大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于数据挖掘的职业规划的问题，于是小编就整理了5个相关介绍数据挖掘的职业规划的解答，让我们一起看看吧。
毕业生想从事数据分析行业需要具备哪些技能？
技术技能
零基础学习大数据分析工作，需要有一定的编程能力，编程能力是可以练习与提升的。小白建议学习Python
2、数据分析处理技术
想成为大数据分析师，你要可以使用软件、系统和数据，将这些元素放在一起，从原始数据中提取有意义的洞察，这需要就有技术方面的技能。数据挖掘工具SAS、SPSS，数据MySQL、MongoDB，大数据处理框架Hadoop、Storm等。
3、数据展现工具
数据展现即数据可视化的部分，数据分析师如何把数据观点展示给业务的过程。可视化***工具Excel、PPT等，可以参考***s://***.toutiao***/i6584961126356746760/
作为数据分析师，在为决策提供洞察的过程中，你不仅可以通过数据进行沟通，还可以与利益相关者、同事、数据提供者、系统所有者、其他很多人沟通。
数学知识:高等数学，统计学，概率论，线性代数(推荐用书：商务与经济统计原版13版)
数据库sql与excel(推荐用书：试用SQL和excel工具 excel数据处理分析)，这个很重要
一门编程语言：python或R，(推荐用书：python入门到实践，利用python进行数据分析)
一些数据的算法：线性回归、Logistic回归、决策树、贝叶斯、SVM、随机森林、K均值和关联规则，这几个算法比较重要，推荐用书（数据挖掘导论）
数据分析师与数据挖掘工程师，分别有什么从业要求？
数据工程师，数据分析师和数据科学家-当人们谈论快速发展的数据科学领域时，经常会提到这些职位。
当然，数据科学中还有许多其他职位，但是在这里，我们将讨论这三个主要角色，它们之间的区别以及哪个角色最适合您。
尽管每个公司对每个角色都有自己的定义，但是您作为数据分析师，数据科学家或数据工程师每天可能要做的工作之间存在很大差异。我们将更深入地研究每个特定的角色，但让我们从一个快速的测验开始，它可以帮助您找出最适合您的方法：
测验：哪个角色最适合您?
下面，我们创建了一个快速的，包含四个问题的测验，以帮助您了解哪个职位最合适：
希望该测验使您对在数据科学行业中可能要开始的旅程有所了解。(而且，如果您没有得到想要的答案，请不要担心-这只是一个快速测验，而这三个职位的技能和任务之间有很多重叠之处)。
当然，这些工作角色比我们在四个问题的测验中所能传达的要多得多，所以让我们从数据分析师的角色开始，更详细地研究每个角色，并进一步了解每个角色的含义。
女生转行，数据行业需要具备什么技能？
谢谢邀请：我不知道所说的数据行业具体指的是什么，是制作数据，挖掘数据还是数据分析，在这个大数据流行的时代，对于数据行业的细分也越来越细，这样一方面给新的入行者带来很多选择上困惑，但是从另一方面来讲，也提供了更多的机会给想加入到这个行业的人。
说道女生，有女生的特点，比如细心，耐心。在数据行业里也有很多适合的行业，比如数据的制作，这个职业门槛较低，很容易入手，但是真正要做好了，也是很不容易，高质量的数据制作人员在数据行业也是非常受欢迎的。
数据挖掘和分析近些年非常吃香，因为是大数据应用的基础，但这个职业的门槛也比较高，需要有不少的技术积累，熟悉掌握编程语言，熟悉大数据的分析挖掘技术，等。但是得到的回报也是相当不错。
还有很多的细分职业可以选择，如果有了方向，就可以找相关的技术进行基础的学习，再通过实践进一步积累经验。
个人观点，仅供参考，欢迎关注，共同探讨。
