數(shù)據(jù)挖掘?qū)W什么專(zhuān)業(yè) 數(shù)據(jù)分析要學(xué)什么課程

數(shù)據(jù)挖掘的相關(guān)學(xué)科有哪些，大數(shù)據(jù)專(zhuān)業(yè)學(xué)什么，學(xué)完可以從事哪些職業(yè)？大數(shù)據(jù)專(zhuān)業(yè)主要學(xué)什么??？數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘?qū)W要哪些專(zhuān)業(yè)知識(shí)，我是本科女生，專(zhuān)業(yè)是數(shù)學(xué)與應(yīng)用數(shù)學(xué)，請(qǐng)問(wèn)想從事數(shù)據(jù)挖掘方面的工作會(huì)不會(huì)有很大難度？軟件知識(shí)一般，大數(shù)據(jù)專(zhuān)業(yè)主要學(xué)什么？

本文導(dǎo)航

• 數(shù)據(jù)挖掘最好的大學(xué)
• 大數(shù)據(jù)專(zhuān)業(yè)適合去哪些單位
• 大數(shù)據(jù)專(zhuān)業(yè)好學(xué)嗎
• 數(shù)據(jù)分析要學(xué)什么課程
• 數(shù)據(jù)挖掘有前途嗎
• 大數(shù)據(jù)需要什么專(zhuān)業(yè)

數(shù)據(jù)挖掘最好的大學(xué)

統(tǒng)計(jì)學(xué)，數(shù)學(xué)，計(jì)算機(jī)

大數(shù)據(jù)專(zhuān)業(yè)適合去哪些單位

1. 數(shù)據(jù)分析師。

數(shù)據(jù)分析師 是數(shù)據(jù)師的一種，指的是不同行業(yè)中，專(zhuān)門(mén)從事行業(yè)數(shù)據(jù)搜集、整理、分析，并依據(jù)數(shù)據(jù)做出行業(yè)研究、評(píng)估和預(yù)測(cè)的專(zhuān)業(yè)人員。在工作中通過(guò)運(yùn)用工具，提取、分析、呈現(xiàn)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的商業(yè)意義。

作為一名數(shù)據(jù)分析師、至少需要熟練SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS等數(shù)據(jù)分析軟件中的一門(mén)，至少能用Acess等進(jìn)行數(shù)據(jù)庫(kù)開(kāi)發(fā)，至少掌握一門(mén)數(shù)學(xué)軟件如matalab、mathmatics進(jìn)行新模型的構(gòu)建，至少掌握一門(mén)編程語(yǔ)言?？傊?，一個(gè)優(yōu)秀的數(shù)據(jù)分析師，應(yīng)該業(yè)務(wù)、管理、分析、工具、設(shè)計(jì)都不落下。

2. 數(shù)據(jù)架構(gòu)師。

數(shù)據(jù)架構(gòu)師是負(fù)責(zé)平臺(tái)的整體數(shù)據(jù)架構(gòu)設(shè)計(jì)，完成從業(yè)務(wù)模型到數(shù)據(jù)模型的設(shè)計(jì)工作 ，根據(jù)業(yè)務(wù)功能、業(yè)務(wù)模型，進(jìn)行數(shù)據(jù)庫(kù)建模設(shè)計(jì)，完成各種面向業(yè)務(wù)目標(biāo)的數(shù)據(jù)分析模型的定義和應(yīng)用開(kāi)發(fā)，平臺(tái)數(shù)據(jù)提取、數(shù)據(jù)挖掘及數(shù)據(jù)分析。

從事數(shù)據(jù)架構(gòu)師這個(gè)職位，需要具備較強(qiáng)的業(yè)務(wù)理解和業(yè)務(wù)抽象能力，具備大容量事物及交易類(lèi)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的數(shù)據(jù)庫(kù)模型設(shè)計(jì)能力，對(duì)調(diào)度系統(tǒng)，元數(shù)據(jù)系統(tǒng)有非常深刻的認(rèn)識(shí)和理解，熟悉常用的分析、統(tǒng)計(jì)、建模方法，熟悉數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)相關(guān)技術(shù)，如 ETL、報(bào)表開(kāi)發(fā)，熟悉Hadoop，Hive等系統(tǒng)并有過(guò)實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)。

