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.数据挖掘算法(AnalysisServices–数据挖掘)MicrosoftLearn为特定的业务任务选择最佳算法很有挑战性。您可以使用不同的算法来执行同样的业务任务,每个算法会生成不同的结果,而某些算法还会生成多种类型的结果。例如,您不仅可以将 Microsoft 决策数算法用于预测,而且还可以将它用作一种减少数据集的列数的方法,因为决策树能够识别出不影响最终挖掘模型的列。 https://technet.microsoft.com/zh-cn/library/ms175595(v=sql.100).aspx
2.数据挖掘之七种常用的方法经管文库(原现金交易docx 203.39 KB0个论坛币 GDP和人均GDP平减说明.xls 27 KB0个论坛币 关键词:数据挖掘 https://bbs.pinggu.org/thread-13312809-1-1.html
3.数据挖掘的步骤有什么?- 标准化或归一化数据,确保各个特征在同一尺度上。4. **数据探索和可视化**:- 使用统计方法和图表来分析数据的分布、关系和趋势。- 通过可视化工具揭示数据的模式和结构。5. **选择合适的算法**:- 根据问题的性质和数据的特点,选择合适的挖掘技术。- 可能包括分类、回归、聚类、关联规则、序列挖掘等。6. *https://baijiahao.baidu.com/s?id=1784887831606470411&wfr=spider&for=pc
4.数据挖掘与分析的六种经典方法论最近梳理了一下数据挖掘与分析的常用方法论,这里简要介绍6种模型。 1、CRISP-DM 模型 CRISP-DM是CrossIndustry Standard Process for Data Mining(跨行业数据挖掘标准流程)的字母缩写。CRISP-DM是由一家欧洲财团(时称SIG组织)在20世纪90年代中后期提出来的,是一套用于开放的数据挖掘项目的标准化方法,也是业内公认https://www.niaogebiji.com/article-30475-1.html
5.数据挖掘复习(包括一些课本习题)[通俗易懂](1)数据挖掘中使用的数据是数据对象及其属性的集合,属性为对象的特性(1)类属性和数值属性,标称,序数,区间,比例 数据预处理 代码语言:javascript 复制 (1)数据清理(2)数据集成(3)数据变换(4)数据规约(5)离散化及特征选择 噪声处理方法 (1)分箱,聚类,回归 https://cloud.tencent.com/developer/article/2093242
6.两种重要的知识管理技术:数据挖掘和知识发现知识管理数据挖掘可以用到的技术有决策树法:神经网络法、遗传算法、统计分析方法、粗集方法、可视化方法。 3.1 决策树法 决策树法就是以信息论中的互信息(信息增益)原理为基础寻找数据库中具有最大信息量的字段建立决策树的一个结点,再根据不同取值建立树的分支;在每个分支子集中重复建立下层结点和分支,这样便生成一棵决策https://articles.e-works.net.cn/km/article71041.htm
7.商战数据挖掘:你需要了解的数据科学与分析思维于是他们基于“企业造影”数据——描述企业特点的数据——来进行相似性匹配。相似性匹配是一种常用的商品购买推荐(依据人们在产品方面的喜好或购买记录,来寻找与你相似的人)方法的实现基础。度量相似性也是解决其他数据挖掘任务的基础,如分类、回归和聚类。第 6 章将详细讲解相似性及其用途。https://www.ituring.com.cn/book/tupubarticle/28952
8.10种流行的Web挖掘工具下面就来介绍 10 种***的 Web 挖掘工具和软件。 Data Miner Google Analytics SimilarWeb Majestic Scrapy Bixo Oracle Data Mining Tableau WebScraper.io Weka 1.Data Miner(Web 内容挖掘工具) Data Miner Data Miner是一种有名的数据挖掘工具,在从网页中提取数据方面非常有效。它将提取的数据提供到 CSV 文件或https://www.51cto.com/article/596091.html
9.信息系统项目管理师重点内容汇总(第八天)结构化设计 (Structured Design,一种面向数据流的方法,它以 SRS和 SA 阶段所产生的 DFD 和数据字典等文档为基础,是一个自顶向下、逐步求精和模块化的过程。SD 方法的基本思想是将软件设计成由相对独立且具有单一功能的模块组成的结构,分为概要设计和详细设计两个阶段,其中概要设计又称为总体结构设计 https://developer.aliyun.com/article/1416724
