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数据挖掘人员分为哪几类,各自需要掌握哪些基本技能

学习一门技术要和行业靠拢,没有行业背景的技术如空中楼阁。技术尤其是计算机领域的技术发展是宽泛且快速更替的(十年前做网页设计都能成立公司),一般人没有这个精力和时间全方位的掌握所有技术细节。


但是技术在结合行业之后就能够独当一面了,一方面有利于抓住用户痛点和刚性需求,另一方面能够累计行业经验,使用互联网思维跨界让你更容易取得成功。不要在学习技术时想要面面俱到,这样会失去你的核心竞争力。

一、目前国内的数据挖掘人员工作领域大致可分为三类。

1)数据分析师:在拥有行业数据的电商、金融、电信、咨询等行业里做业务咨询,商务智能,出分析报告。

2)数据挖掘工程师:在多媒体、电商、搜索、社交等大数据相关行业里做机器学习算法实现和分析。

3)科学研究方向:在高校、科研单位、企业研究院等高大上科研机构研究新算法效率改进及未来应用。

二、说说各工作领域需要掌握的技能。

(1).数据分析师

需要有深厚的数理统计基础,但是对程序开发能力不做要求。

需要熟练使用主流的数据挖掘(或统计分析)工具如BusinessAnalyticsandBusinessIntelligenceSoftware(SAS)、SPSS、EXCEL等。

需要对与所在行业有关的一切核心数据有深入的理解,以及一定的数据敏感性培养。

经典图书推荐:《概率论与数理统计》、《统计学》推荐DavidFreedman版、《业务建模与数据挖掘》、《数据挖掘导论》、《SAS编程与数据挖掘商业案例》、《Clementine数据挖掘方法及应用》、《Excel2007VBA参考大全》、《IBMSPSSStatistics19StatisticalProceduresCompanion》等。

(2).数据挖掘工程师

需要理解主流机器学习算法的原理和应用。

需要熟悉至少一门编程语言如(Python、C、C++、Java、Delphi等)。

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。

经典图书推荐:《数据挖掘概念与技术》、《机器学习实战》、《人工智能及其应用》、《数据库系统概论》、《算法导论》、《Web数据挖掘》、《Python标准库》、《thinkinginJava》、《ThinkinginC++》、《数据结构》等。

(3).科学研究方向

需要深入学习数据挖掘的理论基础,包括关联规则挖掘(Apriori和FPTree)、分类算法(C4.5、KNN、LogisticRegression、SVM等)、聚类算法(Kmeans、SpectralClustering)。目标可以先吃透数据挖掘10大算法各自的使用情况和优缺点。

相对SAS、SPSS来说R语言更适合科研人员TheRProjectforStatisticalComputing,因为R软件是完全免费的,而且开放的社区环境提供多种附加工具包支持,更适合进行统计计算分析研究。虽然目前在国内流行度不高,但是强烈推荐。

可以尝试改进一些主流算法使其更加快速高效,例如实现Hadoop平台下的SVM云算法调用平台--web工程调用hadoop集群。

需要广而深的阅读世界著名会议论文跟踪热点技术。如KDD,ICML,IJCAI,AssociationfortheAdvancementofArtificialIntelligence,ICDM等等;还有数据挖掘相关领域期刊:ACMTransactionsonKnowledgeDiscoveryfromData,IEEETransactionsonKnowledgeandDataEngineering,JournalofMachineLearningResearchHomepage,IEEEXplore:PatternAnalysisandMachineIntelligence,IEEETransactionson等。

可以尝试参加数据挖掘比赛培养全方面解决实际问题的能力。如SigKDD,Kaggle:GofromBigDatatoBigAnalytics等。

可以尝试为一些开源项目贡献自己的代码,比如ApacheMahout:Scalablemachinelearninganddatamining,myrrix等(具体可以在SourceForge或GitHub.上发现更多好玩的项目)。

经典图书推荐:《机器学习》《模式分类》《统计学习理论的本质》《统计学习方法》《数据挖掘实用机器学习技术》《R语言实践》

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作者: 时间:2019-04-08 阅读:308 分享到: