Python语言的崛起让大家对web、爬虫、数据分析、数据挖掘等十分感兴趣。数据挖掘就业前景怎么样？关于这个问题的回答，大家首先要知道什么是数据挖掘。所谓数据挖掘就是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。
前面对数据挖掘相关资源等等进行了总结。但是，很多人不明白学习数据挖掘以后干什么，这个问题也经常被问到。记得刚学数据挖掘的时候，有一个老师说学数据挖掘有什么用，你以后咋找工作。当时听了，觉得很诧异，不知道他为何有此一问。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。以下是从网上找的一些相关资料介绍,和即将走上数据挖掘岗位或是想想这方面发展的朋友共享： BI职业发展方向：数据分析师---商业分析师-
导读：很多人不明白学习数据挖掘以后干什么，这个问题也经常被问到。记得刚学数据挖掘的时候，有一个老师说学数据挖掘有什么用，你以后咋找工作。当时听了，觉得很诧异，不知道他为何有此一问。数据挖掘在国外是一份
很多人不明白学习数据挖掘以后干什么，这个问题也经常被问到。记得刚学数据挖掘的时候，有一个老师说学数据挖掘有什么用，你以后咋找工作。当时听了，觉得很诧异，不知道他为何有此一问。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。 以下是从网上找的一些相关资料介绍，和即将走上数据挖掘岗位或是想往这方面发展的朋友共享： 数据挖掘从业人员工作分析 1.数据挖掘从业人员的愿景： 数据挖掘就业的途径从我看来有以下几种，(注意：本
新一轮毕业季即将到来，就业问题又将成为讨论的热点，今年会是大学生们就业的春天吗？据权威数据显示，2015年全国普通高校毕业生人数达到749万，2016年全国普通高校毕业生人数达到765万，2017年的毕业生总人数再创新高，达到700万。大学生们面临的就业形势依然严峻，就业的春天不会来临。 那么毕业生们应该怎么做呢？我们先来分析下就业形势。 在全国仅34%企业招聘活动保持稳定的现状下，每年毕业的大学生人数正在不断的上涨，一个岗位可能存在上百的竞争者。 在这样残酷的就业环境下，求职者更应该找好自己的方向。土木
1、算法工程师是做什么的？ 广义上是指搞软件算法的，也就是开发和应用软件算法实现工业控制和程序处理。除了机器学习之外 还包括控制算法、图形算法等，狭义上现在谈算法工程师一般指的是搞大数据的，也就是数据挖掘算法工程师。 算法工程师在工作中主要会涉及三个方面的工作： 1、研究新算法或者在现有算法的基础上做优化：这时需要读一些研究论文，并针对自己所面对的应用场景，做专门的新型算法研究及对现有算法进行改进。 2、工程开发：将构建的算法通过代码实现，在数据集上进行测试，检验效果。 3、算法调整、参数调优：对于大
看到百度知道上经常有人问想要从事BI或者数据挖掘行业应该怎么入门，行业前景怎么样，具体推荐一些书籍以及必学技术知识，但是知道上始终也没有人给出个系统确切的指引。所以笔者就此问题整理了以下内容，希望能给处于职业十字路口的人们一些帮助。 一 BI分析师 Q1:BI分析师具体做哪些工作呢？ ——BI分析师主要负责BI业务相关的数据整理、分析、报表展示、解释分析结果：包括数据建模、数据处理、BI系统设计等。 Q2：BI分析师需要具备的技能（要学的知识） ——SQL，存储过程，JAVA/C#，oracle数据库优化
Python作为一门学习上手快、开发效率高、代码优雅的编程语言，一直以来都是最热门的几种语言之一，甚至在进入2019年之后热度超过了十几年的霸主Java，成为最受欢迎的语言。Python一直有胶水语言之称，应用场景相当广泛，不止有爬虫、数据分析，更可以加入到WEB、大数据、AI的应用池之中，而且开发效率相当恐怖。
大数据时代，诞生了很多新兴岗位和就业机会。商业分析、数据分析、数据挖掘、数据科学.....一时间把大家弄得云里雾里，傻傻分不清的情况下干脆把这些人都叫“搞大数据”的。其实这些词汇是不同历史阶段的产物，彼此之间有很多交叉和融合的地方，普通人也许不必区分，但如果你想进入这个行业，那么有必要了解一下相关的知识。本文将通过几个简单的问答帮你了解商业数据分析师的前世今生。 Q1、商业数据分析师是做什么的？ A：商业分析师能根据业务的需求，从数据中生成相应的报表，为决策提供支撑。相比其他的业务人员，他能更高，更广，
