数据挖掘工程师需要的技能(17篇)

1.负责用户特征、车辆特征等挖掘,并能结合应用场景进行抽象建模;

2.负责用户意图、偏好及车辆等建模画像工作;

3.负责梳理各业务场景下用户生命轨迹,挖掘价值点,建立用户行为预测模型;

4.负责挖掘用户、车源的关联关系,实体对象相似性计算,构建供需匹配推荐模型

任职资格:

2.掌握常用的机器学习算法,如关联规则、分类算法、聚类算法;

3.掌握至少一门编程语言,如python、c、c++、java等;

4.理解数据库原理,掌握sql,熟练使用hadoop系列工具;

5.有较强的结构化思维、逻辑思维、数据思维,具备独立思考问题解决问题的能力;

6.有用户画像建模及推荐系统工作经验者优先。

职责:

1、参与k12教育行业大数据分析、大数据处理、数据挖掘等系统的设计和开发;

2、根据业务需求,基于海量学生学习和行为数据(如错题等)进行数学建模,设计并开发高效算法,并对模型及算法进行验证和实现,通过产品和技术提升教学和服务的效率和质量;

3、应用各种机器学习、数据挖掘技术进行数据分析与用户画像;

4、设计和构建基于用户行为特征的平台化画像服务能力,并建立用户画像产品的评估机制和监控体系;

3、具备深厚的数据建模(机器学习、数据挖掘)工作经验;有大数据处理实际开发经验(hadoop、spark,、flink、elasticsearch、hive、hbase);

4、熟悉各种特征提取、数据降维等数据处理技术;从事过用户画像等方面工作;

6、具备较强的沟通能力和优秀的逻辑思维能力,擅长从海量数据中发现有价值的规律;

7、自我驱动能力强,踏实勤勉,对有挑战的问题充满激情;愿意在创业氛围中工作;

8、能够阅读英文技术文档及论文,具有良好的自学能力,可以快速学习和掌握新的方法和技术;

职责:

1、进行住宅数据抽取、数据清洗、数据探索、数据建模分析等工作;

3、负责房地产估值数据系统的开发;

5、参与系统文档的撰写、维护。

岗位要求:

1、数学、统计学、计算机等专业硕士毕业,具有数据挖掘领域1年以上开发经验;

2、至少掌握python、scala、r等语言其中一种,python优先;

3、掌握关系型数据库oracle、mysql、postgresql的使用;

4、熟悉常见的机器学习算法如knn、决策树、随机森林数、逻辑回归、svm等算法,熟悉常见深度学习算法cnn、lstm和神经网络;

1.参与海量数据挖掘平台设计与开发;

2.负责底层测试数据的解析开发;

3.负责数据挖掘需求模型设计与开发;

4.负责海量数据挖掘的分布式部署及其调优工作。

任职资格:

3.对mysql及任意一个nosql有深入的了解;

4.做事具有条理性,具有良好的自学能力、分析问题以及解决问题的能力;

1、负责caic各类数据平台的搭建及系统开发实现;

2、负责系统技术运维及各类技术问题处理;

3、负责系统间接口数据标准规范制定;

2、实际项目开发经验;

3、framework、c#语言,熟练使用visual开发工具;

4、熟练使用office软件,数据库产品,精通sqlserver等大型数据库系统开发,熟练使用js框架,如jquery/yui等,并解读过源码,熟练多框架加分,精通ajax技术;

5、有良好的沟通能力、处理解决问题的能力、强烈的责任感和敬业精神;

6、工作认真负责,且主动性强,抗压能力强,能快速融入团队,有较强分析、沟通和协调能力。

2、负责大数据可视化研究及平台构建及优化工作;

3、负责数据挖掘分析体系的建设,并建立和规范数据挖掘模型标准;

4、协助项目团队做好数据和应用的对接,完成项目的执行及交付;

5、配合架构师进行技术攻关和核心挖掘算法改善。

3、精通r、matlab、python等至少一门数据分析语言和oracle、sqlserver、mysql、hbase等至少一门主流数据库;

4、至少熟悉一种大数据可视化平台echart,tableau等;

5、熟悉hadoop、hive、spark等大数据处理平台优先;熟悉java/web开发及面向对象的编程方式者优先;

