數據挖掘專業(yè)就業(yè)方向 大數據的就業(yè)方向?

數據挖掘是指從大量的數據中，通過統(tǒng)計學、人工智能、機器學習等方法，挖掘出未知的、且有價值的信息和知識的過程。數據挖掘主要側重解決四類問題：分類、聚類、關聯(lián)和預測，就是定量、定性，數據挖掘的重點在尋找未知的模式與規(guī)律。輸出模型或規(guī)則，并且可相應得到模型得分或標簽，模型得分如流失概率值、總和得分、相似度、預測值等，標簽如高中低價值用戶、流失與非流失、信用優(yōu)良中差等。主要采用決策樹、神經網絡、關聯(lián)規(guī)則、聚類分析等統(tǒng)計學、人工智能、機器學習等方法進行挖掘蠢判。綜合起來，數據分析（狹義）與數據挖掘的本質都是一樣的，都是從數據里面發(fā)現(xiàn)關于業(yè)務的知識（有價值的信息），從而幫助業(yè)務運營、改進產品以及幫助企業(yè)做更好的決策，所以數據分析（狹義）與數據挖掘構成廣義的數據分析。這些內容與數據分析都是不一樣的。

應用及就業(yè)領域

當前數據挖掘應用主要集中在電信(客戶分析)，零售(*預測)，農業(yè)(行業(yè)數據預測)，網絡日志(網頁定制)，銀行(客戶欺詐)，電力(客戶呼叫)，生物(基因)，天體(星體分類)，化工，醫(yī)藥等方面。

當前它能解決的問題典型在于：數據庫營銷(Database Marketing)、客戶群體劃分(Customer Segmentation &Classification)、背景分析(Profile Analysis)、交叉*(Cross-selling)等市場分析行為，以及客戶流失性分析(Churn Analysis)、客戶信用記分(Credit Scoring)、欺詐發(fā)現(xiàn)(Fraud Detection)等等，在許多領域得到了成功的應用。

職業(yè)薪酬

就目前來看，和大多IT業(yè)的職位一樣，數據挖掘方面的人才在國內的需求工作也是低端飽和，高端緊缺。從BAT的招聘情況來看，數據挖掘領域相對來說門檻還是比較高的，但是薪酬福利也相胡檔滲對來說比較好，常見的比如騰訊、阿里都會給到年薪20W+。而厲害的資深算法專家年薪百萬也是常有的事情，所以大家在算法方面還是大有可能。另外隨著金融越來越互聯(lián)網化，大量的算法工程師會成為以后互聯(lián)網金融公司緊缺的人才。

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CDA(Certified Data Analyst)，亦稱“CDA數據分析師”，指在互聯(lián)網、零售、金融、電信、醫(yī)療、旅游等行業(yè)專門從事數據的采集、清洗、處理、分析并能*業(yè)務報告、提供決策的新型數據分析人才。CDA秉承著總結凝練先進的商業(yè)數據分析實踐為使命，明晰各類數據分析從業(yè)者的知識體系為職責，旨在加強全球范圍內正規(guī)化、科學化、專業(yè)化的大數據及數據分析人才隊伍建設，進一步提升數據分析師的職業(yè)素養(yǎng)與能力水平，促進數據分析行業(yè)的高質量持續(xù)快速褲脊發(fā)展。

“CDA數據分析師認證”是一套專業(yè)化，科學化，國際化，系統(tǒng)化的人才考核標準，分為CDA LEVELⅠ ，LEVEL Ⅱ，LEVEL Ⅲ，涉及金融、電商、醫(yī)療、互聯(lián)網、電信等行業(yè)大數據及數據分析從業(yè)者所需要具備的技能，符合當今全球大數據及數據分析技術潮流，為各界企業(yè)、機構提供數據分析人才參照標準。

“CDA數據分析師培訓”是根據CDA數據分析師認證體系標準而設立的一套專業(yè)化、科學化、系統(tǒng)化的學習方案。培訓內容不僅包含認證標準中的技能知識要求，還有著企業(yè)環(huán)境中的真實項目和案例，能滿足不同層次的學員需求，使學員能學到真本事技能并能夠落地運用，實現(xiàn)商業(yè)價值。

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