回答这个问题之前还是让我们看一段PPV课网站上的一段真实对话： Q:请问从事大数据这行，硕士学历有必要么？ A:oh，如果有条件，最好可以上到硕士，但不是说必须如此，大数据相关职位对行业知识和项目经验
数学专业，在大众化的眼光看来，毕业后的就业前景无非是当老师或者搞科研，这个专业似乎太古板且就业道路狭窄。然而，在AI时代，这些都是偏见，数学专业毕业生早已是互联网、金融界、IT界、科研界的“香饽饽”，数学专业的就业前景有你看不见的“前途似锦”! 数学专业的划分主要如下： 专业 基础数学(应用数学)概率论与数理统计(概率与统计精算)数学工程的科学与工程计算系专业概况数学系一般开设基础数学、应用数学两专业，而这两个专业方向基本是相通的，都是为培养数学和其他高科技复合型人才打下基础。基础数学学科较多地涉及：代
来源：扬子晚报 通讯员 齐琦 记者 杨甜子 【新智元导读】南京大学近日宣布成立人工智能学院，引来各界的高度关注。据扬子晚报消息，昨天南大计算机系与软件学院党委书记武港山透露，目前学院招生的相关工作正在
点击上方 “蓝色字” 可关注我们！ 结合目前了解的信息和我的个人情况，从技术上我将数据分析和数据挖掘的从业分为两块：一是掌握基本统计知识，会用excel、spass、sas、matlab、r等基本软件，从事数据的简单分析和挖掘；二是主要侧重于计算机专业的技能，如数据库、机器学习，掌握sql、Oracle、 Clementine、c、c++、java、Linux、Unix、PHP、Hadoop、MapReduceHBase、Hypertable等，具有一定的理论和技术深度的综合分析和挖掘。 一般而言，前者适合
南京大学成立人工智能学院的消息，引来了各界的高度关注。学院什么时候开始招生？未来的就业前景怎样？昨天，南大计算机系与软件学院党委书记武港山、计算机系系主任周志华接受了记者专访，就人工智能学院的相关问题做了详细解答。 南大目前已经有王牌学科计算机科学与技术，为什么还要增设人工智能学院？周志华告诉记者，人工智能是计算机学科长期发展孕育出来的，“人工智能发展是一个长期的趋势。我们需要有源头创新能力，在国外还没有发明这样技术之前，我们站在前列先做出来，这样才有可能让我们国家的科技发展，产业发展真正走到前列。这样
如今，数据分析师是一个很热门的职业，薪资水平较其他职位普遍偏高。很多人也因为高薪和发展，纷纷转向数据分析师。本文我们将从企业内部数据分析架构和数据分析学习两方面来了解数据分析师是如何成长的？ 一、企业内部数据分析架构 1.商业数据分析中心的组织架构形式 📷 目前国内商业数据分析中心的架构形式大致分四种，技术型，虚拟型、战略性和分散型。 2.商业数据分析中心岗位角色 📷 业务统计分析人员：理解企业数据，发现业务问题，开发预测模型，帮助企业更好地进行信息决策； 数据挖掘人员：知识发掘积累，需要熟悉各种数据挖掘算
其实销售并不是大家想的那样，在路边向陌生人推销东西，互联网公司的销售对数据的依赖比我们想象的要大得多。提高销售人员拜访效率的秘密武器就是对庞大的客户群产生的数据进行分析，进行用户画像，从而有针对性的拜访，很多大公司的销售支持岗位明确要求有数据分析能力。
大数据及其应用的迅速发展，使得大数据人才缺口较大，大数据也迅速成为行业和市场的热点，更多的企业无论是对人才的招聘还是在培训都成了刚需，大数据的就业领域是很宽广的，不管是科技领域，还是食品产业，零售业等等，都是需要大数据人才进行大数据的处理
三月份刚来上海参加CDA的数据分析就业班培训时，我没想到这次选择将会改变我未来的职业轨迹。
作者：@太极儒 自己的专业方向是机器学习、数据挖掘，就业意向是互联网行业与本专业相关的工作岗位。各个企业对这类岗位的命名可能有所不同，比如数据挖掘/自然语言处理/机器学习算法工程师，或简称算法工程师，还有的称为搜索/推荐算法工程师，甚至有的并入后台工程师的范畴，视岗位具体要求而定。 机器学习、大数据相关岗位的职责 自己参与面试的提供算法岗位的公司有 BAT、小米、360、飞维美地、宜信、猿题库 等，根据业务的不同，岗位职责大概分为： 平台搭建类 数据计算平台搭建，基础算法实现，当然，要求支持大样本量、高维