6、良好的逻辑思维能力,对数据敏感,能够发现关键数据、抓住核心问题;

7、具备团队合作意识和创新意识,具有较强的学习能力和解决问题的能力,热爱研究算法和新技术者优先。

1、负责产品数据库研发,参与系统整体架构设计;

3、负责产品模块的数据层分析、设计、编码、测试;

4、能够独立完成产品数据层开发任务,负责各类数据接口开发;

5、负责各类型数据操作处理和兼容问题;数据库复杂sql开发和调优。

任职要求:

2、5年以上java开发经验,有springboot框架开发经验,计算机硕士以上学历可酌情考虑;

3、系统掌握数据库原理和知识,精通sql语法规则和特点,有3年以上sql编写经验。熟悉主流数据库技术,良好的数据库基础知识,具备良好的sql编写与优化能力,熟练掌握oracle、sqlserver、mysql、postgresql等数据库语言,能熟练应用分析函数、存储过程;

4、熟练掌握数据库脚本的性能调优方法,有大量数据处理或开发经验者优先;

5、熟悉数据库建模,熟练运用建模工具进行产品的分析和设计;

6、有较强的交流能力,能很好的理解项目需求;

7、具备良好的自学能力和独立解决问题的能力;

8、沟通能力良好,具备团队合作精神,能适应一定压力开展工作。

1.参与打造数据中心内容的规划、设计、开发和优化工作,实现高质量数据的互通与共享;

2.参与数据模型体系构建及数据主题设计和开发,搭建离线、实时数据仓库;

3.参与数据产品与应用的数据研发;

4.负责日常应用系统监控,发现异常问题及时分发,并跟进后续处理;

5.编写python程序,或etl技术完成日常数据抽取和整理任务,可独立进行数据分析;

1.熟悉etl开发、数据仓库设计流程,熟悉oracle,mssqlserver等主流数据库,表结构设计,存储过程编写;

2.熟练掌握常用linux命令,具备shell编程能力,熟练掌握python编程语言

3.具有较强的语言表达和沟通能力,良好的团队合作精神

4.逻辑思维能力强,对数据敏感,有较强学习能力和创新思维;

5.具有高度的责任感和敬业精神,能够承受较大的工作压力

(2)按要求完成数据分析报告、建模报告、数据报表等;

(3)对数据进行深度挖掘和建模,做运营和用户等各方面分析,深度挖掘运营优化和用户行为特征等,推动分析问题的解决,为业务决策提供日常支持;

(1)大专以上学历,统计、数学、计算机、软件专业优先;

(2)熟练使用python,mysql语言,具有一定的工程能力,完善的文档和注释习惯。熟悉jupyterlab远程代码编写环境,linux常用命令。会使用r,java,scala等语言更佳。

(3)熟悉数据分析过程,能够完成数据抽取、数据处理、数据建模、数据分析报告等任务;

(4)一定的数据挖掘/机器学习理论和技术基础,了解常用的数据挖掘算法如:聚类模型、线性回归、逻辑回归、分类模型、决策树模型等。

1、对现有大量数据源进行深度挖掘、解析、特征分析,利用数据建立建模;

2、核心指标的监控和跟踪分析,并对异常波动情况进行分析和问题定位;

3、负责监控数据的可视化和自动化;

职位要求:

2、了解lr、gbdt、xgboost、dnn和nlp等常用模型的开源工具,了解开源可视化工具;

5、做事细心,具有很强的责任心,独立解决问题的能力;

1、负责客户业务数据分析工作、挖掘数据分析需求

2、负责制定和实施数据分析方案

3、负责数据挖掘类项目的建模

4、负责根据数据分析和业务挖掘结果对客户业务提出优化建议或决策支持

5、负责通过数据持续优化业务流程

6、其他工作

2、熟练使用spss、sas或其他统计分析工具辅助工作

3、至少掌握一门数据分析语言,如r/python

4、对数据高度敏感,能够通过数据分析问题、解决问题;

5、有数据分析和挖掘项目优先经验者

1、对海量业务数据进行分析,并利用算法挖掘用户行为特征,发现潜在规律,建立机器学习算法并优化;

