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.招商银行申请测试数据生成专利,能够高效自动化地生成个性化测试数据本申请通过大模型以及向量数据库等将用户造数需求转化为测试数据集,从而能够高效、自动化地生成个性化测试数据,同时减少测试人员与相关部门的沟通成本,降低造数的复杂性,提高测试工作的效率和质量。 本文源自:金融界 作者:情报员https://www.163.com/dy/article/JJMTSIFD0519QIKK.html
2.数据挖掘过程自动化中的泛型性数据挖掘过程自动化中的泛型性 第一部分 通用算法识别与选择机制 2 第二部分 自动化数据预处理优化 4 第三部分 模型训练参数动态调整 http://m.doc88.com/mip-28739563848969.html
3.数据分析PowerBIpowerbi分析师数据计算机数据挖掘办公自动化Excel数据分析PowerBIpowerbi分析师数据计算机数据挖掘办公自动化Excel数据库 Power BI智能数据分析与可视化从入门到精通+商业智能:Power BI数据分析 Excel办公自动化数据挖掘 计算机数据分析师 powerbi教程 风格: 数据分析 Power BI powerbi 分析师 数据 计算机 数据挖掘 办公自动化 excel 图文详情 本店推荐 图文详情https://www.zhe2.com/note/607037517166
4.最好的十个自动化专业就业方向自动化专业毕业可以从事什么工作→近年来,数据挖掘引起了信息产业界的极大关注,其主要原因是存在大量数据,从其中获取的信息和知识能被广泛应用,包括科学探索、工程设计、生产控制、市场分析、商务管理等。数据挖掘简单解释,就是从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。自动化毕业生就业方向:一般来说能进入腾讯、百度、华为、京东、阿里等公司。https://www.maigoo.com/top/421962.html
5.如何用人工智能做数据挖掘帆软数字化转型知识库人工智能(AI)可以通过自动化数据处理、提高数据分析精度、发现数据中的隐藏模式和趋势来进行数据挖掘。其中,自动化数据处理是一个重要方面,它使得数据挖掘过程更加高效和精准。通过自动化数据处理,AI可以迅速处理大量数据,消除人为错误的可能性,并且能够在更短的时间内完成复杂的数据分析任务。这不仅提高了数据挖掘的效率https://www.fanruan.com/blog/article/603530/
6.ChaoWu吴超吴超西安交大 前沿院 材料物理中心 2009-2012 博士后 美国 圣母大学(导师William F. Schneider教授) 研究领域: 计算材料学/计算化学,即基于电子结构的多尺度模拟 研究方向: 1、分离材料(二维多孔材料和枝状材料); 2、多相反应(利用覆盖度效应与弹性应变工程调节); 3、计算的自动化,数据挖掘; 文章简介 共90篇SCIhttps://gr.xjtu.edu.cn/web/chaowu/chaowu
7.数据挖掘就业前景外脑科技2024年数据挖掘招聘工资1. 负责对用户行为数据进行分析和建模,构建基础性能模型、完成数据架构设计、数据标准定义、业务流、数据流梳理建模。包括但不限于人类行为量化统计模型构建数据的采集,清洗,预处理,存储,建模,分析挖掘,优化等; 2. 根据业务需要分析数据,挖掘用户群体行为和属性特征,为产品部门提供数据支持,实现对产品生命周期智能 https://www.zhipin.com/job_detail/02824f9588c5d5201nB93Ni9ElNZ.html
8.张学工清华大学自动化模式识别大数据生物信息数据挖掘信息当当荣桢图书专营店在线销售正版《【正版】模式识别 张学工 清华大学 自动化模式识别大数据生物信息数据挖掘信息处理》。最新《【正版】模式识别 张学工 清华大学 自动化模式识别大数据生物信息数据挖掘信息处理》简介、书评、试读、价格、图片等相关信息,尽在DangDang.comhttp://product.dangdang.com/11862640684.html
9.IBMSPSSStatistics操作进阶?偏智能化、自动化分析的数据挖掘应用方法论。 IBM SPSS Statistics作为全球最为出色的统计软件之一,在功能上完全支持上述3种方法论体系,并满足绝大多数情况下的统计分析需求,Modeler则倾向于数据挖掘方法论的具体实现需求。由于对方法论的理解比对分析方法体系的掌握更为重要,因此本章首先对此进行扼要介绍。用户在遇到实https://m.360docs.net/doc/info-ba014db4ac51f01dc281e53a580216fc700a5385.html
