本文目录
- 数据分析与数据挖掘工程师，需要掌握哪些必备工具
- 数据分析师需要懂编程吗
- 数据研发工程师、数据分析师、数据挖掘工程师有什么大的区别
- 程序员和数据挖掘工程师哪个岗位对写代码要求更高
- 本科数学，目前在读计算机研一，毕业的时候想要应聘数据挖掘工程师，看了对数据挖掘工程师的招聘要求，感觉太宽泛了，希望能具体说一下现在应该准备哪些知识（算法编程语言其他），谢谢
- 只有大专学历且零工作经验，如何去应聘数据分析师与挖掘工程师的岗位
- 统计学、数学、计算机，哪个专业对以后从事数据分析师与数据挖掘工程师有好处
- 豆瓣的数据挖掘工程师工资多少
数据分析与数据挖掘工程师，需要掌握哪些必备工具
至于工具的话，举例说几个，可以帮助我们从各种角度分析大数据的工具。并通过数据做出正确的业务决策：
RapidMiner：
这事一款免费数据挖掘工具质疑，它是一个开源的数据挖掘软件，是由java语言编写的。这个软件可以提供一些可扩展的数据分析挖掘算法的实现。可以帮我们开发人员更快更方面的应用这个软件。优势就是在于，我们使用的人是不需要会写任何代码的，这只是一个服务的提供。除了挖掘数据之外还可以提供数据预处理和可视化、预测分析和统计建模、还有评估和部署等等功能；
SAS Data Mining （SAS数据挖掘软件）
这个软件对于我们使用者来说也是不需要写任何代码的，它提供易于使用的GUI。并且提供从数据处理、集群到最终环节的自动化工具。我们可以从中得出结果做出正确的决策。因为是商业数据挖掘软件，所以里面包含了很多高端的工具，例如：自动化、秘籍像算法、建模、数据可视化等等；
WEKA
这款工具是一款非常复杂的数据挖掘工具。这个工具是基于java版本，支持多种标准数据挖掘任务。包括数据预处理，还有收集，分类，回归分析、可视化和特征选取；
本回答是参考techgyd整理。暂时更新这些，日后再来整理各种好用的工具；
数据分析师需要懂编程吗
谢谢邀请！
数据分析师通常分成两种，一种是应用级数据分析师，另一种是研发级数据分析师，区别就在于是否具备算法设计及实现的能力。
应用级数据分析师通常需要掌握各种数据分析工具，把业务模型映射到数据分析工具上，从而得到数据分析的结果。数据分析工具比较多，比如Excel就是一个传统的数据分析工具，另外还有Minitab、LINGO、JMP等，要想全面掌握这些工具的使用需要具备一定的数学基础和统计学基础。通常做BI的数据分析师还需要进一步掌握数据库的基础知识，但是难度往往并不大。
研发级数据分析师就需要掌握编程知识了，在数据分析领域R、Python、C、MATLAB等语言都有广泛的应用，目前通过Python等语言来完成数据分析也是一个比较常见的做法。其实MATLAB也是一个在数据分析领域占据重要位置的软件（语言），MATLAB功能非常强大。
在大数据时代，通过机器学习的方式实现数据分析是一个比较常见的方式，而Python语言则是一个比较常见的选择，一方面Python语言简单易学，另一方面Python语言具备丰富的库支持，比如Numpy、Scipy、Matplotlib、Sympy、pandas等都是比较常见的库，这些库的使用会极大的降低算法实现的难度。
总之，对于数据分析师来说，如果想在数据分析的道路上走的更远，编程是一定要掌握的，其实编程语言本身并不是数据分析环节中的难点，比如学习Python还是一个比较轻松的过程。
对于基础比较薄弱的学习者来说，从使用工具开始学习数据分析是一个比较现实的选择。
作者简介：中国科学院大学计算机专业研究生导师，从事IT行业多年，研究方向包括动态软件体系结构、大数据、人工智能相关领域，有多年的一线研发经验。
欢迎关注作者，欢迎咨询计算机相关问题。
数据研发工程师、数据分析师、数据挖掘工程师有什么大的区别
谢邀，我本人就是做行业研究和市场分析的，每天和信息和数据打交道。
他们的职能及区别应该是这样的：
1.数据分析师
分析已有的数据，分类统计、比较、趋势变化。
2.数据挖掘工程师
从已有数据中探索出其他数据、以及数据规律等。
3.数据研发工程师
这个应该是程序猿的工作内容，把数据和算法或简单程序融合应用、或制作数据应用的软件。
时间有限，点到为止。希望能有所提示。
程序员和数据挖掘工程师哪个岗位对写代码要求更高
谢谢邀请！
作为一名IT行业的从业者，同时也是一名大数据、机器学习方向的研究生导师，我来回答一下这个问题。
