京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
数据挖掘和分析工程师
数据挖掘和分析工程师,第一眼看过去,应该大家都会觉得很陌生,不用担心,今天我就跟大家讲讲数据挖掘和分析工程师的具体工作岗位和要求分别是什么。
我们来看一下关于数据挖掘和分析工程师的例子
阿里巴巴资深专家详细解析分布式系统的事务处理经典问题及模型,美团网从事数据开发和挖掘工作的梁堰波分析如何让大数据在企业当中发挥价值,AWS启动大规模降价(其中部分产品降幅达到50%),还有IBM 斥资12亿美元在全球建造数据中心。云计算再掀创业热潮,19家企业入驻微软创投,爱奇艺运营副总裁详细谈了他们是如何挖掘5.5亿用户数据价值的。
数据挖掘和分析工程师的具体工作岗位和要求
百度在线网络技术有限公司
工作职责:
-研究数据挖掘或统计学习领域的前沿技术
-从系统应用的角度,利用数据挖掘/统计学习的理论和方法解决实际问题
职位要求:
-热爱互联网,对搜索技术有浓厚的兴趣
-熟练掌握数据挖掘或统计学习的基础理论和方法,并有相关的实践经验 -具有良好的分析问题和解决问题的能力,对解决具有挑战性问题充满激情 -计算机/数学相关专业本科或以上学历
虹软(上海)科技有限公司
工作职责:
-研究数据挖掘或统计学习领域的前沿技术
-从系统应用的角度,利用数据挖掘/统计学习的理论和方法解决实际问题
职位要求:
-热爱互联网,对搜索技术有浓厚的兴趣
-熟练掌握数据挖掘或统计学习的基础理论和方法,并有相关的实践经验 -具有良好的分析问题和解决问题的能力,对解决具有挑战性问题充满激情 -计算机/数学相关专业本科或以上学历
北京金和软件有限公司
岗位职责:负责对数据进行分析挖掘
岗位要求:1、具有海量数据挖掘、分析等相关项目实施二年以上的工作经验2、具有深厚的统计学、数学、数据挖掘知识,熟悉数据挖掘的相关技术。3、能根据数据的实际情况设计数据挖掘模型。 4、精通Sqlserver,Oracle,Mysql,DB2等常见数据库的操作。5、思维敏捷,良好的逻辑分析能力、良好的沟通能力
国内知名大型互联网公司 20万(淘宝猎头)
岗位职责
1、对淘宝网海量数据进行分析,从数据中挖掘潜在的问题和商业价值,规划、设计基于挖掘模型的解决方案;
2、挖掘用户在网站上的搜索、浏览、收藏、交易等行为特征,支持业务部门的数据化运营; 3、分析网站上各类违规和违法行为(包括欺诈、被盗、炒作、违禁品等),构建精准的监控模型。
4、根据业务需求和目标,将挖掘模型转化为实际应用。
岗位要求
1、 计算机、统计等相关专业硕士及以上学历;
2、对数据挖掘领域兴趣浓厚,能够不断的自我学习;
3、对统计学和数据挖掘算法原理有较为深刻的理解;
4、熟练使用SPSS Clementine/SAS EM等数据挖掘工具;
5、熟悉Oracle、Mysql等数据库,精通SQL;
6、具有良好的逻辑分析能力、沟通能力和文字表达能力
工作职责:
运用机器学习、文本分类与聚类技术来处理海量数据,分析与挖掘各种潜在关联,从系统应用的角度,利用数据挖掘、统计学习的理论和方法来解决实际问题,大幅提升搜索相关度、流量变现能力,改善用户体验。 主要工作内容包括:
-研究数据挖掘或统计学习领域的前沿技术
-大规模机器学习算法研究及并行化实现,为各种大规模机器学习应用提供稳定的服务 -通过对数据的敏锐洞察,深入挖掘商业产品潜在价值,进而为客户和网民提供更有价值的服务
-通过对技术的不断完善,推动产品的深化,使得技术成为公司成长的驱动,体现技术价值
职位要求:
-计算机/数学/经济相关专业,硕士及以上学历
-具有以下任一领域相关的理论背景:机器学习/数据挖掘/信息检索/自然语言处理/语言模型/文本分类与聚类/统计数学/机制设计/博弈论
-至少精通一门编程语言,熟悉网络编程、多线程、分布式编程技术,对数据结构和算法设计有较为深刻的理解
-有强烈的上进心和求知欲,善于学习和运用新知识
-良好的逻辑思维能力,能够从海量数据中发现有价值的规律,对数据敏感,能够发现关键数据、发现关键问题
-较强的沟通能力和逻辑表达能力,具备良好的团队合作精神和主动沟通意识
-具有良好的分析和解决问题的能力,较强的创新能力,对解决挑战性问题充满热情 具有以下条件者优先:
-熟悉文本分类、聚类、机器翻译,有海量数据处理、数据挖掘、机器学习项目经验 -熟悉分布式计算或高性能并行计算,并有相关项目经验
-了解机器学习的基本算法,如回归方法、决策树、SVM等;能从不同的角度思考、分析问题,敢于大胆地提出创新的解决方案
推荐与个性化部_数据挖掘与分析实习工程师
工作职责:
-负责日志统计挖掘和数据分析
-负责相关的日志挖掘的统计开发、维护
-针对实验数据,在统计学上或者产品应用上分析
职位要求:
-计算机相关专业,有一定编程基础;或数学专业,对于统计分析相关的理论有一定基础 -熟悉linux下开发环境和shell,熟悉一种脚本语言(python,awk,perl,php等)或c++编程经验
-优秀的分析问题和解决问题的能力,对解决具有挑战性问题充
满激情 -有mapreduce或日志挖掘开发经验者优先
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
B+树作为数据库索引的核心数据结构,其高效的查询、插入、删除性能,离不开节点间指针的合理设计。在日常学习和数据库开发中,很 ...
