数据挖掘工程师(数据分析师每天在做什么)

要做数据挖掘工程师要学什么专业

本科或硕士以上学历，数据挖掘、统计学、数据库相关专业。熟练掌握关系数据库技术，具有数据库系统开发经验；熟练掌握常用的数据挖掘算法；具备数理统计理论基础，并熟悉常用的统计工具软件。国内一批大学，211或者985最好。

数据分析和数据挖掘有什么区别

数据分析和数据挖掘都是对数据进行处理、分析和挖掘的过程，但它们的目的、方法、和技术应用略有不同。以下是它们之间的主要区别：

1.目的：

数据分析主要是为了描述和分析已有的数据，以便更好地理解数据和驱动决策。数据分析侧重于利用统计方法、可视化和报表工具对数据进行解释和呈现。

数据挖掘则侧重于通过算法和技术从大量数据中发现有意义的模式和趋势，从而为预测、分类、聚类等任务提供支持。数据挖掘更注重使用机器学习、模式识别和数据挖掘算法对数据进行深入分析。

2.方法：

数据分析通常使用描述性统计分析（如均值、中位数、标准差、频率分布等）、数据可视化（如柱状图、饼图、散点图等）和报表等技术。数据分析主要关注数据的呈现和沟通，帮助用户理解数据和解决问题。

数据挖掘则使用高级统计方法、机器学习算法（如分类、聚类、回归、关联规则等）以及神经网络、深度学习等技术对数据进行深入分析。数据挖掘更注重寻找数据中的复杂模式和规律，以便进行预测、分类等任务。

3.技术应用：

数据分析主要用于商业智能、市场研究、财务分析等领域，帮助用户了解数据并做出决策。数据分析的工具包括Excel、SPSS、R、Python等。

数据挖掘则广泛应用于科学研究、机器学习、计算机视觉、自然语言处理等领域。数据挖掘的工具包括各种编程语言（如Python、R、Java、C++等）以及机器学习和深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch等）。

总之，数据分析和数据挖掘都利用数据进行研究和分析，但数据分析主要侧重于描述性和探索性的分析，而数据挖掘更注重从数据中发现复杂的模式和规律。在实际应用中，两者往往会结合使用，以充分发挥数据的潜力，为决策提供有力支持。

中国电信数据挖掘与分析工程师这个部门主要是做什么

分析工程师不太清楚，数据挖掘主要是通过模型的方式对用户产生的数据进行深层次的分析，例如用户的属性可能宽度不够，那么通过用户的性别、年龄、职业三个主要项，结合例如k-means算法等便可判定用户的大致属性，对于企业指导运营等有着锦上添花的作用。

大数据开发工程师职业寿命

职业寿命一般就在三十五五度左，由于大数据开发工程师它是一种高科技职业，高科技的缺点就是变化快，技术迭代快，工程师过了三十五岁，他的思维和技术就会固化，没有年轻的工程师脑子转的快，如果不能生升到更高的职位，那就只有被裁掉的命运

数据挖掘工程师有前途吗

非常有前途的。

现在的社会，是充满着大数据的时代，数据挖掘工程师是一个非常好的职业，是为社会发展需要做工作的行业