从统计到数据分析，从数据挖掘到大数据，数据科学逐渐成为了一门新兴的学科，数据分析师也逐渐成为了一门抢手的职业。如何成为数据分析师？如何入行数据分析？教育是一个难题！在这个行业中，是否有高质量的证书？拿到证书后能找到多少薪资的工作？今天，我们来分析分析作为这个行业中的老牌，CDA数据分析师的等级标准。
领英报告表明，数据分析人才的供给指数最低，仅为0.05，属于高度稀缺。数据分析人才跳槽速度也最快，平均跳槽速度为19.8个月。
自己的专业方向是机器学习、数据挖掘，就业意向是互联网行业与本专业相关的工作岗位。各个企业对这类岗位的命名可能有所不同，比如数据挖掘/自然语言处理/机器学习算法工程师，或简称算法工程师，还有的称为搜索/推荐算法工程师，甚至有的并入后台工程师的范畴，视岗位具体要求而定。 机器学习、大数据相关岗位的职责 自己参与面试的提供算法岗位的公司有 BAT、小米、360、飞维美地、宜信、猿题库 等，根据业务的不同，岗位职责大概分为： 平台搭建类 数据计算平台搭建，基础算法实现，当然，要求支持大样本量、高维度数据，所以可能还
作者：@太极儒 出处：@太极儒的博客 自己的专业方向是机器学习、数据挖掘，就业意向是互联网行业与本专业相关的工作岗位。各个企业对这类岗位的命名可能有所不同，比如数据挖掘/自然语言处理/机器学习算法工程师，或简称算法工程师，还有的称为搜索/推荐算法工程师，甚至有的并入后台工程师的范畴，视岗位具体要求而定。 机器学习、大数据相关岗位的职责 自己参与面试的提供算法岗位的公司有 BAT、小米、360、飞维美地、宜信、猿题库 等，根据业务的不同，岗位职责大概分为： 平台搭建类 数据计算平台搭建，基础算法实现，当
自己的专业方向是机器学习、数据挖掘，就业意向是互联网行业与本专业相关的工作岗位。各个企业对这类岗位的命名可能有所不同，比如数据挖掘/自然语言处理/机器学习算法工程师，或简称算法工程师，还有的称为搜索/推荐算法工程师，甚至有的并入后台工程师的范畴，视岗位具体要求而定。 机器学习、大数据相关岗位的职责 自己参与面试的提供算法岗位的公司有 BAT、小米、360、飞维美地、宜信、猿题库 等，根据业务的不同，岗位职责大概分为： 平台搭建类 数据计算平台搭建，基础算法实现，当然，要求支持大样本量、高维度数据，所以可能
大数据人才缺口达150万 全球最顶尖管理咨询公司麦肯锡(McKinsey)出具的一份详细分析报告显示，预计到2018年，大数据或者数据工作者的岗位需求将激增，其中大数据科学家的缺口在140000到190000之间，对于懂得如何利用大数据做决策的分析师和经理的岗位缺口则将达1500000! 事实上，大数据工作者可以施展拳脚的领域非常广泛，从国防部、互联网创业公司到金融机构，到处需要大数据项目来做创新驱动。数据分析或数据处理的岗位报酬也非常丰厚，在硅谷，入门级的数据科学家的收入已经是6位数了(美元)。 大数据专
大数据人才缺口达150万 全球最顶尖管理咨询公司麦肯锡(McKinsey)出具的一份详细分析报告显示，预计到2018年，大数据或者数据工作者的岗位需求将激增，其中大数据科学家的缺口在140000到190000之间，对于懂得如何利用大数据做决策的分析师和经理的岗位缺口则将达1500000! 事实上，大数据工作者可以施展拳脚的领域非常广泛，从国防部、互联网创业公司到金融机构，到处需要大数据项目来做创新驱动。数据分析或数据处理的岗位报酬也非常丰厚，在硅谷，入门级的数据科学家的收入已经是6位数了(美元)。 如大
本文将系统的介绍统计学专业的专业概况、就业前（钱）景、就业方向、以及企业对招聘时对学历的要求、最后将谈一些自己的择校建议。