2026-01-30在数据库开发中,UUID(通用唯一识别码)是生成唯一主键、唯一标识的常用方式,其标准格式包含4个短横线(如550e8400-e29b-41d4- ...
2026-01-30商业数据分析的价值落地,离不开标准化、系统化的总体流程作为支撑;而CDA(Certified Data Analyst)数据分析师,作为经过系统 ...
2026-01-30在数据分析、质量控制、科研实验等场景中,数据波动性(离散程度)的精准衡量是判断数据可靠性、稳定性的核心环节。标准差(Stan ...
2026-01-29在数据分析、质量检测、科研实验等领域,判断数据间是否存在本质差异是核心需求,而t检验、F检验是实现这一目标的经典统计方法。 ...
2026-01-29统计制图(数据可视化)是数据分析的核心呈现载体,它将抽象的数据转化为直观的图表、图形,让数据规律、业务差异与潜在问题一目 ...
2026-01-29箱线图(Box Plot)作为数据分布可视化的核心工具,能清晰呈现数据的中位数、四分位数、异常值等关键统计特征,广泛应用于数据分 ...
2026-01-28在回归分析、机器学习建模等数据分析场景中,多重共线性是高频数据问题——当多个自变量间存在较强的线性关联时,会导致模型系数 ...
2026-01-28数据分析的价值落地,离不开科学方法的支撑。六种核心分析方法——描述性分析、诊断性分析、预测性分析、规范性分析、对比分析、 ...
2026-01-28在机器学习与数据分析领域,特征是连接数据与模型的核心载体,而特征重要性分析则是挖掘数据价值、优化模型性能、赋能业务决策的 ...
2026-01-27关联分析是数据挖掘领域中挖掘数据间潜在关联关系的经典方法,广泛应用于零售购物篮分析、电商推荐、用户行为路径挖掘等场景。而 ...
2026-01-27数据分析的基础范式,是支撑数据工作从“零散操作”走向“标准化落地”的核心方法论框架,它定义了数据分析的核心逻辑、流程与目 ...
2026-01-27在数据分析、后端开发、业务运维等工作中,SQL语句是操作数据库的核心工具。面对复杂的表结构、多表关联逻辑及灵活的查询需求, ...
2026-01-26支持向量机(SVM)作为机器学习中经典的分类算法,凭借其在小样本、高维数据场景下的优异泛化能力,被广泛应用于图像识别、文本 ...
2026-01-26在数字化浪潮下,数据分析已成为企业决策的核心支撑,而CDA数据分析师作为标准化、专业化的数据人才代表,正逐步成为连接数据资 ...
2026-01-26数据分析的核心价值在于用数据驱动决策,而指标作为数据的“载体”,其选取的合理性直接决定分析结果的有效性。选对指标能精准定 ...
2026-01-23在MySQL查询编写中,我们习惯按“SELECT → FROM → WHERE → ORDER BY”的语法顺序组织语句,直觉上认为代码顺序即执行顺序。但 ...
2026-01-23数字化转型已从企业“可选项”升级为“必答题”,其核心本质是通过数据驱动业务重构、流程优化与模式创新,实现从传统运营向智能 ...
2026-01-23CDA持证人已遍布在世界范围各行各业,包括世界500强企业、顶尖科技独角兽、大型金融机构、国企事业单位、国家行政机关等等,“CDA数据分析师”人才队伍遵守着CDA职业道德准则,发挥着专业技能,已成为支撑科技发展的核心力量。 ...
2026-01-22在数字化时代,企业积累的海量数据如同散落的珍珠,而数据模型就是串联这些珍珠的线——它并非简单的数据集合,而是对现实业务场 ...
2026-01-22