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
在神经网络模型搭建中,“最后一层是否添加激活函数”是新手常困惑的关键问题——有人照搬中间层的ReLU激活,导致回归任务输出异 ...
2025-12-05在机器学习落地过程中,“模型准确率高但不可解释”“面对数据噪声就失效”是两大核心痛点——金融风控模型若无法解释决策依据, ...
2025-12-05在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力模型中,“指标计算”是基础技能,而“指标体系搭建”则是区分新手与资深分析 ...
2025-12-05在回归分析的结果解读中,R方(决定系数)是衡量模型拟合效果的核心指标——它代表因变量的变异中能被自变量解释的比例,取值通 ...
2025-12-04在城市规划、物流配送、文旅分析等场景中,经纬度热力图是解读空间数据的核心工具——它能将零散的GPS坐标(如外卖订单地址、景 ...
2025-12-04在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的指标体系中,“通用指标”与“场景指标”并非相互割裂的两个部分,而是支撑业务分 ...
2025-12-04每到“双十一”,电商平台的销售额会迎来爆发式增长;每逢冬季,北方的天然气消耗量会显著上升;每月的10号左右,工资发放会带动 ...
2025-12-03随着数字化转型的深入,企业面临的数据量呈指数级增长——电商的用户行为日志、物联网的传感器数据、社交平台的图文视频等,这些 ...
2025-12-03在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,“指标”是贯穿始终的核心载体——从“销售额环比增长15%”的业务结论 ...
2025-12-03在神经网络训练中,损失函数的数值变化常被视为模型训练效果的“核心仪表盘”——初学者盯着屏幕上不断下降的损失值满心欢喜,却 ...
2025-12-02在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“用部分数据推断整体情况”是高频需求——从10万条订单样本中判断全 ...
2025-12-02在数据预处理的纲量统一环节,标准化是消除量纲影响的核心手段——它将不同量级的特征(如“用户年龄”“消费金额”)转化为同一 ...
2025-12-02在数据驱动决策成为企业核心竞争力的今天,A/B测试已从“可选优化工具”升级为“必选验证体系”。它通过控制变量法构建“平行实 ...
2025-12-01在时间序列预测任务中,LSTM(长短期记忆网络)凭借对时序依赖关系的捕捉能力成为主流模型。但很多开发者在实操中会遇到困惑:用 ...
2025-12-01引言:数据时代的“透视镜”与“掘金者” 在数字经济浪潮下,数据已成为企业决策的核心资产,而CDA数据分析师正是挖掘数据价值的 ...
2025-12-01数据分析师的日常,常始于一堆“毫无章法”的数据点:电商后台导出的零散订单记录、APP埋点收集的无序用户行为日志、传感器实时 ...
2025-11-28在MySQL数据库运维中,“query end”是查询执行生命周期的收尾阶段,理论上耗时极短——主要完成结果集封装、资源释放、事务状态 ...
2025-11-28在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工具包中,透视分析方法是处理表结构数据的“瑞士军刀”——无需复杂代码,仅通过 ...
2025-11-28在统计分析中,数据的分布形态是决定“用什么方法分析、信什么结果”的底层逻辑——它如同数据的“性格”,直接影响着描述统计的 ...
2025-11-27在电商订单查询、用户信息导出等业务场景中,技术人员常面临一个选择:是一次性查询500条数据,还是分5次每次查询100条?这个问 ...
2025-11-27