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.数据挖掘概念(AnalysisServices这些模式和趋势可以被收集在一起并定义为“数据挖掘模型”。挖掘模型可以应用于特定的业务方案,例如: 预测销售额 向特定客户发送邮件 确定可能需要搭售的产品 查找客户将产品放入购物车的顺序序列 生成挖掘模型是大型过程的一部分,此过程包括从提出相关数据问题并创建模型以解答这些问题到将模型部署到工作环境的所有事情。https://technet.microsoft.com/zh-cn/library/ms174949(en-us,sql.105).aspx
2.数据挖掘的分析方法可以划分为关联分析序列模式分析分类分析和数据挖掘是从大量数据中提取有用信息的方法,主要分为四种分析方式:关联分析、序列模式分析、分类分析和聚类分析。在本指南中,我们将详细介绍这四种方法的实现过程,并提供相应的代码示例。 数据挖掘流程 首先,我们需要明确数据挖掘的基本流程,如下表所示: 流程图 https://blog.51cto.com/u_16213297/12863680
3.C语言在数据挖掘中的作用编程语言C语言在数据挖掘中扮演着重要的角色,尽管它可能不是最常用的工具,但它的性能和灵活性使其在特定情况下非常有用。C语言在数据挖掘中的应用主要体现在以下几个方面: C语言在数据挖掘中的作用 高效处理大数据:C语言允许程序员直接操作内存,提高程序的执行效率,适合处理大规模数据集和复杂计算任务。 自定义算法开发:Chttps://m.yisu.com/zixun/942501.html
4.物联网原理及应用期末复习免挂指南交互原理:电子标签与阅读器之间通过耦合元件实现射频信号的空间(无接触)耦合;在耦合通道内,根据时序关系,实现能量的传递和数据交换。 传感器概念、分类、工作原理 传感器定义与工作原理:传感器(sensor)是由敏感元件和转换元件组成的一种检测装置,能感受到被测量,并能将检测和感受到的信息,按一定规律变换成为电信号(电压https://www.jianshu.com/p/33aa0cb1147c
5.什么是数据挖掘?定义重要性与类型SAP数据挖掘工具内置于高管仪表盘,用于从社交媒体、物联网传感器、位置感知设备、非结构化文本、视频等大数据中挖掘洞察。现代数据挖掘工具依托云计算、虚拟计算和内存数据库,能够以成本高效的方式管理各种来源的数据,并支持按需扩展。 数据挖掘的工作原理 数据挖掘的方法多种多样,不同的数据挖掘者会采用不同的方式。具体https://www.sap.cn/products/technology-platform/hana/what-is-data-mining.html
6.数据挖掘原理与实践学习(1)监视地震活动的地震波是数据挖掘吗说来惭愧,开始写这篇博客的动力是由于我数据挖掘考试挂了自己在寒假重新学习这一科,顺带着写写自己的感悟,希望能与大家一起学习。我有什么错漏或者大家什么好的建议都可以在评论区留言,我会认真回复的。我在这里使用的教材是电子工业出版社出版的《数据挖掘原理与实践学习》。 什么是https://blog.csdn.net/debug_robot/article/details/86521986
7.数据挖掘技术方法(精选十篇)笔者认为要提高复习课的效率,必须突破现在的复习课模式,挖掘技术背后的思想与方法,让学生进行深度学习,学生才会乐意参与到复习课堂中来。 二、高中信息技术复习课的现状 1.忽略知识的原理性 技术起源于人类生活的需求,人在开发技术的过程中,总会持有一定的思想去设想它,会持有一定的方法或遵循某种规律、原理去实现它,https://www.360wenmi.com/f/cnkeyg31vygx.html
8.2023版最新最强大数据面试宝典14. 在写MR时,什么情况下可以使用规约 规约(combiner)是不能够影响任务的运行结果的局部汇总,适用于求和类,不适用于求平均值,如果reduce的输入参数类型和输出参数的类型是一样的,则规约的类可以使用reduce类,只需要在驱动类中指明规约的类即可。 15. YARN集群的架构和工作原理知道多少 https://blog.itpub.net/70024922/viewspace-2935571/