首先，从工作任务上来看，程序员主要的任务是完成程序的编写，涉及到业务逻辑的具体实现，当然程序员也需要具备一定的算法设计能力，但是对于应用级程序员来说，对于算法的要求并不高。数据挖掘工程师主要的任务是完成数据规律（价值）的发现，工作的重点是算法设计、实现和训练。所以，虽然数据挖掘工程师也需要一定的代码编写能力，但是从工作任务上来看，程序员对于编写代码的要求要更高一些。
其次，从知识结构上来看，程序员的知识结构涉及到三个大的方面，分别是编程语言、数据结构和算法设计，另外还涉及到操作系统、计算机网络、数据库等计算机基础内容。数据挖掘工程师的知识结构则以统计学和数学为基础，同时结合机器学习、模式识别、数据库、程序设计等内容。所以决定数据挖掘工程师能力的基础并不是程序设计能力，而是算法设计能力、建模能力、数据管理能力等方面。
最后，从岗位发展空间来看，程序员的发展路线可以归纳为三个阶段，分别是应用级开发、研发级开发和架构设计，而决定程序员能否在开发的道路上走得更远，数学基础起到比较重要的作用，如果从事硬件开发还需要具备扎实的物理基础。数据挖掘工程师通常的起点就是研发级岗位，未来的发展方向即可以走研发专家路线，也可以走咨询专家路线。另外，从职业生命周期来看，数据挖掘工程师要具有一定的优势。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言！
本科数学，目前在读计算机研一，毕业的时候想要应聘数据挖掘工程师，看了对数据挖掘工程师的招聘要求，感觉太宽泛了，希望能具体说一下现在应该准备哪些知识（算法编程语言其他），谢谢
数据挖掘这门学科确实很宽泛，涉及到的知识有很多，长篇大论也有很多种说法；我给你个更利于就业开展工作的答案：
1、到招聘网站搜集数据挖掘工程师方面的招聘信息，看其岗位招聘要求；很多企业在招聘时都会罗列需要学过的课程以及需要用到的编程语言；这个更接地气，说明比较常用，便于针对性学习掌握；
2、联系并咨询相识且从事这方面工作的同学、学长，看看他们工作中遇到的哪类痛点比较多，哪些是常用，好便于学习；
3、多看看相关方面开发实例，自我分析其结构、算法，模拟实操助于提高；
至于语言，Python、汇编、C这些都是常用语言；
这样说，只是为了让你在求知的道路上少走一点拐路，有的放矢，与时俱进。
八个字概括：“精准定位、高效学习”！
希望我的回答对你有用。
只有大专学历且零工作经验，如何去应聘数据分析师与挖掘工程师的岗位
虽然我很想说喜欢什么就努力去做，但是我还是不得不说，你这个找工作可能有点困难，首先你的专业都不是计算机相关专业，而是都不是一个工科专业，可能连高数都忙于学过，这样的话，学习机器学习相关知识有点困难，其次，现在数据分析、数据挖掘相关岗位最底学历要求是本科（一些小公司除外），你的学历基本不够，在一般的互联网公司，你基本不会有面试的机会。更重的一点，你对算法相关岗位可能有一点误会，他绝不是大部分零基础出门的人说的，懂一点Python，会调几个包就好的，我本人现在就是互联网算法工程师，平时也会去面试别人，所以，你这个找工作还是很困难的，当然，喜欢就是最大的动力，互联网还是一个靠实力的地方，加入你掌握的足够好，有那个实力，也是可以找到工作的。说的是实话，希望你理解。
统计学、数学、计算机，哪个专业对以后从事数据分析师与数据挖掘工程师有好处
个人认为针对数据分析或者是挖掘工程师对口的专业是计算机、自动化、计算数学、统计学等，排名分先后。
首先算法工程师首先要掌握的技能就是coding，绝大部分的算法工程师需要写代码来验证自己的算法思路，LR时代，做特征工程，加特征或者修改特征都需要我们改线上或者线下服务特征，处理两套代码。一般语言用的是C++和python/java；一般来说，大部分的算法工程师的专业都是计算机；
如果是数学专业的话，主要的课程都是数值代数，数值分析，运筹学等等。虽然不少计算机专业的同学会觉得对偶的做法很费解，这就是数据专业的优势，可是劣势也很明显，就是代码方面的，计算机内存，数据结构，算法导论都需要自学；
统计学和数学专业的差别也很大，比如多远统计分析中就包含了主成分分析，因子分析，方差分析等等，经典的提供积雪的假设检验还有各种分布也是算法当中经常会涉及到的。个人认为，统计学转算法方向，是要学的东西最多，既要学习优化的东西，又要学习计算机的东西，难度较大。
最后看一下数据分析师或者挖掘工程师的必备技能：
豆瓣的数据挖掘工程师工资多少
有朋友去了滴滴打车，年薪15（月）乘15（万），也是研究生，当然也跟个人能力有关，不过这几个朋友学得都是大数据，浙大毕业，最少的一个月也8000+，但她不满意这个工资最近辞了，正在找更高薪水的工作，所以我觉得你可以多找些信息。最终要的是还是个人能力，得有一项比较好的技术。这个专业应该挺挣钱的。。。
