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.智能数据挖掘:开启现代信息时代的智慧之门算法聚类数据仓库现数据挖掘是从大量数据中提取有用信息和知识的过程。随着信息技术的迅猛发展,数据的产生速度和规模不断扩大,使得数据挖掘成为当今社会不可或缺的工具。本文将深入探讨数据挖掘的基本概念、技术方法、应用领域以及未来的发展趋势。 数据挖掘的基本概念 Basic Concepts of Data Mining https://www.163.com/dy/article/JEQ1N6SJ0512BOIV.html
2.数仓数据挖掘平台【数仓】数据挖掘平台 1.数据挖掘中台系统 11 挖掘数据中台 数据中台分为三层:特征层、中间层和应用层。 特征层 FDM:存储特征指标,统一进行清洗和去噪,提高机器学习特征工程环节的效率。 个题中间层 IDM:存储通用性强的结果数据,面向个体,比如商品、卖家、买家。https://blog.csdn.net/weixin_45545090/article/details/124363403
3.大数据挖掘建模平台TipDM数据挖掘建模平台(https://python.tipdm.org/)是由广东泰迪智能科技股份有限公司自主研发打造的可视化、一站式、高性能的数据挖掘与人工智能建模服务平台,致力于为使用者打通从数据接入、数据预处理、模型开发训练、模型评估比较、模型应用部署到模型任务调度的全链路。平台内置丰富的机器学习、深度学习、人工智能算法http://www.tipdm.com/dsjwjjmpt/index.jhtml
4.数据挖掘分享怎么做的快帆软数字化转型知识库数据挖掘平台如DataRobot、RapidMiner和KNIME等,集成了丰富的数据处理和分析功能,提供了可视化界面和自动化流程,可以方便地进行数据预处理、建模和评估。利用自动化工具和平台,可以减少人工干预,加快数据挖掘的速度,提高工作效率。 七、硬件加速 硬件加速是提升数据挖掘速度的重要手段。利用GPU(图形处理单元)进行数据挖掘,可https://www.fanruan.com/blog/article/591134/
5.现在市面上有哪些好用的数据挖掘工具或者平台?其中包含了多种可训练的模型:逻辑回归、决策树、随 机森林、朴素贝叶斯、支持向量机、线性回归、K均值、DBSCAN、高斯混合模型。除提供主要算法和建模功能外,思迈特软件Smartbi Mining数据挖掘平台还提供了必不可少的数据预处理功能。还包括字 段拆分、行过滤与映射、列选择、随机采样、过滤空值、合并列、https://zhidao.baidu.com/question/1831923114597754500.html
6.数据挖掘平台pmt51CTO博客已为您找到关于数据挖掘 平台 pmt的相关内容,包含IT学习相关文档代码介绍、相关教程视频课程,以及数据挖掘 平台 pmt问答内容。更多数据挖掘 平台 pmt相关解答可以来51CTO博客参与分享和学习,帮助广大IT技术人实现成长和进步。https://blog.51cto.com/topic/5272bccfae83125.html
7.bdrace数睿思数据挖掘竞赛平台电子商务沙盘网站鉴赏服务范围:数睿思”数据挖掘竞赛平台(bdrace),专注高校数据挖掘竞技,致力于打造完整大数据生态系统。依托大型的全国性的数据挖掘赛事,汇聚政府、企业、机构、高校、风投等多方资源,为企业提供最优的大数据解决方案,解决企业实际项目需求,选拔高校优秀人才;为高校提供最优的大数据课程教学方案,推动高校数据挖掘实践教学;同时,平https://www.300.cn/anliku/anli_4956563.html
8.物联网数据挖掘研究论文数据层是物联网云计算平台中数据挖掘技术的核心环节,物联网自身具有一定的异构性与海量性特点,由此在数据层内将物联网设备所收集到的所有数据信息进项储存处理与分析的能力是基于云计算的物联网数据挖掘平台的重点。数据层内部涵盖了数据源转化与存储两个主要部分,其中数据源转化所指的是对物联网异构性的数据化进行https://www.unjs.com/lunwen/f/20190123020542_1865768.html
9.数据挖掘数据观中国大数据产业观察数据观是一个大数据新闻门户网站,专注大数据、大数据分析和大数据应用,同时涉及移动互联网、征信、云计算等领域,为读者提供专业的大数据信息交流平台。https://www.cbdio.com/node_2735.htm