大数据这个词我们听得太多了，可是很少有人意识到，随着互联网的发展，今时今日的这些“大”字究竟已经意味着一种什么样的量级。除去少数哗众取宠的使用这个词的公司外，那些真正拥有大数据的企业，经手和处理的都是一些普通人可能穷极一生也接触不到的数字：微信朋友圈每天会上传10亿张图片，支付宝日交易额峰值超过200亿元人民币，京东每天上传几百万张新的商品信息图…… 这些数字对于急需数据训练的人工智能算法来说是莫大的好消息。也意味着数据对于人工智能的重要性正在随着计算能力、算法的发展而呈直线上升。但是怎么在浩如烟海的数据中
商业智能时代已经全面到来，分析型人才的岗位数量在就业市场中呈现井喷式的增长。无论从事产品研发的工程师，还是从事产品推广的市场人员、人力资源的财务会计人员，都需要掌握数据分析技术，否则很有可能被人工智能时代替代。 “工欲善其事，必先利其器”。当前，R和Python等开源软件方兴未艾，但是这类软件学习曲线缓慢，使很多初学者的热情在进入数据分析的核心领域之前就消失殆尽。而商业数据分析的真正目的是为了解决业务分析需求，构建稳健的数据挖掘模型。因此能否以案例的形式带领我们快读进入数据分析和编程领域领域的资源显得尤为珍
21 世纪什么人才最吃香？程序员！ 为什么这么说？ 国家统计局今年最新发布的消息显示，2016 年全国城镇单位就业人员平均工资 57394 元。其中最赚钱的行业是信息传输、软件和信息技术服务业，2016 年平均工资为 122478 元，首次打败金融业成为新霸主。金融业工资水平退居次席，2016 年平均工资为 117418 元。 此外，有报道表示，程序员凭借着丰厚的薪资，已经成为相亲市场上的香饽饽。 在移动互联网和 AI 浪潮的推动下，程序员未来的好日子显然还很长。 这也就不难理解，为何这么多人会选择 C
在我看来，现在最好的就业领域是人工智能，因为随着大数据的普及和深度学习技术的不断进步，人工智能已经成为行业的热门方向。无论是语音识别、图像识别，还是自然语言处理都需要大量的数据分析和算法优化，因此对于有一定编程能力和数学基础的人来说，人工智能是一个具有广泛前景的就业领域。 总的来说，随着科技的不断发展，IT行业中的领域正在不断扩大，进入IT行业成为优秀的IT从业人员，仍然是一个非常明智和前景广阔的选择。
市场营销类人才需求正在放缓：尽管在2015年营销活动管理，SEO/ SEM推广和渠道营销等营销技能巧需求旺盛，但是今年出现了转折。今年SEO/ SEM推广从第4名降至第9名，营销活动管理甚至完全迭出榜单。目前，市场上营销技能人才处于供大于求的状态，因此雇主对于营销技巧的需求正在放缓，。
这是瞬息万变的时代，你是否对各个行业有了清晰的认知？ 这是能者居上的时代，你是否明确了自己的职业生涯规划？ 这是视野开阔的时代，你是否曾经见识过名企风采？ 身居校园也有兼济天下的胸怀， 名企大讲堂，为你而来。 名企大讲堂简介 名企大讲堂 --由南京大学学生就业创业指导中心主办，学生职业发展协会承办。活动计划在本学期邀请如腾讯、欧莱雅、华为等国内外知名企业进入校园，以提升南京大学学生就业能力为目标，为在校学生开设系列课程。 名企大讲堂课程主题包括职场礼仪、互联网发展、传统文化修养、演讲与口才等。每个企业将进行
高考出分了，又是一年一度各位考生和家长手忙脚乱开始填报志愿的时候了。很多考生和家长纷纷咨询Alfred：大数据现在不是很火吗？大数据专业怎么样呀？应该填选择哪个大学比较好？
无论你是想从事大数据相关职位的职场小白，还是准备往高处走的牛牛。小白有了这些在校招中过关斩将，牛牛们温故知新跨过业务壁垒。 B格高的HR，或者想要个助理的大数据工作者也可以了解下同行是怎么筛选人。 非主流的可以拿来撩HR妹纸，折腾面试的小鲜肉………………………… 数据分析 1、提前想好答案 数据分析师面试常见的77个问题 http://www.ppvke.com/Answer/question/25782 （典型的面试题，有些题是与业务结合的，不深不浅，忽悠漂亮HR妹纸必不可缺的神器。HR也可以看看提升
我是14年毕业，专业是建筑环境与设备工程。当时由于不想做本专业画管道图纸工作，转到偏市场营销类的岗位。前两年在沈阳，后来朋友在北京开了一家空气净化器公司，然后受邀来到北京。在朋友公司工作的那一年越发觉得市场营销这一条路，对于我来说不太适合长期发展。正好我的朋友他之前在国外的时候从事过数据分析领域工作，所以离职后通过朋友的推荐找到了CDA数据分析研究院，开始了转行之路。