9.人工智能心得体会(通用11篇)近年来,人工智能的研究和应用出现了许多新的领域,它们是传统人工智能的延伸和扩展。在新世纪开始的时候,这些新研究已引起人们的更密切关注。这些新领域有分布式人工智能与艾真体(agent)、计算智能与进化计算、数据挖掘与知识发现,以及人工生命等。下面逐一加以概略介绍。 https://www.ruiwen.com/xindetihui/5729744.html
10.基于数据挖掘技术研究评审专家名单泄露风险数据挖掘的基本原理和适用场景 数据挖掘是从大量的、不完全的、随机的数据中,提取隐含在其中的、事先无法预知的、但是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘技术可以用来支持商务智能应用,如顾客分析、定向营销、工作流管理、欺诈检测以及自动化销售等。例如,银行可以通过数据挖掘技术对客户的信用评级进行分析https://www.ahggzy.org.cn/showdoc?docid=05a0af6a3f4d4d70a4ad128f256e36b3&id=557a28633b8d41c1bee5227e57518c30&subid=2957ab2c43e947c69c7f5158c159f601
11.数据挖掘的定义和解释数据挖掘的原理是什么? 数据挖掘涉及检查和分析大量信息,旨在发现有意义的模式和趋势。该过程包括收集数据、制定目标和应用数据挖掘技术。所选策略可能因目标而异,但数据挖掘的经验过程是相同的。典型的数据挖掘过程可能如下所示: 定义目标:例如,是否要进一步了解客户行为?是否要削减成本或增加收入?是否要识别欺诈?在数据https://www.kaspersky.com.cn/resource-center/definitions/data-mining
12.数据挖掘需要具备哪些思维原理?近几年,数据挖掘受到了学术界和工业界的广泛关注。所谓数据挖掘,指的是从数据库的大量数据中,揭示出隐含的、先前未知的、有潜在价值的信息的非平凡过程。日前,公众号“人工智能产业链联盟”发文称,如果你想从事数据挖掘工作的话,就需要具备以下四个思维原理。 https://time.geekbang.org/column/article/220218
13.爬虫课堂(十六)Scrapy框架结构及工作原理腾讯云开发者社区爬虫课堂(十六)|Scrapy框架结构及工作原理 Scrapy是一个为了爬取网站数据,提取结构性数据而编写的应用框架。可以应用在包括数据挖掘,信息处理或存储历史数据等一系列的程序中。其最初是为了页面抓取 (更确切来说, 网络抓取 )所设计的, 也可以应用在获取API所返回的数据(例如 Amazon Associates Web Services)或者通用https://cloud.tencent.com/developer/article/1131826
14.数据挖掘原理(豆瓣)我要写书评 数据挖掘原理的书评 ···(全部 0 条) 这本书的其他版本· ···(全部2) The MIT Press (2001) 7.5分12人读过https://book.douban.com/subject/1103515/
15.人工智能心得体会9篇人工智能是包括十分广泛的科学,它由不同的领域组成,如机器学习,计算机视觉等等,总的说来,人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。人工智能的定义可以分为两部分,即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解,争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的,或者https://www.unjs.com/fanwenwang/xdth/20221130181133_6041555.html
16.一小时了解数据挖掘④:商务智能原理解读の数据挖掘九大定律一小时了解数据挖掘④:商务智能原理解读の数据挖掘九大定律 马云在2012年网商大会上的演讲中说过:“假如我们数据分析师有了一个数据预报台,就像为企业装上了一个GPS和雷达,企业的出海将会更有把握。”。这里的数据预报台就是下文所述的商业智能。 什么是商业智能(Business Intelligence) https://www.cda.cn/view/621.html
