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.数据挖掘概念与流程综上所述,数据挖掘常用算法种类繁多,各有优缺点。在实际应用中,需要根据具体问题和数据特征选择合适的算法进行建模和分析。 三、数据挖掘常用工具概述 数据挖掘是一个涉及多个领域和技术的过程,其常用工具也种类繁多。以下是对数据挖掘常用工具的概述: 一、编程语言类工具 https://blog.csdn.net/LekYgn/article/details/143495020
2.数据挖掘步骤:从数据准备到结果解读!数据挖掘是一个从大量数据中提取有用信息和知识的过程,它可以帮助我们更好地理解业务,预测未来趋势,并做出更明智的决策。本文将介绍数据挖掘的步骤,从数据准备到结果解读,帮助你更好地理解和应用数据挖掘技术。想要了解更多数据分析知识可以通过考数据分析师掌握,看看你是否具备数据分析师考试资格。考试考证资格免费https://baijiahao.baidu.com/s?id=1783952876201025555&wfr=spider&for=pc
3.什么是可视化数据挖掘技术传统数据挖掘技术中,主要通过自动挖掘的方式,在一定程度上提高了工作效率,但用户不能参与其中,导致得到的数据错误率较高。为了解决这一问题,可以应用可视化数据挖掘方式,让用户全程参与数据挖掘过程,保证数据的有效性。当出现问题时,用户可以调整数据挖掘过程,更好地获取有用信息。 https://www.linkflowtech.com/news/2005
4.数据挖掘的技术线路数据挖掘的六大过程知识表示:使用可视化和知识表示技术,向用户提供挖掘知识 (crisp-dm)数据挖掘6个阶段:业务理解,数据理解,数据准备,建模,模型评估和模型发布 OLTP(online transaction processing):主要是生产型数据处理,一般常见于数据产生,故它是实时数据处理系统,比如一笔交易完成,则在数据库系统中立刻记录下来,故在构建数据库是需要考https://blog.51cto.com/u_19261/7340974
5.数据仓库与数据挖掘技术—数据挖掘分类及过程模型数据挖掘:首先根据对问题的定义明确挖掘的任务或目的,如分类、聚类、关联规则发现或序列模式发现等。然后选择算法 结果解释与评估:对发现的模式进行可视化,或者把结果转换为用户容易理解的其他表示形式 Fayyad过程模型从某种意义上来说是面向理论,偏向技术的模型,而不是面向工程、面向应用的模型。虽然有模型的评估,但侧重https://www.jianshu.com/p/da25173289b9
6.湿式硫酸制酸过程数据挖掘技术开发与应用湿式硫酸制酸过程数据挖掘技术开发与应用 张荣 开通知网号 【摘要】: 株冶的整个WSA(Wet gas Sulfuric Acid湿式硫酸)流程为典型的WSA湿法制酸流程,三段转化、熔盐换热、采用普通空气作为冷凝介质冷凝成酸。由于净化工段采用负压操作,在目前负压风机基本满负荷工作的情况下,通过动力波洗涤器的烟气压降成为限制烟气处理能力https://cdmd.cnki.com.cn/Article/CDMD-10532-1011264344.htm
7.数据挖掘论文其次,对档案进行鉴定与甄别,这也是档案工作中较困难的过程,过去做好这方面的工作主要依靠管理档案管理员自己的能力和水平,主观上的因素影响很大,但是数据挖掘技术可以及时对档案进行编码和收集,对档案进行数字化的管理和规划,解放人力资源,提升档案利用的服务水平。第三,数据挖掘技术可以减少档案的收集和保管成本,根据https://www.unjs.com/lunwen/f/20220924130749_5650839.html
8.数据资产价值挖掘的主要方法和技术信息技术信息技术数据挖掘技术 机器学习与数据挖掘 未来展望 一、数据资产的定义与价值 1. 数据资产的内涵 数据资产是指组织在经营过程中收集、存储、管理和使用的各种数据,包括结构化数据(如数据库、电子表格等)和非结构化数据(如文本、图像、音视频等)。这些数据蕴含着巨大的商业价值,已经成为现代企业不可或缺的战略资源。 https://www.zgcsswdx.cn/info/10361.html
9.7种常用的数据挖掘技术分享开源地理空间基金会中文分会开放摘要: 随着信息领域的进步,技术在各个领域产生了大量数据库。因此更加需要存储和操作重要数据,以便以后用于决策和改进业务活动。本文我们将分享7种数据挖掘技术,体验在数据化运营商业实践中的风采。 什么是数据挖掘? 数据挖掘是从海量数据中提取有用信息和模式的过程。它包括 https://www.osgeo.cn/post/14c56