3. 數(shù)據(jù)挖掘工程師。

一般是指從大量的數(shù)據(jù)中通過(guò)算法搜索隱藏于其中知識(shí)的工程技術(shù)專(zhuān)業(yè)人員。這些知識(shí)可用使企業(yè)決策智能化，自動(dòng)化，從而使企業(yè)提高工作效率，減少錯(cuò)誤決策的可能性，以在激烈的競(jìng)爭(zhēng)中處于不敗之地。

成為數(shù)據(jù)挖據(jù)工程師需要具備深厚的統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)、數(shù)據(jù)挖掘理論基礎(chǔ)和相關(guān)項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)，熟悉R、SAS、SPSS等統(tǒng)計(jì)分析軟件之一，參與過(guò)完整的數(shù)據(jù)采集.整理.分析和建模工作。.具有海量數(shù)據(jù)下機(jī)器學(xué)習(xí)和算法實(shí)施相關(guān)經(jīng)驗(yàn)，熟悉hadoop，hive，map-reduce等。

4. 數(shù)據(jù)算法工程師。

在企業(yè)中負(fù)責(zé)大數(shù)據(jù)產(chǎn)品數(shù)據(jù)挖掘算法與模型部分的設(shè)計(jì)，將業(yè)務(wù)場(chǎng)景與模型算法進(jìn)行融合等；深入研究數(shù)據(jù)挖掘模型，參與數(shù)據(jù)挖掘模型的構(gòu)建、維護(hù)、部署和評(píng)估，支持產(chǎn)品研發(fā)團(tuán)隊(duì)模型算法構(gòu)建，整合等；制定數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)安全等架構(gòu)規(guī)范并落地實(shí)施。

需要具備的知識(shí)有：扎實(shí)的數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)知識(shí)，精通機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)常用算法；熟悉大數(shù)據(jù)生態(tài)，掌握常見(jiàn)分布式計(jì)算框架和技術(shù)原理，如Hadoop、MapReduce、Yarn、Storm、Spark等；熟悉Linux操作系統(tǒng)和Shell編程，至少熟悉Scala/Java/Python/C++/R等語(yǔ)言中的一種編程；熟悉大規(guī)模并行計(jì)算的基本原理并具有實(shí)現(xiàn)并行計(jì)算算法的基本能力。

5. 數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理。

數(shù)據(jù)平臺(tái)建設(shè)及維護(hù)，客戶(hù)端數(shù)據(jù)的分析，進(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)協(xié)助，數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)整理、提煉已有的數(shù)據(jù)報(bào)告，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)變化，進(jìn)行深度專(zhuān)題分析，形成結(jié)論，撰寫(xiě)報(bào)告；負(fù)責(zé)公司數(shù)據(jù)產(chǎn)品的設(shè)計(jì)及開(kāi)發(fā)實(shí)施，并保證業(yè)務(wù)目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)；進(jìn)行數(shù)據(jù)產(chǎn)品開(kāi)發(fā)。

需要具備的技能有：有數(shù)據(jù)分析/數(shù)據(jù)挖掘/用戶(hù)行為研究的項(xiàng)目實(shí)踐經(jīng)驗(yàn) ；有扎實(shí)的分析理論基礎(chǔ)，精通1種以上統(tǒng)計(jì)分析工具軟件，如SPSS、SAS，熟練使用Excel、SQL等工具； 熟悉SQL/HQL語(yǔ)句，工作經(jīng)歷有SQL server/My SQl等的優(yōu)先 ；熟練操作excel，ppt等辦公軟件,熟練使用SPSS、SAS等統(tǒng)計(jì)分析軟件其中之一 ；熟悉hadoop集群架構(gòu)、有BI實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)、參與過(guò)流式計(jì)算相關(guān)經(jīng)驗(yàn)者加分 ；熟悉客戶(hù)端產(chǎn)品的產(chǎn)品設(shè)計(jì)、開(kāi)發(fā)流程 。

大數(shù)據(jù)專(zhuān)業(yè)好學(xué)嗎

①JavaSE核心技術(shù)

②Hadoop平臺(tái)核心技術(shù)、Hive開(kāi)發(fā)、HBase開(kāi)發(fā)

③Spark相關(guān)技術(shù)、Scala基本編程

④掌握Python基本使用、核心庫(kù)的使用、Python爬蟲(chóng)、簡(jiǎn)單數(shù)據(jù)分析；理解Python機(jī)器學(xué)習(xí)