谢谢邀请，数据行业不知你具体是干什么工作的。不过从事数据行业。不外平有以下几种。
一，理性分析要强。乐意钻研内部业务。
二，[_a***_]数字，头脑清晰，对数字敏感，数学和电脑知识丰收富。
三工作细心，耐心，不马虎。才能得到可靠的数据。
总之:，不论你是男生女人，做数据行业，首先是喜欢，兴趣，基础知识，灵活的头脑，认真负责的态度。理性分析的头脑，努力学习的精神，就可以驾驭数据。
人工智能与数据挖掘的就业方向？
1.计算机视觉与模式识别：这一方向是从技术层面定义的，其应用领域包括：智能办公、智能交通、智能城市等，技术的性能层包括指纹识别(如智能办公中的刷卡，公安系统中的案件处理)、人脸识别(如各种互联网工具认证、大规模人事管理)、虹膜识别(常见如影视剧中的密码锁)、车牌识别(交通系统中的违章判断和电子处理)等。
2.医学图像处理：很多医疗设备和医疗器械都会涉及到图像处理和成像技术，如西门子、飞利浦等企业都会有专门的人工智能研发部门。
4.无人驾驶领域：无人驾驶是近年来中国的一个热门话题，也是人工智能的关键应用领域之一。一些汽车品牌已经应用到无人驾驶领域，真正获得了上路的资格。但是，目前人工智能技术还不能支持真正的无人驾驶，因此在无人驾驶汽车发生事故后，将无人驾驶驾驶应用于驾驶领域的研究正在回到实验室。
5智慧生活与智慧城市：阿里巴巴集团与杭州签署智慧城市合作协议。人工智能的阴影将出现在交通、商业、生活等诸多领域。此外，包括智能家居在内的智能生活已经逐步应用到人们的日常生活中。
数据挖掘的就业前景怎么样？
谢邀，在研究生阶段，人工智能原理是我的一门必修课，而数据挖掘属于人工智能的一个子领域，也算是比较新颖的一个专业。所以下面回答下这个问题。
首先，要想知道数据挖掘，需要先知道什么是大数据，因为大数据时代的到来，使得数据挖掘成为一门必不可少的专业。
什么是大数据
大数据是指数据集数据的大小通常超出了常用的软件工具获取、有效、管理和处理的可承受范围的能力。下面有一张图，可以很形象的看出来，地球上的数据量增长是多么惊人，2006年，全球一共新产生了约180EB的数据，到2020年，这个数据量将会增长44倍，达到35.2ZB（1ZB=10亿TB）！数据量大的惊人，在如此之大的数据浩瀚之中，提取发现有用的信息，普通的数据管理工具，根本无用武之地！
什么是数据挖掘
数据挖掘该上场了，数据挖掘就是通过各种算法，规则归纳：AQ算法；决策树：ID3、C4.5；范例推理:CBR；遗传算法:GA；贝叶斯信念网络等各种关联规则，各种新型的数据挖掘工具，数据挖掘软件来从大数据海洋中提取需要的信息。
第一代数据挖掘软件为CBA，是新加坡国立大学研究。基于关联规则的分类算法，能从关系数据或者交易数据中挖掘关联规则，使用关联规则进行分类和预测。
第二代数据挖掘软件DBMiner，与数据库管理系统（DBMS）集成，支持数据库和数据仓库，和它们具有高性能的接口，具有高的可扩展性，能够挖掘大数据集、以及更复杂的数据集 。
第三代数据挖掘软件SPSS Clementine，和预言模型系统之间能够无缝的集成，使得由数据挖掘软件产生的模型的变化能够及时反映到预言模型系统中，由数据挖掘软件产生的预言模型能够自动地***作型系统吸收，从而与操作型系统中的预言模型相联合提供决策支持的功能，能够挖掘网络环境下（Internet/Extranet）的分布式和高度异质的数据，并且能够有效地和操作型系统集成。
随着科技发展，数据挖掘工具也在更新换代，使得数据挖掘更加精确与简单。
到此，以上就是小编对于数据挖掘的职业规划的问题就介绍到这了，希望介绍关于数据挖掘的职业规划的5点解答对大家有用。