2、利用数据挖掘技术分析、预测用户的消费行为;

3、建立各种业务逻辑模型和数学模型,帮助公司改善运营管理,节省成本。

1、大学本科及以上学历;

3、本科5年以上同岗位工作经验,研究生3年以上同岗位工作经验;

4、对统计学和数据挖掘算法原理有较为深刻的理解,了解数据仓库思想,熟悉spss、sas、r、mahout等数据挖掘软件之一;

5、熟悉决策树、聚类、逻辑回归,关联分析、svm,贝叶斯等数据挖掘算法,有海量数据挖掘的项目经验;

6、有用户行为分析、用户建模、业务建模、数学建模经验优先;

7、良好的逻辑分析能力、分析问题和解决问题的能力,对数据敏感,良好的沟通能力。

1.负责mpp数据库日常维护,业务数据收集整理,对多种数据源的进行集成;

2.负责bi平台搭建和日常维护、需求调研、模型设计工作;

3.涉及部分etl设计、模型设计、开发工作;

4.协助解决bi平台运行日常问题;

5.本职位上班地点:佛山顺德区。

2.熟悉oracle、db2等主流数据库,并对分布式数据库有了解,如果熟悉mpp数据库优先考虑;

4.接触并使用过前端报表开发工作;

5.良好的沟通能力和独立工作能力,良好的团队合作意识与责任心,良好的文档编写能力。

1.负责软件测试、搭建测试环境,按照测试流程、计划以及对产品特性的把握,编写测试案例,确保测试目的的达成;

2.根据测试计划及测试案例,执行测试,在软件生命周期的各个阶段执行相应的测试;

3.根据测试结果,与开发部门等反复沟通测试情况,修正测试中发现的缺陷,完善软件性能;

4.整理测试文档,编写测试总结;

5.设计与编写自动化测试用例、测试工具。

2.有文件系统测试经验者、手机客户端、性能测试、开发及分析经验者优先;

3.熟悉测试理论与方法,熟悉软件测试过程,能够独立完成测试计划及方案设计等工作,有丰富的软件测试技术及文档编写经验;

4.熟悉linux基本操作以及linux环境搭建;

5.具有很好的沟通和协调、表达能力;

6.有较强的学习能力和主动性,责任心强,有良好的团队合作精神和严谨的工作态度,具有独立分析能力和独立解决问题的能力。

1.熟悉vmware虚拟化规划、部署、支持、维护和p2v迁移

2.规划、实施服务器项目、公有云、混合云项目

3.熟悉各类微软产品,尤其是ad及exchange,基础服务器的结构并能提出改善解决方案

4.服务器发生系统故障时的分析与解决

5.微软体系架构的设计

1.具有vcp或微软方面的认证证书

2.精通虚拟化及windows各类应用

3.大专以上学历,计算机专业,英语精通

4.有三年以上从事服务器工程师经验,性格稳重

5.从事过公有云或大型混合云工作者优先

6.有系统集成工作经验者优先

1、负责数据库环境建设、维护、安全管理;

2、负责数据库环境变更、故障异常分析处理;

3、负责数据库日常运行状况监控、容量规划、架构设计等;

4、对运行的数据库进行性能分析和优化,并推进优化工作的有效实施;

5、支持技术咨询,部分售前交流和文档编写;

1、熟悉oracle、sqlserver等主流数据库,具有2年以上数据库管理及数据集成项目经验;

2、精通数据库的安装配置,故障处理,备份恢复操作,能够独立完成数据库日常管理和运维工作;

4、能够熟练运用rac/dataguard/goldengate/streams等高可用技术;

5、有良好的实施方案撰写能力和丰富的实施经验;

6、具有良好的逻辑分析能力、沟通能力和协调能力;

1、负责软件需求的需求分析及需求排期,编写需求分析说明书;

2、负责软件详细设计、系统整合,维护和改进现有系统;

3、熟悉axure、mockplus、visio等软件

4、熟悉主流关系型数据库至少一种(oracle,sqlserver,db2,mysql);

2、具备较强的逻辑思维能力,学习能力和良好的系统思考能力;

3、沟通能力好,工作态度积极阳光,文字功底良好,理解能力强;