17.MongoDB的集群架构与设计比如:用于分析、报表,数据挖掘,系统任务等。 3.3 副本集集群架构原理 一个副本集中Primary节点上能够完成读写操作,Secondary节点仅能用于读操作。Primary节点需要记录所有改变数据库状态的操作,这些记录保存在oplog中,这个文件存储在local数据库,各个Secondary节点通过此oplog来复制数据并应用于本地,保持本地的数据与主节点https://developer.aliyun.com/article/1323982
18.连锁经营管理专业(专科)(630604)商业采购与配送原理(07986本课程是连锁经营管理专业的核心主干课程之一。先修课程是管理学、市场营销和连锁经营原理与管理技术。 Ⅱ、课程内容与考核目标 第一章 导论 一、学习目的和要求 要求学生能够掌握商品概念,了解商品管理研究对象,掌握商品组织机构和商品管理原则,了解商品管理流程。 https://www.shmeea.edu.cn/page/04400/20190517/12734.html
19.数据挖掘原理与算法PDF扫描版[10MB]电子书下载数据挖掘原理与算法的使用对象是在校高年级的本科生、研究生及各个领域的高级软件开发人员。 数据挖掘原理与算法 目录: 前言 第1章 导论 1.1 数据挖掘的社会需求 1.2 什么是数据挖掘 1.3 数据挖掘的数据来源 1.4 数据挖掘的分类 1.4.1 分类分析(classification analysis) 1.4.2 聚类分析(clustering analysishttps://www.jb51.net/php/332629
20.遥测终端机的工作原理和主要应用领域无线数据采集传输终端,它是自动化监测与控制系统的核心装置,将现场的传感仪表与监控中心的平台无线连接起来,起到承上启下的作用。通常由信号输入/出模块、微处理器、有线/无线通讯设备、电源及外壳等组成,由微处理器控制,并支持网络系统。本文将详细介绍遥测终端机的定义、工作原理、应用领域以及未来发展趋势。一https://baijiahao.baidu.com/s?id=1781168882790697138&wfr=spider&for=pc
21.过来看!27个深度学习中的神经网络工作原理及其应用27个深度学习中的神经网络,这些神经网络拓扑结构应用于不同的场合,达到不同的目的,今天主要介绍每个神经网络的应用及其工作原理。 01感知器(P) 感知器模型也称为单层神经网络,这个神经网络只包含两层: 输入层 输出层 在这种类型的神经网络中,没有隐藏层。它接受一个输入并计算每个节点的加权输入。之后,它使用激活https://www.bilibili.com/read/cv12079642
22.80本值得一读的最佳数据科学书籍(一),站长资讯平台商业数据科学由著名的数据科学专家Foster Provost和Tom Fawcett撰写,介绍了数据科学的基本原理,并引导您完成从收集的数据中提取有用的知识和业务价值所必需的“数据分析思维”。本指南还可以帮助您了解当今使用的许多数据挖掘技术。 3.Doing Data Science:Straight Talk from the Frontline https://www.west.cn/cms/news/idcnews/2019-12-23/218777.html
23.《数据挖掘:原理与应用》参考答案.pdf《数据挖掘:原理与应用》参考答案.pdf 19页内容提供方:小逗号 大小:914.95 KB 字数:约1.95万字 发布时间:2022-09-07发布于四川 浏览人气:937 下载次数:仅上传者可见 收藏次数:0 需要金币:*** 金币 (10金币=人民币1元)《数据挖掘:原理与应用》参考答案.pdf 关闭预览 想预览更多内容,点击免费在线https://max.book118.com/html/2022/0905/7060035031004162.shtm
24.waf工作原理流程图WAF权限管理华为云帮助中心为你分享云计算行业信息,包含产品介绍、用户指南、开发指南、最佳实践和常见问题等文档,方便快速查找定位问题与能力成长,并提供相关资料和解决方案。本页面关键词:waf工作原理流程图。https://support.huaweicloud.com/topic/1336652-3-W