10.数据挖掘机器学习总结(通用6篇)紧张而又充实的学习生活结束了,想必你学习了很多新学习技巧,让我们好好总结一下,写一份学习总结吧。那么你知道学习总结该如何写吗?以下是小编为大家整理的数据挖掘机器学习总结(通用6篇),仅供参考,希望能够帮助到大家。 数据挖掘机器学习总结 篇1 20xx年时间https://www.yjbys.com/zongjie/xuexi/697188.html
11.苏木亚及其学术专著《基于谱聚类的金融时间序列数据挖掘方法研究》(5)第五章,基于成分分析的单变量时间序列谱聚类方法。在分析利用成分分析法对单变量时间序列降维原理的基础上提出了两种基于成分分析的单变量时间序列谱聚类方法。在仿真数据集和真实股票时间序列数据集上对比了几种单变量时间序列聚类方法的聚类效果。 (6)第六章,谱聚类方法在金融时间序列数据挖掘中的应用。首先,以https://news.imu.edu.cn/info/1076/16128.htm
12.六种数据分析的方法六种数据分析的方法包括:1、聚类分析——是一种探索性的分析;2、因子分析——从变量群中提取共性因子的统计技术;3、相关分析——研究现象之间是否存在某种依存关系;4、文本分析——定性分析的一种形式;5、描述性分析——通过计算现有数据来描述;6、推论分析——最常见方法是假设检验和估计理论。 https://36kr.com/p/1501176084446089
13.分享Python中的7种交叉验证方法python更新时间:2022年03月03日 10:03:33 作者:Python学习与数据挖掘 这篇文章主要给大家分享的是Python 中的 7 种交叉验证方法,交叉验证是一种用于估计机器学习模型性能的统计方法,它是一种评估统计分析结果如何推广到独立数据集的方法,下文相关介绍,需要的朋友可以参考一下https://www.jb51.net/article/239475.htm
14.数据分析的方法有哪些6.因子分析; 7.时间序列分析; 8.决策树分析。通常每种方法都有自己的优点和限制。分析师需要在多种方法之间进行选择,并尝试不同的方法来获取洞见,以得到更准确、全面和深入的分析结果。 一、数据分析的方法及对应优缺点 1.描述性统计分析 描述性统计分析是对数据的数量特征进行概述和总结的方法。它包括各种测量方https://www.linkflowtech.com/news/1786
15.数据挖掘之认识数据数据挖掘之认识数据 本文您将要了解: 1、数据由什么类型的属性或字段组成? 2、每个属性具有何种类型的数据值? 3、哪些属性是离散的?哪些是连续值的? 4、数据看上去如何?值如何分布? 5、有什么方法可以可视化地观察数据,以便更好地理解它吗? 6、能够看出离群点吗?https://www.jianshu.com/p/e1caa055fd8a
16.一文看懂机器学习「3种学习方法+7个实操步骤+15种常见算法」机器学习研究和构建的是一种特殊算法(而非某一个特定的算法),能够让计算机自己在数据中学习从而进行预测。 所以,机器学习不是某种具体的算法,而是很多算法的统称。 机器学习包含了很多种不同的算法,深度学习就是其中之一,其他方法包括决策树,聚类,贝叶斯等。 https://easyai.tech/ai-definition/machine-learning/
17.排查工作开展情况汇报(精选14篇)我市采取了多种工作方法,包括机动式摸排、专项排查、骨干民警驻守等多种方式,保证了工作的全面性和高效性。在摸排工作中,我市各警种部门协同合作,实现了信息共享和资源共享,发挥了整体合力的作用。 三、工作成果 截至目前,我市各警种部门已累计开展摸排工作近20次,摸排各类人员及场所超过万个,摸排移动设备万台次,摸https://www.ruiwen.com/gongzuohuibao/8216963.html
18.数字孪生数字孪生系列报道:15家单位22位作者研究成果,数字如图4所示,数据融合是指在实现车间物理融合与模型融合基础上,基于车间运行一致性原理,对物理车间现场实时数据、虚拟车间模型数据、仿真数据、车间服务系统数据等覆盖全要素、全流程、全业务的相关数据进行生成—建模—清洗—关联—聚类—挖掘—迭代—演化—融合等操作,有效真实刻画和反映车间运行状态、要素行为等各类动态演https://www.zhuanzhi.ai/document/d63863c6849a79c6a6f25d51bb522554
19.招聘航天科技集团一院期待你的加入澎湃号·媒体澎湃新闻4. 负责武器系统、发射系统、地面系统方案设计及武器系统均衡优化设计理论与方法研究; 5. 牵头开展发射平台一体化设计方法研究、方案论证和仿真集成验证; 6. 牵头开展系统效能评估方法、系统效能均衡优化方法研究和仿真验证、评估指标体系构建、评估软件集成开发与测试。 https://www.thepaper.cn/newsDetail_forward_15833677