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“数据挖掘算法”是创建数据挖掘模型的机制。为了创建模型,算法将首先分析一组数据并查找特定模式和趋势。算法使用此分析的结果来定义挖掘模型的参数。然后,这些参数应用于整个数据集,以便提取可行模式和详细统计信息。 算法创建的挖掘模型可以采用多种形式,这包括: https://technet.microsoft.com/zh-cn/library/ms175595(v=sql.100).aspx
2.数据挖掘机器之心数据挖掘(英语:data mining)是一个跨学科的计算机科学分支 它是用人工智能、机器学习、统计学和数据库的交叉方法在相對較大型的数据集中发现模式的计算过程。 数据挖掘过程的总体目标是从一个数据集中提取信息,并将其转换成可理解的结构,以进一步使用。https://www.jiqizhixin.com/graph/technologies/7904de1e-5ab5-4f0a-aa60-693cb2978766
3.数据挖掘从业者必会的16种技术机器学习和人工智能(AI)代表了数据挖掘领域的一些最先进的发展。深度学习等高级形式的机器学习在处理大规模数据时提供高度准确的预测。因此,它们对于处理人工智能部署中的数据非常有用,如计算机视觉、语音识别或使用自然语言处理的复杂文本分析。这些数据挖掘技术有助于从半结构https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA4MTA2Mzc5Mg==&mid=2650367383&idx=8&sn=d3876adfa90ff422422f591219b35872&chksm=87977f88b0e0f69e8ecabe68a614746dc12a82ec8feb40f8dd30f8f5e744ba28b1fcaa46f010&scene=27
4.程序猿成长之路之数据挖掘篇——数据挖掘介绍数据开发搞数据挖掘随着java的发展,数据挖掘也变得逐渐热门,我们随手打开一个购物网站,首先映入眼帘的便是五花八门的推荐的物品,又如我们逛抖音、快手,就在我们上下刷屏的过程中,系统就会不停的推荐新的视频内容过来。不论是文字、视频还是图片,如果我们不去处理,那么它们就只是一堆杂乱无章的数据。但如果我们对它们进行分类、处理、统https://blog.csdn.net/qq_31236027/article/details/137046475
5.计算机毕业论文计算机毕业论文--数据挖掘技术研究 [摘要] 本文主要介绍了数据挖掘的基本概念,以及数据挖掘的方法。 [关键词] 数据挖掘 数据挖掘方法 随着信息技术迅速发展,数据库的规模不断扩大,产生了大量的数据。但大量的数据往往无法辨别隐藏在其中的能对决策提供支持的信息,而传统的查询、报表工具无法满足挖掘这些信息的需求。因此https://www.yjbys.com/biyelunwen/fanwen/jisuanji/8981.html
6.数据挖掘论文(优选10篇)篇1:数据挖掘论文 题目:档案信息管理系统中的计算机数据挖掘技术探讨 关键词:档案信息管理系统;计算 机;数据挖掘技术; 1数据挖掘技术概述 数据挖掘技术就是指在超多随机数据中提取隐含信息,并且将其整合后应用 在知识处理体系 的技术过程。若是从技术层面判定数据挖掘技术,则需要将其划 http://www.360doc.com/content/23/1127/11/82785916_1105448548.shtml
7.数据挖掘技术研究以及在档案计算机管理系统中的应用数据挖掘技术研究以及在档案计算机管理系统中的应用,数据挖掘,数据仓库,档案科研,档案管理自动化,数据挖掘是指从数据中发现隐含在其中知识的一种实践过程,作为一种技术它已应用在很多领域,而在档案信息管理领域中它还很陌生。https://wap.cnki.net/touch/web/Dissertation/Article/-2004030013.nh.html
8.数据挖掘和计算机软件开发技术在认知筛查中的应用[1]郭国智,肖寒引.计算机软件技术开发与运用研究[J].科技资讯.2022,20(7).DOI:10.16661/j.cnki.1672-3791.2112-5042-2035. [2]韩春春.计算机数据挖掘技术的开发及其应用研究[J].科技资讯.2021,19(28).DOI:10.16661/j.cnki.1672-3791.2110-5042-5345. https://d.wanfangdata.com.cn/thesis/Y3860547
