思考如何更好的做测试，比如测试的充分性、有效性如何考量，BUG的根因分析...05 在做个人的职业规划时，还有一点特别重要，就是要结合团队的现状来进行。思考团队当下的痛点是什么，急需什么样的能力。从解决问题的角度出发，提升自己解决实际问题的能力。
其实我觉得从大的方面讲就四件事儿： 分析自己 分析目标行业与公司 撰写简历 选择 面对这4件事，程序员该如何准备？请在后台回复：自我认知
分析性职业的粗略分析（点击图片放大） 数据管理专员 这本质上是一个IT职业，类似于数据库管理员。数据管理专员被认为和管理数据以及支持数据管理的设施有关。...在本文里，商业分析师指的是与数据分析和数据呈现紧密相关的角色。...数据管理专业人员和数据工程师关注数据的基础设施。商业分析人员关注从数据中提取事实。机器学习研究者和从业者关注推进和使用相关工具，以利用数据来进行预测和相关分析。...flat file）；如何在R或Python语言中辨别这个数据;如何在进行初步探索性描述分析后设计特征；如何选择适当的机器学习算法来对数据进行预测分析；如何统计分析所述预测任务的结果；如何将结果可视化...梁傅淇：软件工程本科在读，主修大数据分析，喜好搜索、收集各类信息。希望能在THU数据派平台认识更多对数据分析感兴趣的朋友，一起研究如何从数据挖掘出有用的模型和信息。 本文转自：数据派THU 公众号
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