⑤大數(shù)據(jù)項(xiàng)目開(kāi)發(fā)實(shí)戰(zhàn)，大數(shù)據(jù)系統(tǒng)管理優(yōu)化

⑥云平臺(tái)開(kāi)發(fā)技術(shù)

整體來(lái)說(shuō)，大數(shù)據(jù)課程知識(shí)點(diǎn)多，課程難度較大。雖然是0基礎(chǔ)入門(mén)，但企業(yè)對(duì)大數(shù)據(jù)人才招聘要求高，至少本科學(xué)歷，建議本科及以上學(xué)歷同學(xué)報(bào)名。

南京北大青鳥(niǎo)祝你學(xué)有所成！

大數(shù)據(jù)行業(yè)就業(yè)方向有哪些？大數(shù)據(jù)技術(shù)就業(yè)崗位有哪些

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方向：大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)方向，數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)析和機(jī)器學(xué)習(xí)方向，大數(shù)據(jù)運(yùn)維和云計(jì)算方向

就業(yè)崗位：

1、大數(shù)據(jù)工程師

大數(shù)據(jù)工程師的話其實(shí)包涵了很多，比如大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)，測(cè)試，運(yùn)維，挖據(jù)等等，各個(gè)崗位不同薪資水平也不大相同。總的來(lái)說(shuō)的話它共有6093個(gè)崗位在智聯(lián)招聘上招聘，平均工資也在11643元。

2、Hadoop開(kāi)發(fā)工程師

職位描述：參與優(yōu)化改進(jìn)新浪集團(tuán)數(shù)據(jù)平臺(tái)基礎(chǔ)服務(wù)，參與日傳輸量超過(guò)百TB的數(shù)據(jù)傳輸體系優(yōu)化，日處理量超過(guò)PB級(jí)別的數(shù)據(jù)處理平臺(tái)改進(jìn)，多維實(shí)時(shí)查詢(xún)分析系統(tǒng)的構(gòu)建優(yōu)化。

3、大數(shù)據(jù)研發(fā)工程師

職位描述：

構(gòu)建分布式大數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)，參與和構(gòu)建公司包括海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、離線/實(shí)時(shí)計(jì)算、實(shí)時(shí)查詢(xún)，大數(shù)據(jù)系統(tǒng)運(yùn)維等系統(tǒng)；服務(wù)各種業(yè)務(wù)需求，服務(wù)日益增長(zhǎng)的業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)量。

4、大數(shù)據(jù)架構(gòu)師

大數(shù)據(jù)架構(gòu)師的招聘崗位有1446個(gè)，從招聘的薪資來(lái)看，大數(shù)據(jù)架構(gòu)師基本薪資都是15K~60K，大數(shù)據(jù)架構(gòu)師的薪資可以說(shuō)是相當(dāng)可觀的，在大數(shù)據(jù)行業(yè)里，大數(shù)據(jù)架構(gòu)師的酬勞可以說(shuō)是領(lǐng)先與其他的，所以大數(shù)據(jù)架構(gòu)師對(duì)于人才的要求也是比較嚴(yán)格的。

5、大數(shù)據(jù)分析師

工作職責(zé):根據(jù)公司產(chǎn)品和業(yè)務(wù)需求，利用數(shù)據(jù)挖掘等工具對(duì)多種數(shù)據(jù)源進(jìn)行診斷分析，建設(shè)征信分析模型并優(yōu)化，為公司征信運(yùn)營(yíng)決策、產(chǎn)品設(shè)計(jì)等方面提供數(shù)據(jù)支持；負(fù)責(zé)項(xiàng)目的需求調(diào)研、數(shù)據(jù)分析、商業(yè)分析和數(shù)據(jù)挖掘模型等，通過(guò)對(duì)運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行分析挖掘背后隱含的規(guī)律及對(duì)未來(lái)的預(yù)測(cè)。