字面意思理解：大量的数据，海量的数据 数据集的大小已经远远超过了现有普通数据库软件和工具的处理能力的数据
基础知识包含数学、线性代数、统计学等，这些也是决定数据分析职业发展高度的基石。对于初学者，学习描述统计相关的内容和公式即可，再进一步就需要掌握统计算法，甚至是机器学习算法。对于算法相关的工作，则要对高数进行深入学习。
“面对大数据时代趋势和与之相对的高薪，越来越多没有怎么学过计算机和统计学的外门人士也想跃跃欲试踏进数据科学的领域，请问大家伙儿有没有点建议想提醒新人呢。比如一路走来最困难的瓶颈期是在什么阶段？为了这一专业都牺牲了什么？与此同时又给你们带来了什么？在枯燥的学习过程中，学习的原动力和兴趣来源是靠什么？”
在大数据商品化之前, 利用大数据分析工具和技术来取得竞争优势已不再是秘密。2015年, 如果你还在职场上寻找大数据的相关工作, 那么, 这里介绍的9种技能，将帮助你得到一个工作机会。 1. Apache Hadoop Hadoop现在已经进入第二个10年发展期了, 但不可否认的是, Hadoop在2014年出现了井喷式发展, 由于Hadoop从测试集群向生产和软件供应商方向不断转移, 其越来越接近于分布式存储和处理机架构, 因此, 这一势头在2015年会更加猛烈。由于大数据平台的强大, Hadoop
“每天一个数据分析师”新一期内容奉上，请享用~ 人物档案 谢宇，中国联通广西分公司的大数据负责人，有超过7年的电信行业数据挖掘经验，目前主要负责大数据应用规划、基础平台设计、大数据商业变现。 ---- DA：您是怎么走上数据挖掘这条道路的？请简单介绍一下您的学习和从业经历。 谢宇：从高中信息学竞赛开始，就对计算机解题感兴趣了；大学做过数学建模竞赛，同样是利用解决问题。工作以后做中国移动的经营分析系统，也就是俗称商业智能。信息学和数学建模竞赛分别是使用Pascal和Matlab，这跟工作以后使用的SQL有很大
大数据已经成为时代发展的趋势，很多人纷纷选择学习大数据，想要进入大数据行业。大数据技术体系庞大，包括的知识较多，系统的学习大数据可以让你全面掌握大数据技能。学习大数据需要掌握哪些知识？
2020年5月6日，人力资源和社会保障部发布《新职业—大数据工程技术人员就业景气现状分析报告》，报告显示：预计2020年中国大数据行业人才需求规模将达210万，2025年前大数据人才需求仍将保持30%—40%的增速，需求总量在2000万人左右，数据分析人才是市场上迫切需要的高端型人才。
银行的问题总是循环往复地出现。打开任何一家新闻网站或者报纸，我们都能看到一篇又一篇关于银行问题的报道。欺诈、英国退欧引发的不良影响、各式各样的金融危机和违规行为、事实描写中掺杂着谣言与暗讽……好像银行总是在向公众粉饰自己真正在做的事情。 赢回顾客的心 为了赢回客户的信心，在数字化变革中维持自己的地位，各个银行(以及整个银行业)都必须认真考虑自己传统的业务模式和运营方法。一些银行已经开启了自己的数字化转型旅程，采用了新兴技术并利用现有的数据源来开发出更好的产品和服务。大数据和分析技术是其中的关键，但这
入行之后，我才发现数据分析其实可以分为两种：一种类似产品经理、一种偏向数据挖掘，类似产品经理向更加注重业务，对业务能力要求比较高；数据挖掘向更加注重技术，对算法代码能力要求比较高。
由中国人工智能协会、深圳罗湖区人民政府主办的「CCAI 2018 中国人工智能大会」于 7 月 28-29 日在深圳召开。
马耀是新泽西理工学院（New Jersey Institute of Technology）的助理教授。新泽西理工学院在2020年的QS世界大学排名之美国大学排行榜中排名第74，它的计算机专业在csrankings.org上排名第全美第75位。另外，NJIT地处大纽约地区，离曼哈顿仅30分钟车程，有丰富的实习和就业机会。 马耀目前的研究领域为数据挖掘和机器学习，研究兴趣包括但不限于图神经网络及其在医疗健康、推荐系统、社会计算等领域的应用，知识图谱以及机器学习模型的健壮性等。他是密歇根州立大学杰出博士生奖以及
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