10.模型交易平台分类筛选 行业 模型应用行业 农业 电力 电信 地质 医疗 环保 交通 政务 安保 教育 金融股票 财会 人资 制造 电商 供应链 旅游 新闻传播 零售 汽车 其他 热门搜索: 模型python数据集 商品 购物车 推荐模型口碑好物,无限回购 信用卡客户复购分析 ¥499.00销量 0 https://www.tipdm.cn/
11.数据挖掘分析平台(DMPlus)DMPlus提供一个开放的数据挖掘分析平台,极易操作的可视化编辑页面,降低数据挖掘门槛,通过拖拽式流程设计,快速实现各类数据挖掘应用。提供数据计算脚本管理,提供计算任务管理,提供数据计算任务执行情况查看,包括执行时间、执行耗时、计算结果和异常情况等。 通过平台数据挖掘建模,帮助用户参与业务数据价值挖掘,高效辅助和驱动高http://www.sudytech.com/_s2/4799/list.psp
12.数据挖掘:实用机器学习工具与技术(原书第3版)中文/英文pdf完整版[138第一部分数据挖掘简介 第1章绪论 第2章输入:概念、实例和属性 第3章输出:知识表达 第4章算法:基本方法 第5章可信度:评估学习结果 第二部分高级数据挖掘 第6章实现:真正的机器学习方案 第7章数据转换 第8章集成学习 第9章继续:扩展和应用 第三部分Weka数据挖掘平台 https://www.jb51.net/books/581148.html
13.PMML研究与数据挖掘系统平台设计PMML研究与数据挖掘系统平台设计,数据挖掘,软件体系结构, PMML,关系数据库的广泛使用促成了数据挖掘技术的诞生。数据挖掘系统在金融业,电信和零售等有着巨大的应用前景。随着大量数据挖掘系统的https://wap.cnki.net/touch/web/Dissertation/Article/-2005144819.html
14.软件品质评测系统数据挖掘处理平台OSCHINA软件品质评测体系建立之后,在进行评测之前首先要确定评测使用的数据,这就需要数据挖掘平台发挥作用了,本文将以输入法评测语料制作为例介绍我们的评测数据挖掘处理平台。 1 ● 数据挖掘处理原则 ● 全面性 使用场景 依照不同用户需要的打字环境的差别,结合当前使用频率较高的几种应用,尽可能全面地覆盖用户使用的打字场景https://my.oschina.net/u/2512041/blog/4376907
15.什么是大数据挖掘平台?腾讯云开发者社区什么是大数据挖掘平台 今天的社会已进入大数据时代,数据挖掘已成为各种应用领域的重要技术,大学数据挖掘课程的开放已经出现。数据挖掘课程整合了多门学科知识。该课程包括各种理论知识,也离不开相关的实用技术。整个教学过程是培养和提高学生全面创新和解决问题的能力。过去,教学过程理论上强,枯燥,学生的积极性普遍不高,不https://cloud.tencent.com/developer/news/334998
16.中信银行信用卡中心智慧挖掘开发者建设平台自主可控的路径提升:一站式平台的建设为科技部门带来了自主可控的数据挖掘平台,匹配大数据发展趋势的技术路径。 数据挖掘协同模式的改变:通过一站式平台,业务部门数据挖掘人员可以更好的共享成果,分享经验,快速学习与培训,大大提升卡中心的数据运营能力。 数据挖掘氛围的提升:通过一站式平台组织数据挖掘算法竞赛,评估优秀https://www.sefonsoft.com/case/detail?sort_id=13&id=21
17.大数据平台数据挖掘星环科技为您提供大数据平台 数据挖掘相关内容,帮助您快速了解大数据平台 数据挖掘。如果想了解更多大数据平台 数据挖掘资讯,请访问星环科技官网(www.transwarp.cn)查看更多丰富大数据平台 数据挖掘内容。https://www.transwarp.cn/keyword-detail/30194-1
18.和鲸ModelWhale赋能研究及业务,通过挖掘分析风电场景的海量数据,为业务发展提供参考信息金风科技董事长武钢表示“与工业化时代不同,数字化时代下,风电企业要通过数字化技术的应用,实现从结果管理向过程管理转变”金风科技希望更多的业务可以用“软件+数据平台+协同”的方式来解决问题,需要在云端构建可协同的数据挖掘分析平台,为业务的https://www.modelwhale.com/client/117
19.DataMiner博易数据挖掘平台登录 自动登录 登录 忘记密码? 邀请码注册 屏幕最佳分辨率:1440*900或以上,推荐使用Chrome、Firefox、Opera、Safari、IE9或以上版本浏览器 Copyright ? 2016 - 2024 珠海横琴博易数据技术有限公司 技术支持 https://dataminer.boyidata.cn/login.html