10.2020年最值得收藏的60个AI开源工具语言&开发李冬梅虽然GANs 自发明以来一直在稳步改进,但 StyleGAN 的进程仿佛更快些。开发人员提出了两种新的、自动化方法来量化这些图像的质量,同时也开放了大量高质量的人脸数据集。 关键资源如下: 项目地址:https://github.com/NVlabs/stylegan GPT-2(OpenAI 语言模型) https://www.infoq.cn/article/2uabiqaxicqifhqikeqw
11.人工智能数据挖掘管理系统人工智能数据挖掘管理系统是一种基于人工智能技术和数据挖掘算法的一体化数据管理系统。它可以对海量数据进行深度分析和挖掘,实现对数据的快速整合、查询、分析和处理。该系统采用先进的自动化算法和人工智能技术,可以帮助企业实现智能决策和高效管理。同时,该系统还可以提供实时数据更新和自动化数据颁布,为企业提供更加及时http://www.keyan360.com.cn/software-5549.html
12.专注人工智能与大语言模型,大数据数据分析与数据挖掘,企业Dataguru炼数成金是专注人工智能与大语言模型,大数据、数据分析与数据挖掘,企业数字化等产业链高端技术的专业社区及面向网络逆向培训服务机构,通过系列实战性培训课程,包括人工智能,大模型,专家机器人,AIGC,AIOPS,ChatGPT,数据分析,数据挖掘,商业智能,大数据,机器学http://bi.dataguru.cn/
13.数据挖掘VS机器学习,你了解多少?● 无监督学习利用使用未标记数据集开发的机器学习算法。 ● 强化学习有一种迭代改进并适应新情况的算法。 数据挖掘的主要特征 数据挖掘是一种简单的信息收集方法,其中所有相关数据都经过一个识别过程。以下是数据挖掘的一些基本特征: 自动化:模型通过使用算法对数据收集进行操作来进行数据挖掘。可以挖掘数据、挖掘模型所https://www.fromgeek.com/telecom/509859.html
14.数据采集自动化处理与数据挖掘毕业设计(论文)而我们的这个题目的目的就是在于帮助分析人员提供大量的基金数据使分析人员不用关心数据我们会提供给他们正确和完整的数据而这些数据的来源就是世界上各个金融机构提供给我们的文件中包括的数据我们采用自动化的数据采集保证了快速和准确的把数据收集起来然而再美国境内美国的机构提供的都是格式统一的文件这样我们很容易把https://wenku.baidu.com/view/92e4d2bc68ec0975f46527d3240c844769eaa081.html
15.OA自动化数据采集自动化处理与数据挖掘.pdfOA自动化数据采集自动化处理与数据挖掘.pdf,OA 自动化数据采集自动化处理与 数据挖掘 HUNANUNIVERSITY 毕业设计(论文) 设计(论文)题目:数据采集自动化处理与数据挖掘 学生姓名 : 武祥斌 学生学号 : 20041610326 专业班级 : 软件工程 2004 级开发 2 班 指导老师: 李 https://max.book118.com/html/2020/0903/8002001011002140.shtm
16.2024年(第12届)“泰迪杯”数据挖掘挑战赛资源浏览查阅175次。2024年(第12届)“泰迪杯”数据挖掘挑战赛——A题:生产线的故障自动识别与人员配置泰迪杯数据挖掘2024a题更多下载资源、学习资料请访问CSDN文库频道.https://download.csdn.net/download/huanghm88/89879699
17.129在线民宿UGC数据挖掘实战文本自动化标注和数据采样文本自动化标注和数据采样 数据准备 首先使用 Pandas 加载在线数据表格,并查看数据维度和第一行数据。 针对用户打分出现的问题进行处理,首先打印用户打分的去重数据 我们发https://www.jianshu.com/p/66c21b0116e7
18.Python机器学习自动化数据分析库dataprep51CTO博客dataprep是一个开源的Python第三方库,有助于数据科学者、数据挖掘/分析师等自动化进行数据探索,能够快速地创建数据分析报告,还能够绘制整体图形、缺失值和相关系数等图形。 在本文中小编给大家详细介绍dataprep库的使用。 官网地址:https://dataprep.ai/ GitHub地址:https://github.com/sfu-db/dataprep https://blog.51cto.com/u_15671528/6251322