9.计算机视觉与数据挖掘数据挖掘和机器视觉你所需要的预备知识(主要是数学)应该包括:微积分(偏导数、梯度等等)、概率论与数理统计(例如极大似然估计、中央极限定理、大数法则等等)、最优化方法(比如梯度下降、牛顿-拉普什方法、变分法(欧拉-拉格朗日方程)、凸优化等等)——如果你对其中的某些名词感到陌生,那么就说明你尚不具备深入开展数据挖掘算法学习的能力https://blog.51cto.com/u_16099267/9272721
10.数据挖掘论文随着会计现代化的发展,会计越来越多的运用计算机技术的拓展。 一、数据挖掘 数据挖掘是从数据当中发现趋势和模式的过程,它融合了现代统计学、知识信息系统、机器学习、决策理论和数据库管理等多学科的知识。它能有效地从大量的、不完全的、模糊的实际应用数据中,提取隐含在其中的潜在有用的信息和知识,揭示出大量数据中https://www.unjs.com/lunwen/f/20220924130749_5650839.html
11.以下哪个选项不和数据挖掘与计算机科学有关。以下哪个选项不和数据挖掘与计算机科学有关。 A. 机器学习 B. 情报检索 C. 错误代码 D. 在线分析 题目标签:数据挖掘计算机科学选项如何将EXCEL生成题库手机刷题 如何制作自己的在线小题库 > 手机使用 分享 反馈 收藏 举报 参考答案: C 复制 纠错https://www.shuashuati.com/ti/65f8ab6db27a4511ae51f6ed5858f29a.html?fm=bdcd26eb78265d4aee6ea7f4f4b145d517
12.计算机学院在国际信息检索与数据挖掘顶级会议WSDM获奖[本站讯]3月4日-8日,国际信息检索与数据挖掘领域顶级会议WSDM (The 17th ACM International Conference on Web Search and Data Mining)在墨西哥召开,山东大学计算机科学与技术学院信息检索实验室的研究成果“Debiasing Sequential Recommenders through Distributionally Robust Optimization over System Exposure”获得了本次https://www.view.sdu.edu.cn/info/1021/188451.htm
13.《计算机科学丛书:数据挖掘与R语言》([葡]LuísTorgo)摘要书评图书 > 计算机与互联网 > 数据库 > 机工出版 > 计算机科学丛书:数据挖掘与R语言 机械工业出版社京东自营官方旗舰店 计算机科学丛书:数据挖掘与R语言 [葡]Luís Torgo著,李洪成,陈道轮,吴立明译 京东价 ¥ 促销 展开促销 配送至 --请选择-- 支持https://book.jd.com/11221177.html
14.数据挖掘论文[1]刘占波,王立伟,王晓丽.大数据环境下基于数据挖掘技术的高校科研管理系统的设计[J].电子测试,20xx(1):21-22. [2]史子静.高校科研管理系统中计算机数据挖掘技术的运用研究[J].科技资讯,20xx(6):65-66. [3]丁磊.数据挖掘技术在高校教师科研管理中的应用研究[D].大连海事大学,20xx. https://www.ruiwen.com/lunwen/5421411.html
15.好未来荣获国际计算机教育数据挖掘竞赛冠军近日,第五届计算机教育数据挖掘研讨会(The 5th Educational Data Mining in Computer Science Education Workshop) 挑战赛公布了第二阶段的竞赛成绩。好未来国际化业务算法团队联合暨南大学广东智慧教育研究院,从全球95个参赛队伍中脱颖而出,在第二阶段的两项任务中,分别荣获一项冠军和一项亚军。 http://www.100tal.com/article/421.html
16.数据挖掘概念与技术.pdf一般地,概念描述、关联分析、分类、预测和聚类挖掘数据规律,将同外者作为噪音排除。这些方法也能帮助检测局外者。根据所用的技术分类:数据挖掘系统也可以根据所用的数据挖掘技术分类。这些技术可以根据用户交互程度例(如,自动系统、交互探查系统、查询驱动系统),或所用的数据分析方法例(如,https://m.book118.com/html/2024/0715/5212133331011243.shtm
17.2020年计算机视觉与数据挖掘国际学术会议(ICCVDM2020)2020年计算机视觉与数据挖掘国际学术会议( ICCVDM 2020 )定于2020年8月7-9日在中国西安隆重举行。会议旨在针对计算机科学、人工智能、机器人科学与工程、大数据等前沿领域,为专家学者、工程技术人员、技术研发人员提供一个交流全球相关领域科技学术最新发展趋势,链接重点领域国内外顶尖、活跃、最新学术资源的平台,通过经验https://www.allconfs.org/meeting/index.asp?id=8259