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数据分析师和数据挖掘工程师的区别是什么?

发布网友 发布时间:2022-04-23 05:22

我来回答

5个回答

热心网友 时间:2022-06-02 06:34

<

热心网友 时间:2022-06-02 07:52

数据分析师岗位重在“分析”,数据挖掘工程师岗位重点是要“挖掘”。

1、【数据分析师】:基于业务,通过数据分析手段发现和分析业务问题,为决策作支持。一般招聘这类岗位的公司规模都不会太小,人数可能不是一个唯一的衡量指标,但是业务规模肯定比较大,反而言之,业务规模太小的公司就没什么可分析的了。

2、此岗位重在“分析”,首先要有一定的数据灵敏度和数学底子,知道在什么样的数据规模下,需要看什么样的数据指标。了解常规的数据挖掘算法,可以使用一些工具得到预期的结果。当然用工具的话是需要公司系统支持一些数据分析软件的,SPSS啊,Clementine什么的,如果没有,说句难听的,弄个Excel表格在有些公司也叫数据分析师。当然有些数据分析师Excel玩儿的可以很溜,可以用Excel模拟一个CTR预估算法的迭代过程。

3、【数据挖掘工程师】:偏技术,通过建立模型、算法、预测等提供一些通用的解决方案,当然也有针对某业务的。岗位重点是要“挖掘”,所以对于人的要求就是要熟悉挖掘的方法,挖掘的工具,或者至少知道在什么平台应该用什么工具,面对什么样的需求应该怎么解。

4、简单来说就是负责接收需求然后产出结果,大部分公司的数据挖掘工程师都比较被动,比如BI找你说“我要100年内的明星数据,而且要知道他们每个人在什么年代拍过什么类型的片子”,这时候你就需要做数据采集,加工整理,结果产出。中间可能会加一些数据可视化或者算法工作,但都要求不高。

5、编程底子不错的,适宜做数据挖掘工程师。数学不错有商业头脑的,适宜做数据分析师。

热心网友 时间:2022-06-02 09:27

数据分析师和数据挖掘工程师的区别如下:

1、“数据分析”的重点是观察数据,而“数据挖掘”的重点是从数据中发现“知识规则”。

2、“数据分析”得出的结论是人的智能活动结果,而“数据挖掘”得出的结论是机器从学习集(或训练集、样本集)发现的知识规则。

3、“数据分析”得出结论的运用是人的智力活动,而“数据挖掘”发现的知识规则,可以直接应用到预测。

4、“数据分析”不能建立数学模型,需要人工建模,而“数据挖掘”直接完成了数学建模。

5、相对而言,数据挖掘工程师对统计学,机器学习等技能的要求比数据分析师高得多。

6、很多情况下,数据挖掘工程师同时兼任数据分析师的角色。

关于数据分析师和数据挖掘工程师的区别可以到CDA认证机构了解一下,为响应教育部《关于在院校实施“学历证书+若干职业技能等级证书”制度试点方案》(简称1+X证书)和产学合作协同育人项目,通过“以证促学”的方式, 深化复合型技术人才培养模式和评价模式改革,培养更多具有良好专业知识、实际操作技能和职业态度的高素质、高技能的应用型人才。CDA及其认可的教育机构已与国内100多家高校达成了合作, 制定了CDA全国统一的管理制度标准,建立了高校考试中心、专业共建及新时代数据科学人才培养基地!

热心网友 时间:2022-06-02 11:18

付费内容限时免费查看回答亲~这道题由我来回答,打字需要一点时间,还请您耐心等待一下。

提问JAVA开发师与坐ETL哪个会更好

回答

    java开发师

    很高兴,为您服务!

    提问我感觉做java以后前景没有大数据好

    做大数据开发一般都是需要丛etl做起么

    回答其实java只是投入的周期长回报率还是很高的

    提问从薪资上哪个会更高一点

    回答java的开发师

    投入与收入成正比的

    提问java开发工程师与javaWeb前端哪个更好,薪资,发展前景

    回答javaweb更看重审美

    不是什么人都可以干的

    而且需要很强的沟通表达能力

    所以还是更建议java开发师

    能帮到您是我的荣幸!

    祝您生活愉快!

    如果您觉得对您有帮助的话,请辛苦点一下赞哦!谢谢!

    热心网友 时间:2022-06-02 13:26

    数据分析师主要工作就是通过数据去解决企业实际遇到的问题,包括根据数据分析的原因和结果推理以及预测未来进行制定方案、对调研搜集到的各种产品数据的整理、对资料进行分类和汇总等等。而且发展前景很好,毕竟数据分析这一行在国内才刚刚起步,很多企业都需要这方面的人才,是很有潜力的,这一行偏商科,技术辅助。真正的大牛不是数据分析工具技术,而是用数据帮助企业在产品、价格、促销、顾客、流量、财务、广告、流程、工艺等方面进行价值提升的人。像我本人就是自学的数据分析师然后毕业后去了决明工作,现在基本实现了财务自由,但想成为大数据分析师的话,需要日积月累坚持沉淀下去,相信你总有一天也能达到这个层次。
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