大數(shù)據(jù)挖掘的前景如何？謝謝你的邀請。大數(shù)據(jù)挖掘的前景如何？去純互聯(lián)網(wǎng)公司還是傳統(tǒng)行業(yè)更好？這是個好問題?？梢哉f，大數(shù)據(jù)挖掘是一個熱門話題。據(jù)中國商業(yè)聯(lián)合會數(shù)據(jù)分析專業(yè)委員會統(tǒng)計，未來我國基礎數(shù)據(jù)分析人

大數(shù)據(jù)挖掘的前景如何？

謝謝你的邀請。

大數(shù)據(jù)挖掘的前景如何？去純互聯(lián)網(wǎng)公司還是傳統(tǒng)行業(yè)更好？這是個好問題?？梢哉f，大數(shù)據(jù)挖掘是一個熱門話題。據(jù)中國商業(yè)聯(lián)合會數(shù)據(jù)分析專業(yè)委員會統(tǒng)計，未來我國基礎數(shù)據(jù)分析人才缺口將達到1400萬人，因此大數(shù)據(jù)挖掘的就業(yè)前景良好。

作為一名大數(shù)據(jù)挖掘人員，我們需要做的是從數(shù)據(jù)庫或其他形式的數(shù)據(jù)文檔中發(fā)現(xiàn)顯式或隱式的有價值的數(shù)據(jù)。除了一定的數(shù)理統(tǒng)計知識外，最好有一定的編程能力，熟悉開發(fā)，比如python、Java等，至于就業(yè)方向，我們可以根據(jù)自己的發(fā)展方向來確定。

去大數(shù)據(jù)公司可能是大多數(shù)人的選擇，因為他們可以看到不同行業(yè)的更多業(yè)務，了解更多關于大數(shù)據(jù)的前沿知識。至于對傳統(tǒng)行業(yè)的選擇，大多是針對某個行業(yè)的數(shù)據(jù)，比較單調，但更容易成為這個行業(yè)的數(shù)據(jù)分析專家。

從個人經(jīng)驗或大多數(shù)人的選擇來看，大數(shù)據(jù)公司應該是更好的選擇。事實上，大數(shù)據(jù)挖掘技術幾乎是一樣的。如果選擇大數(shù)據(jù)公司，可以看到和了解各行各業(yè)的數(shù)據(jù)和商業(yè)形態(tài)。而且，大數(shù)據(jù)公司的收入會相對較高。

另一方面，如果你想成為某個行業(yè)的專家，那么去傳統(tǒng)行業(yè)也許是個不錯的選擇。傳統(tǒng)的行業(yè)單位更加細分，更加具體。我們每天接觸和研究的都是行業(yè)的數(shù)據(jù)。從長遠來看，我們可以深入行業(yè)，通過數(shù)據(jù)看到本質，更容易成為行業(yè)專家。比如在健康、金融、零售等領域，每個領域都會有深厚的商業(yè)知識。

如果你只是把數(shù)據(jù)挖掘作為一項工作，有較高的收入，或者認為某個行業(yè)的數(shù)據(jù)過于單調，那么去大數(shù)據(jù)公司是更好的選擇。

自學python到什么程度可以應聘大數(shù)據(jù)挖掘？

為什么人們覺得很難？

首先回答問題，對于數(shù)據(jù)挖掘來說，Python只是一個工具，類似于通常使用的Excel，但是他處理大量的數(shù)據(jù)，也可以用復雜的程序來做機器學習。如果你只學會使用python，就像說你在找工作的時候可以熟練地使用excel一樣。事實上，效果并不好。真正有用的是數(shù)據(jù)挖掘的數(shù)學基礎。

除了我的真實經(jīng)歷，我兩年前從南京畢業(yè)，在一家國有企業(yè)做數(shù)據(jù)分析。我原來的專業(yè)是機械設計和自動化。去年，我覺得大數(shù)據(jù)將是未來的趨勢。在糾結了很久之后，我決定轉向大數(shù)據(jù)挖掘。決定前，大家都說難度很大，社會招聘對經(jīng)驗很感興趣。家人都反對，說現(xiàn)在工作很穩(wěn)定，為什么要換呢。當時，我認為這是一個機會。如果我錯過了，我可能錯過了。今年10月，我裸體辭職，在網(wǎng)上報名參加了一個大數(shù)據(jù)培訓班，主要是學習如何使用python。我是初學者?，F(xiàn)在我想那時我學到的很少。我還自學了統(tǒng)計學、數(shù)據(jù)挖掘算法、機器學習算法。這些都是從零開始的。

我在三個月后開始找工作，一個月得到五份工作。現(xiàn)在我在世界500強企業(yè)之一的研發(fā)中心做采礦工程師，主要從事機器學習的應用，工資翻了一番。所以，沒你想的那么難。

困難可能有以下幾個原因：1。我從來沒有經(jīng)歷過，所以我可以憑經(jīng)驗說。

2. 沒有決心為自己找借口。

3. 忽視這個行業(yè)巨大的需求，就業(yè)競爭并不激烈。

最后，我推薦幾本我讀過的書，基本的Python數(shù)據(jù)分析與Python，數(shù)據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)挖掘理論介紹，數(shù)據(jù)分析實踐Python數(shù)據(jù)分析與挖掘實踐，機器學習實踐機器學習，統(tǒng)計方法與應用，網(wǎng)上資源可以看到吳恩達在網(wǎng)易課堂上的機器學習課程，是免費的。

如何入門大數(shù)據(jù)（數(shù)據(jù)挖掘方面）？

編程語言、數(shù)據(jù)結構和算法、操作系統(tǒng)和網(wǎng)絡編程（相對來說，數(shù)據(jù)庫要求較少），前兩部分非常重要

！主要有三個方向（根據(jù)工作要求）：數(shù)據(jù)挖掘、自然語言處理和深度學習。數(shù)據(jù)挖掘主要包括搜索排名、反作弊、個性化推薦、信用評價等；自然語言處理主要包括分詞、詞性分析等；深度學習主要包括語音和圖像識別。

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