10.数据分析报告范文(精选10篇)三、 利用数据挖掘技术解决问题 1、设计数据挖掘算法; 决策树; 数据关联; 神经元算法; 2、对挖掘结果进行深入解释和分析 由此可以看见在不不同的产地,由于地理因素和特产药品的原因,在药品相关的植物盛产区,进货比较便宜。 可以分析出,不同的消费人群对于同类的药品的购买需求,对于同样的功能的药,药存储不同价格的https://mip.wenshubang.com/baogao/155767.html
11.数据挖掘的主要技术主要有这些,看完就知道数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。 通过大量数据集进行分类的自动化过程,以通过数据分析来识别趋势和模式,建立关系来解决业务问题。 那数据挖掘的主要技术有哪些呢,今天就跟大家谈谈数据挖掘的主要技术有哪些: 1、模式跟踪 模式跟踪是数据挖掘的一项基本技术。模式跟踪旨在通过识别和监视数据https://www.fanruan.com/bw/faeggrg
12.数据分析报告(精选15篇)由上述步骤可看出,数据挖掘牵涉了大量的准备工作与规划工作,事实上许多专家都认为整套数据挖掘的过程中,有80%的时间和精力是花费在数据预处理阶段,其中包括数据的净化、数据格式转换、变量整合,以及数据表的链接。可见,在进行数据挖掘技术的分析之前,还有许多准备工作要完成。 https://www.ruiwen.com/fenxibaogao/8204699.html
13.天津大学首批10门研究生课程登陆“学堂在线”平台课程介绍:主要介绍数据分析与数据挖掘的基本概念和方法。使学习者熟悉数据挖掘的过程,掌握数据分析与数据挖掘过程中常用的算法模型及数据处理方式,为相关研究打下数据处理基础。 课程链接:https://next.xuetangx.com/course/tjnu08091002372/1497582 光电检测技术 http://www.tju.edu.cn/info/1026/2531.htm
14.跟我一起数据挖掘(20)——网站日志挖掘腾讯云开发者社区Web日志挖掘是指采用数据挖掘技术,对站点用户访问Web服务器过程中产生的日志数据进行分析处理,从而发现Web用户的访问模式和兴趣爱好等,这些信息对站点建设潜在有用的可理解的未知信息和知识,用于分析站点的被访问情况,辅助站点管理和决策支持等。 1、以改进web站点设计为目标,通过挖掘用户聚类和用户的频繁访问路径,修改站https://cloud.tencent.com/developer/article/1066751
15.生物信息学:数据管理与前沿研究数据挖掘技术在生物信息学中同样具有重要地位。通过数据挖掘,研究人员可以从海量生物数据中发现隐藏的有用信息和知识。 预约飞书咨询顾问,领取定制解决方案 → 数据库知识发现(KDD) 知识发现(Knowledge Discovery in Databases, KDD)是从大量数据中挖掘有价值信息的过程。KDD包括数据清理、数据集成、数据选择、数据转换、https://www.feishu.cn/content/bioinformatics
16.两种重要的知识管理技术:数据挖掘和知识发现知识管理知识管理是知识有效利用的手段,数据挖掘是知识管理的基础,是深层次的数据分析。知识发现作为知识管理的高级阶段,是实现数据转化为知识的必然过程。通过与传统管理技术的比较,针对两种主要的知识管理技术——数据挖掘、知识发现的特点和应用进行了探讨。 1引言 https://articles.e-works.net.cn/km/article71041.htm
17.计算机系统应用本文对机动车检测机构(以下简称车检机构)检测计算机系统规划、设计及检测数据值转换应用进行分析列举,为车检机构优化计算机联网系统,简化检测数据传输提供参考。 随着自动化检测技术在机动车检测行业的应用,检测计算机系统作为车检自动化技术的主要组成部分,在车检行业的使用越来越广泛,其不仅是提供科学、准确的检测数据的https://www.yjbys.com/file/jisuanjixitongyingyong.html
18.计算机数据库论文15篇优秀无论在学习或是工作中,大家都写过论文吧,论文是学术界进行成果交流的工具。那要怎么写好论文呢?以下是小编为大家整理的计算机数据库论文,希望对大家有所帮助。 计算机数据库论文1 【摘要】计算机数据库技术是在目前这个信息时代应用最为管饭的计算机技术之一,是计算机信息技术的发展核心和基础。数据库技术的应用,提高https://m.fwsir.com/ligong/html/ligong_20230721071337_3075651.html