數(shù)據(jù)分析要學(xué)什么課程

在學(xué)數(shù)據(jù)分析之前，我們首先要明確知識(shí)架構(gòu)。一般來(lái)說(shuō)，數(shù)據(jù)分析師需要的技能就是這些：需要掌握SQL數(shù)據(jù)庫(kù)的基本操作，同時(shí)掌握基本的數(shù)據(jù)管理。會(huì)用Excel和SQL做基本的數(shù)據(jù)提取、分析和展示；會(huì)用腳本語(yǔ)言進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，Python或者R；有獲取外部數(shù)據(jù)的能力加分，比如爬蟲(chóng)；會(huì)基本的數(shù)據(jù)可視化技能，能撰寫(xiě)數(shù)據(jù)報(bào)告；熟悉常用的數(shù)據(jù)挖掘算法（數(shù)據(jù)分析算法包括回歸分析、決策樹(shù)、分類(lèi)、聚類(lèi)方法等）。這些技能掌握了，就能夠入門(mén)數(shù)據(jù)分析師了。

數(shù)據(jù)挖掘需要的技能：1.需要理解主流機(jī)器學(xué)習(xí)算法的原理和應(yīng)用。2.需要熟悉至少一門(mén)編程語(yǔ)言如(Python、C、C++、Java、Delphi等)。3.需要理解數(shù)據(jù)庫(kù)原理，能夠熟練操作至少一種數(shù)據(jù)庫(kù)(Mysql、SQL、DB2、Oracle等)，能夠明白MapReduce的原理操作以及熟練使用Hadoop系列工具更好。

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數(shù)據(jù)挖掘有前途嗎

如果學(xué)習(xí)的專(zhuān)業(yè)是數(shù)學(xué)與應(yīng)用數(shù)學(xué)，想從事數(shù)據(jù)挖掘方面的工作都不會(huì)有很大難度。

數(shù)學(xué)專(zhuān)業(yè)往任何一個(gè)理工科專(zhuān)業(yè)轉(zhuǎn)都好轉(zhuǎn)，數(shù)據(jù)挖掘方面離不開(kāi)算法和編程，算法對(duì)于數(shù)學(xué)專(zhuān)業(yè)的來(lái)說(shuō)應(yīng)該不是難點(diǎn)，關(guān)鍵是得學(xué)一些編程方面的知識(shí)。而數(shù)據(jù)挖掘涉及的軟件很簡(jiǎn)單，完全可以自學(xué)，網(wǎng)上有相關(guān)的教學(xué)視頻。目前的數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用領(lǐng)域，一般都是通過(guò)成型的數(shù)據(jù)挖掘軟件（比如SAS）直接去挖掘結(jié)果，良好的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)是非常重要的，會(huì)讓你工作起來(lái)更容易。當(dāng)然，如果是研究數(shù)據(jù)挖掘的算法，那數(shù)學(xué)就必須非常好才行。

如果你對(duì)于數(shù)據(jù)挖掘有疑問(wèn)的話，推薦CDA數(shù)據(jù)分析師的課程，課程培養(yǎng)學(xué)員硬性的數(shù)據(jù)挖掘理論與Python數(shù)據(jù)挖掘算法技能的同時(shí)，還兼顧培養(yǎng)學(xué)員軟性數(shù)據(jù)治理思維、商業(yè)策略?xún)?yōu)化思維、挖掘經(jīng)營(yíng)思維、算法思維、預(yù)測(cè)分析思維，全方位提升學(xué)員的數(shù)據(jù)洞察力。點(diǎn)擊預(yù)約免費(fèi)試聽(tīng)課。

大數(shù)據(jù)需要什么專(zhuān)業(yè)

什么是大數(shù)據(jù)？

在英文里被稱(chēng)為big data,或稱(chēng)為巨量資料，就是當(dāng)代海量數(shù)據(jù)構(gòu)成的一個(gè)集合，包括了我們?cè)诨ヂ?lián)網(wǎng)上的一切信息。

大數(shù)據(jù)能干什么？

通過(guò)對(duì)大數(shù)據(jù)的抽取，管理，處理，并整理成為幫助我們做決策。列如：應(yīng)用以犯罪預(yù)測(cè)，流感趨勢(shì)預(yù)測(cè)，選舉預(yù)測(cè)，商品推薦預(yù)測(cè)等等