4、勤奋好学、积极主动、勇于承担责任迎接挑战,并具良好的团队合作精神;

THE END
1.数据挖掘和提取工具有哪些帆软数字化转型知识库数据挖掘和提取工具有很多种,包括RapidMiner、KNIME、Orange、Weka、SQL、Python(尤其是使用pandas、numpy、scikit-learn等库)、R语言(尤其是使用dplyr、ggplot2等包)、Tableau、Power BI、Apache Hadoop、Apache Spark等。这些工具各有特点,适用于不同的应用场景。其中,Python由于其开源、丰富的库和广泛的社区支持,被广https://www.fanruan.com/blog/article/589164/
2.数据挖掘工具(RapidMiner)3. 性能问题:在某些情况下,RapidMiner的运行速度可能不如一些更轻量级的数据处理工具 。4. 成本问题:虽然社区版免费,但商业版和某些高级功能可能需要付费 。四、应用场景 RapidMiner是一款功能全面的数据挖掘工具,它广泛应用于多个领域和场景:1. 客户细分:企业可以使用RapidMiner对客户数据进行分析,识别不同的客户https://baijiahao.baidu.com/s?id=1808411117393681085&wfr=spider&for=pc
3.15个热门开源免费的数据挖掘数据分析数据质量管理工具datax-cloud - 是为数字化建设而生的企业级一站式数据治理平台。 piflow - 混合型科学大数据流水线系统。 great_expectations - 是最受欢迎的数据质量管理工具之一。 TipDM - 建模平台提供数据丰富的数据预处理、 数据分析与数据挖掘组件,是开源的数据挖掘工具。 https://www.51cto.com/article/777596.html
4.数据挖掘工具全面解析:如何选择最适合你的工具?理解了!在数据挖掘背景和未来发展的基础上,为了提供更丰富的内容,让我详细探讨一下。 4. 使用建议和未来展望 4.1 使用建议 数据挖掘工具的选择应基于多方面考虑,包括任务类型、团队技能、数据规模等因素。 初学者与小团队:推荐从开源工具入手,如Python的数据科学生态系统或R语言。它们拥有广泛的学习资源,适用于学习、https://blog.csdn.net/qq_41780234/article/details/135115922
5.数据挖掘各种工具介绍1a、通用型工具;b、综合/DSS/OLAP数据挖掘工具;c、快速发展的面向特定应用的工具。 通用型工具占有最大和最成熟的那部分市场。通用的数据挖掘工具不区分具体数据的含义,采用通用的挖掘算法,处理常见的数据类型,其中包括的主要工具有IBM 公司Almaden 研究中心开发的QUEST 系统,SGI 公司开发的MineSet 系统,加拿大Simon Frahttps://bbs.pinggu.org/jg/shuju_shujuwajue_1281384_1.html
6.数据分析中的数据挖掘需要哪些工具数据分析中的数据挖掘需要以下工具:一、数据库管理工具;二、ETL工具;三、数据可视化工具;四、统计分析工具;五、机器学习工具;六、自然语言处理工具;七、大数据处理工具;八、Web爬虫工具;九、时间序列分析工具;十、图像处理工具;十一、数据挖掘工具。 一、数据库管理工具 https://www.linkflowtech.com/news/1596
7.数据挖掘工具以下部分提供有关 SQL Server 中的数据挖掘工具的详细信息。 中的 可使用数据挖掘向导开始创建数据挖掘解决方案。 该向导简单易用,可指导您完成创建数据挖掘结构和初始相关挖掘模型的过程,其中包括选择算法类型和数据源以及定义用于分析的事例数据等任务。 有关详细信息:数据挖掘向导 (Analysis Services - 数据挖掘) https://msdn.microsoft.com/zh-cn/library/ms174467.aspx
8.开源专利分析工具有哪些(上)澎湃号·湃客澎湃新闻本文所介绍的工具可以分为八个种类:通用工具、数据清理工具、数据挖掘工具、数据可视化工具、网络数据可视化工具、信息图制作工具、地理数据可视化工具、文本挖掘工具。本文主要介绍前面四种,下期文章介绍后面四种。 有一些工具同时具有多种功能,所以这种工具可能会出现在上述两个以上的种类中。 https://www.thepaper.cn/newsDetail_forward_19053089
