1樓：叔本凌
用ethink平臺做資料探勘很簡單，零**
資料探勘工程師需要具備哪些技能?
資料探勘工程師要具備哪些技能?
2樓：環球青藤
1、程式設計/統計語言
資料探勘在很大程度上依賴於程式設計，根據kd nuggets的研究，r和python是資料科學中最受歡迎的程式語言。
2、大資料處理框架
hadoop，storm，samza，spark，flink，處理框架對系統中的資料進行計算，可以將其分為3類：僅批處理，僅流和混合。
3、作業系統：linux
linux是一種流行的作業系統，對於操作大型資料集而言，linux更加穩定和高效。
4、資料庫知識：關聯式資料庫和非關聯式資料庫
要管理和處理大型資料集，必須具有關聯式資料庫的知識，例如sql或oracle，或非關聯式資料庫，其主要型別為：列如cassandra，hbase;檔案：mongodb，couchdb;關鍵值：
redis，dynamo。
5、基本統計知識
統計的基本知識對於資料探勘者至關重要，它可以幫助您識別問題，獲得更準確的結論，區分因果關係和相關性以及量化發現結果的確定性。
6、資料結構與演算法
資料結構包括陣列，連結串列，堆疊，佇列，樹，雜湊表，集合等，而常見的演算法包括排序，搜尋，動態程式設計，遞迴等。精通資料結構和演算法對於資料探勘至關重要，它可以在處理大量資料時為您提供更具創造性和效率的演算法解決方案。
3樓：cda資料分析師
資料探勘工程師需要具備數學及統計學相關的背景、計算機編碼能力、對特定應用領域或行業的知識。
1.缺乏理論背景的資料人員，更容易進入一個技能上的危險區域(danger zone)—一些數字，按照不一樣的資料模型和演算法總能鼓搗出一些結果來，只有具備基礎的理論知識，才能真正理解模型、複用模型並且創新模型，來解決實際問題。
2.實際的開發能力和大規模的資料處理能力是成為大資料工程師的一些必備要素。因為許多資料的價值取材於挖掘的過程，你不得不親自動手才能發現金子的價值。
即便在某些團隊中，大資料工程師的責任主要以商業分析為主。
3.大資料工程師這個角色非常重要的一點是，不能夠脫離市場，因為大資料只有和特定領域的應用結在一起才能產生價值。所以，在某個或多個垂直行業的經驗能為應聘者積累對行業的認知，對於之後從事大資料工程師有很大幫助。
關於大資料探勘工程師的課程推薦cda資料分析師的相關課程，課程主要培養學員硬性的資料探勘理論與python資料探勘演算法技能的同時，還兼顧培養學員軟性資料治理思維、商業策略優化思維、挖掘經營思維、演算法思維、**分析思維，全方位提升學員的資料洞察力。課程以專案調動學員資料探勘實用能力的場景式教學為主，在講師設計的業務場景下由講師不斷提出業務問題，再由學員循序漸進思考並操作解決問題的過程中，幫助學員掌握真正過硬的解決業務問題的資料探勘能力。點選預約免費試聽課。
學資料探勘必須掌握哪些技能
4樓：四輪嬰兒車
數學功底。概率論、數理統計、演算法、運籌學。
程式設計功底。python，c++，r。
任重而道遠，加油。
如何成為一個資料分析師？需要具備哪些技能？
5樓：九道門聊資料
資料分析師最重要的技能其實並不是程式設計，敲**的能力，不侷限於工具的使用上，如果只會工具，就算再厲害，也只能當個「工具人」，在業內俗稱表哥表姐，特替代性高而且工資很低。
那麼究竟什麼才是資料分析師最重要的技能呢？我給大家簡單地總結了一下，資料分析最重要的其實是軟能力：
1.業務能力
現在大部分線上課只能教大家工具的使用，雖然使用工具也是很基礎、很重要的技能，但是隻要你有一定的資料分析師工作經驗就會明白，要成為資料分析師，實操才是最重要的，如果你沒有真實的企業資料分析經驗，那你的分析結果也不過是紙上談兵。從事資料分析工作的前提就會需要懂業務，即熟悉行業知識、公司業務及流程，最好有自己獨到的見解，若脫離行業認知和公司業務背景，分析的結果只會是脫了線的風箏，沒有太大的使用價值。
2.分析思考能力
擁有業務能力的同時，也要有自己的分析思考能力，你在取得資料後，不僅僅要站在業務的角度去考慮，也要去從中發現規律和異樣，過去的資料表達了什麼結果，現在的資料又會隱藏著哪些危機？只有你經過了自己的思考和推算，有自己辨別和感知的能力，你的資料分析出來的結果才會更加的準確，更貼合事實本身。
每個行業要思考的維度也不同，所以要和業務結合在一起，不能脫離業務本質，你可以富有想象，有自己的創造力，但也一定要貼合業務，參照過去發生的事，不要自己天馬行空，這也是需要注意的一點。
3.溝通表達能力
數作為企業的重要樞紐，連線著公司的產品和運營等部門，在企業起著至關重要的作用。你的分析結果要被多個部門採納，可能包括產品、運營、業務還有你的領導，如果沒有良好的溝通表達能力和團隊協作能力，那麼你的分析結果可能就只能是自己一個人的「狂歡」，而不是站在公司角度的「盛宴」，而且有的時候一個人的理解未必全面，所以需要和整個團隊去協作，多聽取其他部分的意見和問題，這也是輔助你分析結果的因素之一。所以這個能力千萬不要小看，這絕對是最基礎也是必備的能力之一。
6樓：加米穀大資料科技
資料分析師需要的技術技能：1、統計分析
2、視覺化輔助工具
excel、ppt、xmind、viso
3、大資料處理框架
hadoop、kafka、storm、elk、spark等4、資料庫
mysql、mongodb、redis、hbase等5、資料倉儲
ssis資料倉儲、ssrs、dw2.0
6、資料探勘工具
matlab、sas、spss、r、python7、挖掘演算法
資料結構、一致性、常用演算法
8、程式語言
python、r、ruby等
9、溝通技巧
這項工作需要與多個部門的不同人員密切合作
資料探勘對聚類的資料要求是什麼，資料探勘中 聚類演算法 資料集在什麼地方獲取的
1.可擴充套件性 scalability 大多數來自於機器學習和統計學領域的聚類演算法在處理數百條資料時能表現出高效率 2.處理不同資料型別的能力 數字型 二元型別，分型別 標稱型，序數型,比例標度型等等3.發現任意形狀的能力 基於距離的聚類演算法往往發現的是球形的聚類，其實現實的聚類是任意形狀的4...
資料探勘和機器學習先學哪個好呢，資料探勘和機器學習先學哪個好呢
具體先學資料探勘還是機器學習，可以看本人從事哪方面的工作。資料探勘 英語 data mining 是一個跨學科的電腦科學分支，它是從海量資料中獲取知識和規則，利用人工智慧 機器學習 統計學和資料庫的交叉方法在相對較大型的資料集中發現模式的計算過程。機器學習是一門人工智慧的科學，本質是模式識別，該領域...
資料分析師，資料探勘師，大資料工程師，三者的工作有何區別
大資料是網際網路上海量的資料探勘，而資料探勘更多的是針對企業內部的小資料探勘，資料分析是進行有針對性的分析和診斷，大資料需要分析的是趨勢和發展趨勢，資料探勘主要是發現問題和診斷。資料分析更多采用統計學的知識，對原資料進行描述性和探索性分析，從結果中發現價值資訊來評估和修正現狀。資料探勘不僅僅用到統計...