大數(shù)據(jù)專(zhuān)業(yè)需要學(xué)什么？

因?yàn)樯婕皩?duì)海量數(shù)據(jù)的分析，離不開(kāi)的就是數(shù)學(xué)，很多很多的數(shù)學(xué)。按照我們學(xué)習(xí)計(jì)劃的安排來(lái)看，我在大一大二期間就學(xué)了有：數(shù)學(xué)分析，線性代數(shù)，概率統(tǒng)計(jì)，應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)，離散數(shù)學(xué)，常微分。相比起其他計(jì)算機(jī)專(zhuān)業(yè)來(lái)說(shuō)，我們確實(shí)要學(xué)很多數(shù)學(xué)。然后什么公共課就不用多說(shuō)了，如：大學(xué)英語(yǔ)，大學(xué)物理，思想政治，毛概等等。在專(zhuān)業(yè)課上，我們首先要學(xué)的就是C語(yǔ)言基礎(chǔ)，然后就是數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，Python基礎(chǔ)，Java面向?qū)ο蟪绦蛟O(shè)計(jì)，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法，數(shù)學(xué)建模，大數(shù)據(jù)等，簡(jiǎn)直不要太多了，留給圖看看吧

未完待寫(xiě)

接著上一次內(nèi)容

學(xué)大數(shù)據(jù)能做什么工作？

分為三個(gè)大類(lèi)，第一是大數(shù)據(jù)系統(tǒng)研發(fā)類(lèi)，第二是大數(shù)據(jù)應(yīng)用開(kāi)發(fā)類(lèi)，第三是大數(shù)據(jù)分析類(lèi)

大數(shù)據(jù)分析師：大數(shù)據(jù)分析師要學(xué)會(huì)打破信息孤島利用各種數(shù)據(jù)源，在海量數(shù)據(jù)中尋找數(shù)據(jù)規(guī)律，在海量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)異常。負(fù)責(zé)大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分析和挖掘平臺(tái)的規(guī)劃、開(kāi)發(fā)、運(yùn)營(yíng)和優(yōu)化；根據(jù)項(xiàng)目設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)模型、數(shù)據(jù)挖掘和處理算法；通過(guò)數(shù)據(jù)探索和模型的輸出進(jìn)行分析，給出分析結(jié)果。

大數(shù)據(jù)工程師： 主要是偏開(kāi)發(fā)層面，指的是圍繞大數(shù)據(jù)系平臺(tái)系統(tǒng)級(jí)的研發(fā)人員， 熟練Hadoop大數(shù)據(jù)平臺(tái)的核心框架，能夠使用Hadoop提供的通用算法， 熟練掌握Hadoop整個(gè)生態(tài)系統(tǒng)的組件如： Yarn，HBase、Hive、Pig等重要組件，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)平臺(tái)監(jiān)控、輔助運(yùn)維系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)。

數(shù)據(jù)挖掘師/算法工程師： 數(shù)據(jù)建模、機(jī)器學(xué)習(xí)和算法實(shí)現(xiàn)，需要業(yè)務(wù)理解、熟悉算法和精通計(jì)算機(jī)編程 。

數(shù)據(jù)架構(gòu)師： 高級(jí)算法設(shè)計(jì)與優(yōu)化;數(shù)據(jù)相關(guān)系統(tǒng)設(shè)計(jì)與優(yōu)化，有垂直行業(yè)經(jīng)驗(yàn)最佳，需要平臺(tái)級(jí)開(kāi)發(fā)和架構(gòu)設(shè)計(jì)能力。

數(shù)據(jù)科學(xué)家：據(jù)科學(xué)家是指能采用科學(xué)方法、運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘工具對(duì)復(fù)雜多量的數(shù)字、符號(hào)、文字、網(wǎng)址、音頻或視頻等信息進(jìn)行數(shù)字化重現(xiàn)與認(rèn)識(shí)，并能尋找新的數(shù)據(jù)洞察的工程師或?qū)＜?不同于統(tǒng)計(jì)學(xué)家或分析師)。一個(gè)優(yōu)秀的數(shù)據(jù)科學(xué)家需要具備的素質(zhì)有：懂?dāng)?shù)據(jù)采集、懂?dāng)?shù)學(xué)算法、懂?dāng)?shù)學(xué)軟件、懂?dāng)?shù)據(jù)分析、懂預(yù)測(cè)分析、懂市場(chǎng)應(yīng)用、懂決策分析等。

薪資待遇方面：

數(shù)據(jù)科學(xué)家->數(shù)據(jù)架構(gòu)師==算法工程師>大數(shù)據(jù)工程師>數(shù)據(jù)分析師