9.数据挖掘工具有哪些数据挖掘软件排名RapidMiner是最受欢迎的免费数据挖掘工具之一,它是一个开源的数据挖掘软件,由Java语言编写而成,提供一些可扩展的数据分析挖掘算法的实现,旨在帮助开发人员更加方便快捷地创建智能应用程序。该款工具最大的好处就是,用户无需写任何代码。它是作为一个服务提供,而不是一款本地软件。 https://m.elecfans.com/article/609515.html
10.湖南省统计局算法和建模作为数据挖掘工具的核心技术从它诞生之日起就在得到不断完善,而在最近两年,也有一些新的技术和应用热点开始引起人们的关注,比如文本挖掘、网络挖掘和可视化挖掘就是其中比较重要的三种。 “文本挖掘是个太恐怖的事情。”中国传媒大学调查统计研究所副所长、数据挖掘研究室主任沈浩如此形容文本挖掘的威力。文本http://tjj.hunan.gov.cn/hntj/bsfw/tjkp/tjsh/201507/t20150717_3825196.html
11.50个BA分析工具第二十一个DataMining(数据挖掘)知识卡片 工具名称:Data Mining(数据挖掘) 工具介绍:Data Mining最早是用在数据仓库中,而现在已经不局限于数据仓库了通过发现有用的模式和数据来提升我们的决策水平在过去的模式中,会把传统的数据库的数据通过etl或者elt汇总到数据仓库数据仓库的模型和数据库的模型是https://maimai.cn/article/detail?fid=1478662341&efid=JLgH4dfGCstru6TzScYN1A
12.推荐:几款优秀的开源数据挖掘工具非技术Orange (http://www.ailab.si/orange)是类似KNIME和Weka KnowledgeFlow的数据挖掘工具,它的图形环境称为Orange画布(OrangeCanvas),用户可以在画布上放置分析控件 (widget),然后把控件连接起来即可组成挖掘流程。这里的控件和KNIME中的节点是类似的概念。每个控件执行特定的功能,但与KNIME中的节点 不同,KNIME节点的输入https://www.iteye.com/news/4693
13.12种Python机器学习&数据挖掘工具包机器之心作为一种解释型语言,Python的设计哲学强调代码的可读性和简洁的语法(尤其是使用空格缩进划分代码块,而非使用大括号或者关键词)。相比于C++或Java,Python让开发者能够用更少的代码表达想法。不管是小型还是大型程序,该语言都试图让程序的结构清晰明了。我们今天为大家介绍12种Python机器学习&数据挖掘工具包。 https://www.jiqizhixin.com/articles/2018-10-19-11
14.数据挖掘(1)基础知识学习c.数据挖掘的工具 d.传统的数据分析方法与数据挖掘 5.数据挖掘应用热点 6.数据挖掘面对的主要问题 a.挖掘方法所面临的问题 b.用户交互性的问题 c.应用与社会影响 小结 参考资料 前言 自20世纪90年代以来,随着数据库技术应用的普及,数据挖掘( Data Mining )技术已经引起了学术界、产业界的极大关注,其主要原因是https://developer.aliyun.com/article/1361316
15.业务数据分析库有哪些系统数据挖掘工具用于发现数据中的隐藏模式和规律。这些工具可帮助企业进行数据分析并进行更好的商业决策。目前市场上比较常用的数据挖掘工具包括sas、spss、r语言等。 △某业某财产品截图 3. 商业智能系统 商业智能系统是一种集成了数据仓库、数据分析和数据挖掘功能的信息系统。通过商业智能系统,企业可以更直观地了解客户需https://h.chanjet.com/ask/3d8d1a710df0a.html
16.数据挖掘需要哪些必备技能和工具?七、数据挖掘工具数据挖掘工具是从大量数据中提取有用信息和模式的关键工具。其中一些流行的数据挖掘工具包括: Weka:Weka是一个开源的数据挖掘工具,提供了许多机器学习算法和数据预处理功能,适用于各种数据挖掘任务。 RapidMiner:RapidMiner是一款强大的商业数据挖掘工具,具有友好的用户界面和广泛的功能,支持各种数据挖掘任务https://www.cda.cn/view/203660.html