數(shù)據(jù)挖掘是什么專業(yè) 數(shù)據(jù)挖掘?qū)I(yè)好不好

數(shù)據(jù)挖掘?qū)I(yè)有哪些應(yīng)用啊，這是個(gè)什么樣的專業(yè)，發(fā)展前景怎樣？想考華南理工大學(xué)數(shù)據(jù)挖掘的研究生，想請(qǐng)教下數(shù)據(jù)挖掘到底屬于哪個(gè)專業(yè)啊，什么是數(shù)據(jù)挖掘，數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)挖掘師，屬于文科理科范疇？數(shù)據(jù)挖掘工程師是干什么的？數(shù)據(jù)挖掘?qū)I(yè)，什么是數(shù)據(jù)挖掘？

本文導(dǎo)航

• 數(shù)據(jù)挖掘就業(yè)方向及前景
• 數(shù)據(jù)挖掘考研的學(xué)校
• 數(shù)據(jù)挖掘?qū)I(yè)好不好
• 數(shù)據(jù)挖掘崗位需要會(huì)哪些技術(shù)
• 數(shù)據(jù)挖掘工程師要求什么專業(yè)
• 數(shù)據(jù)挖掘是干什么的

數(shù)據(jù)挖掘就業(yè)方向及前景

數(shù)據(jù)挖掘、模式識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)，研究范疇非常接近，是一大類學(xué)科，占到計(jì)算機(jī)科學(xué)的小半邊天，已經(jīng)是人工智能，商業(yè)智能的核心技術(shù)，個(gè)人感覺軟件向智能性發(fā)展是必然趨勢(shì)，發(fā)展前景是有保證的，應(yīng)用太多了，搜索引擎，手寫輸入，一切令你感到智能的軟件背后都有它們的影子。

數(shù)據(jù)挖掘考研的學(xué)校

計(jì)算機(jī)專業(yè)

不同的學(xué)校名字不一定一樣，一般來(lái)說可能是應(yīng)用數(shù)學(xué)專業(yè)、應(yīng)用統(tǒng)計(jì)專業(yè)之類的

數(shù)據(jù)挖掘?qū)I(yè)好不好

百度的東西就不給你粘貼了，我和你說一下我的理解。數(shù)據(jù)挖掘就是從大量的數(shù)據(jù)中總結(jié)出一些有用的結(jié)論。因?yàn)榇罅?，所以人工?shí)現(xiàn)不可能，于是就通過將數(shù)據(jù)輸入計(jì)算機(jī)得出結(jié)論，那怎樣讓計(jì)算機(jī)可以實(shí)現(xiàn)這個(gè)功能？。如果從事計(jì)算機(jī)方面，做數(shù)據(jù)挖掘師，那你的重點(diǎn)是做算法，設(shè)計(jì)一個(gè)算法去讓計(jì)算機(jī)執(zhí)行。如果從事的是數(shù)據(jù)分析員，那你就是面對(duì)一個(gè)實(shí)際問題，選擇現(xiàn)有的各種方法和數(shù)據(jù)處理的技巧去解決問題。屬于理科，數(shù)學(xué)專業(yè)優(yōu)先，其次計(jì)算機(jī)。 根據(jù)自己理解和經(jīng)驗(yàn)說的。希望采納。

數(shù)據(jù)挖掘崗位需要會(huì)哪些技術(shù)

數(shù)據(jù)挖掘指的是在長(zhǎng)期積累的數(shù)據(jù)中分析和挖掘有價(jià)值的信息以供決策。

這個(gè)概念主要還是因?yàn)镋RP（企業(yè)資源計(jì)劃）和OA(辦公自動(dòng)化)軟件系統(tǒng)的廣泛使用和發(fā)展的基礎(chǔ)上出現(xiàn)的一個(gè)概念。因?yàn)槠髽I(yè)在使用這些軟件系統(tǒng)的過程中，雖然運(yùn)營(yíng)的狀態(tài)和管理以及成本有很大的節(jié)約，大大提高了企業(yè)的運(yùn)營(yíng)效率，可是這些系統(tǒng)卻只能對(duì)企業(yè)的狀態(tài)和管理進(jìn)行一個(gè)狀態(tài)性的記錄，對(duì)長(zhǎng)期記錄下來(lái)的這些數(shù)據(jù)的分析和在挖掘能力是非常有限的，雖然眾多軟件供應(yīng)商想出各種辦法來(lái)利用其這些數(shù)據(jù)，比如出各種報(bào)表甚至自定義的報(bào)表，可是仍然受制于ERP和OA本身設(shè)計(jì)的缺陷，因?yàn)樗鼈冊(cè)揪筒皇窃O(shè)計(jì)來(lái)做數(shù)據(jù)分析的。

數(shù)據(jù)挖掘工程師要求什么專業(yè)

數(shù)據(jù)挖掘?qū)I(yè)是一個(gè)很不錯(cuò)的專業(yè)，數(shù)據(jù)挖掘（英語(yǔ)：Data mining），又譯為資料探勘、數(shù)據(jù)采礦。它是數(shù)據(jù)庫(kù)知識(shí)發(fā)現(xiàn)（英語(yǔ)：Knowledge-Discovery in Databases，簡(jiǎn)稱：KDD)中的一個(gè)步驟。數(shù)據(jù)挖掘一般是指從大量的數(shù)據(jù)中通過算法搜索隱藏于其中信息的過程。數(shù)據(jù)挖掘通常與計(jì)算機(jī)科學(xué)有關(guān)，并通過統(tǒng)計(jì)、在線分析處理、情報(bào)檢索、機(jī)器學(xué)習(xí)、專家系統(tǒng)（依靠過去的經(jīng)驗(yàn)法則）和模式識(shí)別等諸多方法來(lái)實(shí)現(xiàn)上述目標(biāo)。

數(shù)據(jù)挖掘是干什么的

由于數(shù)據(jù)科學(xué)剛剛興起，數(shù)據(jù)科學(xué)家作為一種新生職業(yè)被提出，數(shù)據(jù)研究高級(jí)科學(xué)家Rachel Schutt將其定義為“計(jì)算機(jī)科學(xué)家、軟件工程師和統(tǒng)計(jì)學(xué)家的混合體“。數(shù)據(jù)挖掘作為一個(gè)學(xué)術(shù)領(lǐng)域，橫跨多個(gè)學(xué)科，涵蓋了統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)庫(kù)等，此外還包括各類專業(yè)方向比如從油田電力、海洋生物、歷史文本、電子通訊、法律稅務(wù)等的各個(gè)專業(yè)領(lǐng)域。注意每一分類都需要相當(dāng)?shù)男袠I(yè)經(jīng)驗(yàn)。