從事數(shù)據(jù)挖掘的人稱為什么(數(shù)據(jù)挖掘工程師是什么專業(yè)？)
etl和bi工程師區(qū)別？商業(yè)智能。商業(yè)智能工程師是商業(yè)智能行業(yè)的工程師。從需求分析師到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu)師、數(shù)據(jù)挖掘工程師是什么專業(yè)？數(shù)據(jù)挖掘工程師是數(shù)據(jù)工程師的一種。一般來說是指通過算法搜索隱藏在大量數(shù)據(jù)
etl和bi工程師區(qū)別？
商業(yè)智能。商業(yè)智能工程師是商業(yè)智能行業(yè)的工程師。從需求分析師到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu)師、數(shù)據(jù)挖掘工程師是什么專業(yè)？
數(shù)據(jù)挖掘工程師是數(shù)據(jù)工程師的一種。一般來說是指通過算法搜索隱藏在大量數(shù)據(jù)中的知識(shí)的工程專業(yè)人員。負(fù)責(zé)科技數(shù)據(jù)挖掘算法模型的構(gòu)建、應(yīng)用、評(píng)估和報(bào)告。
利用這些知識(shí)可以使企業(yè)決策智能化、自動(dòng)化，使企業(yè)提高工作效率，減少錯(cuò)誤決策的可能性，從而在激烈的競(jìng)爭(zhēng)中立于不敗之地。
數(shù)據(jù)挖掘工程師是什么專業(yè)？
數(shù)據(jù)挖掘在——常見的職位有機(jī)器學(xué)習(xí)工程師、算法專家、數(shù)據(jù)科學(xué)家、統(tǒng)計(jì)科學(xué)家和各種研究科學(xué)家等。他們做的主要是基于各種復(fù)雜的算法，開發(fā)一個(gè)可以直接在線部署的模型。
這類崗位技術(shù)要求很強(qiáng)，需要很強(qiáng)的機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等領(lǐng)域的理論知識(shí)和優(yōu)秀的工程實(shí)踐能力，還需要很好的學(xué)習(xí)(英文)文檔的能力(算法日新月異，沒有它是學(xué)不下去的)。一般來說，業(yè)內(nèi)的牛人大多是CS專業(yè)的博士。
目前，
大數(shù)據(jù)工程師分類
大數(shù)據(jù)工程師的工作領(lǐng)域大致可分為四類:1.數(shù)據(jù)開發(fā)工程師:負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)訪問、數(shù)據(jù)清洗、底層重構(gòu)、業(yè)務(wù)主題建模等工作，大數(shù)據(jù)整體計(jì)算平臺(tái)的開發(fā)與應(yīng)用。
2.數(shù)據(jù)分析師:用行業(yè)數(shù)據(jù)做商務(wù)咨詢、商務(wù)智能、制作電商、金融、電信、咨詢等行業(yè)的分析報(bào)告。
3、數(shù)據(jù)挖掘工程師:在多媒體、電商、搜索、社交等大數(shù)據(jù)相關(guān)行業(yè)做機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)和分析。
4.科研方向:研究新算法在高校、科研單位、企業(yè)研究所等高大上科研機(jī)構(gòu)的效率提升和未來應(yīng)用。
bi工程師是做什么的？
BI工程師是從事商業(yè)智能行業(yè)的工程師。從需求分析師到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu)師，再到etl工程師、數(shù)據(jù)分析、報(bào)表開發(fā)工程師、數(shù)據(jù)挖掘工程師等。，都可以稱之為BI工程師。
BI涵蓋的范圍很廣。從底部到前面。底層:數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu)中間層:數(shù)據(jù)清洗、處理、加載前端:報(bào)表展現(xiàn)、數(shù)據(jù)挖掘都開發(fā)好了。以及所有層的維護(hù)。數(shù)據(jù)庫(kù)管理員(簡(jiǎn)稱DBA)是負(fù)責(zé)管理和維護(hù)數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器的人員。數(shù)據(jù)庫(kù)管理員負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的整體管理和控制。
另外，BI工程師需要有一定的學(xué)歷數(shù)據(jù)庫(kù)經(jīng)驗(yàn)，掌握SQL查詢優(yōu)化方法，掌握Oracle、SQL Server、MySQL等主流數(shù)據(jù)庫(kù)的應(yīng)用設(shè)計(jì)、性能調(diào)優(yōu)、存儲(chǔ)過程開發(fā)。掌握BI相關(guān)工具，如ETL工具(如SSIS)、OLAP工具(如SSAS)和前端展現(xiàn)工具。熟悉ETL邏輯、OLAP設(shè)計(jì)和數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)算法