一、岗位简介

数据挖掘师专注于从大量数据中发现模式、关联和趋势，并利用这些信息来支持企业决策。

二、工作内容

• 数据收集和清洗：从各种来源获取数据，并对其进行处理和清洗，以确保数据质量和准确性。
• 特征选择和特征工程：根据问题需求选择合适的特征，并对原始数据进行转换和组合，以提高模型的性能。
• 模型开发和评估：应用机器学习和统计方法构建预测模型，并对其进行评估和优化。
• 数据可视化和解释：将分析结果以可视化的方式呈现给非技术人员，并解释模型的预测和结论。
• 与团队合作：与数据科学家、软件工程师和业务部门密切合作，共同解决复杂的数据挖掘问题。

三、主要职责

• 收集、整理和清洗大规模数据集。
• 运用统计学和机器学习算法进行数据分析和挖掘。
• 构建和优化预测模型，提供有关业务问题的解决方案。
• 将数据分析结果可视化，向非技术人员传达复杂概念。
• 与团队成员合作，共同开发和实施数据挖掘项目。

四、核心逻辑

对大量数据进行深入的分析和挖掘的能力，提取有价值的信息和知识的清晰思路，提供业务洞见和决策支持的业务思维。

五、从业条件

1.学历要求

• 大部分要求本科及以上；
• 相关专业知识；
• 统计学、数学、计算机。

2.专业分布情况

六、职位发展

1.岗位薪资变化折线图

2.岗位细分

• 商业智能工程师：负责将企业数据转化为商业洞察力和决策支持，需要了解企业业务需求和发展方向，能够利用数据分析工具和技术，从数据中发现问题并提出解决方案。
• 自然语言处理工程师：负责自然语言处理和数据挖掘、模型训练和优化等工作，根据具体业务场景进行研究和开发的人员。
• 深度学习算法工程师：应用深度学习算法技术，解决各行业中的实际业务问题，探索人工智能与机器学习领域前沿技术进展的高级工程师。
• 语音识别工程师：针对具体应用场景，开发、测试和优化语音识别系统或工具，实现语音识别、语音指令、人机交互等功能的计算机工程师。

3.相关行业

包括科技、电子商务、制造、金融、医疗保健、能源与环境、物流与运输、媒体与广告等众多领域。

 4.为了适应互联网时代的发展，数据挖掘师需要做些什么 

• 大数据的应用：互联网时代的许多业务都依赖于大数据的分析和挖掘。数据挖掘师需要处理大规模的数据集，需要他们使用更高级的技术和工具以应对大数据的挑战。
• 用户行为分析的重视：在互联网时代，用户的行为对于业务成功至关重要。数据挖掘师需要深入研究用户的行为，来分析用户行为，以提供个性化的推荐和服务。
• 实时数据分析的需求：互联网时代要求数据挖掘师能够进行实时数据分析，以便及时做出决策和调整策略。这需要他们使用实时数据处理技术和工具来满足业务的实时需求。
• 数据安全和隐私保护：在互联网时代，数据挖掘师需要了解数据安全和隐私保护的法规和标准，并使用适当的技术和工具来保护用户数据的安全和隐私。

七、常用工具

• Python（或其他编程语言）
• 数据可视化工具：Tableau、D3.js等，帮助更好地理解数据分布和关系。
• 机器学习库：Scikit-learn、TensorFlow。用于构建和优化预测模型。