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数据挖掘工程师一般都做什么？

数据挖掘工程师是做什么的？数据挖掘，从字面上理解，就是在数据中找到有用的东西，哪些东西有用就要看具体的业务目标了AI爱发猫 www.aifamao.com。

最简单的就是统计应用了，比如电商数据，如淘宝统计过哪个省购买泳衣最多、哪个省的女生胸罩最大等，进一步，可以基于用户的浏览、点击、收藏、购买等行为推断用户的年龄、性别、购买能力、爱好等能表示一个人的画像，就相当于用这些挖掘出来的属性来刻画一个人，这些还是最简单的东西，更深层次的比如预测（股票预测），但是比较难。

数据挖掘往往与机器学习离不开。比如分类、聚类、关联规则挖掘、个性化推荐、预测、神经网络、深度学习等。

数据挖掘 = 业务知识 + 自然语言处理技术（NLP）+ 计算机视觉技术（CV）+ 机器学习/深度学习（ML/DL）（1）其中业务知识具体指的是个性化推荐，计算广告，搜索，互联网金融等；NLP，CV分别是处理文本，图像视频数据的领域技术，可以理解为是将非结构化数据提取转换成结构化数据；最后的ml/dl技术则是属于模型学习理论；（2）在选择岗位时，各个公司都没有一套标准的称呼，但是所做的事情无非2个大方向，一种是主要钻研某个领域的技术，比如自然语言处理工程师，计算机视觉工程师，机器学习工程师等；一种是将各种领域技术应用到业务场景中去解决业务需求，比如数据挖掘工程师，推荐系统工程师等；具体的称呼不重要，重要的是平时的工作内容；PS：在互联网行业，数据挖掘相关技术应用比较成功的主要是推荐以及计算广告领域，而其中涉及到的数据主要也是文本，所以NLP技术相对来讲比较重要，至于CV技术主要还是在人工智能领域（无人车，人脸识别等）应用较多，本人了解有限，相关的描述会较少；数据挖掘岗位需要具备的3种基本能力1.    工程能力（1）编程基础：需要掌握一大一小两门语言，大的指C++或者Java，小的指Python或者shell脚本；需要掌握基本的数据库语言；建议：MySQL+python+C++；语言只是一种工具，看看语法就好；推荐书籍：《C++primerplus》（2）开发平台：Linux；建议：掌握常见的命令，掌握Linux下的源码编译原理；推荐书籍：《Linux私房菜》（3）数据结构与算法分析基础：掌握常见的数据结构以及操作（线性表，队，列，字符串，树，图等），掌握常见的计算机算法（排序算法，查找算法，动态规划，递归等）；建议：多敲代码，多上OJ平台刷题；推荐书籍：《大话数据结构》《剑指offer》（4）海量数据处理平台：Hadoop（mr计算模型，java开发）或者Spark（rdd计算模型，scala开发），重点推荐后者；建议：主要是会使用，有精力的话可以看看源码了解集群调度机制之类的；推荐书籍：《大数据spark企业级实战》2.    算法能力（1）数学基础：概率论，数理统计，线性代数，随机过程，最优化理论建议：这些是必须要了解的，即使没法做到基础扎实，起码也要掌握每门学科的理论体系，涉及到相应知识点时通过查阅资料可以做到无障碍理解；（2）机器学习/深度学习：掌握常见的机器学习模型（线性回归，逻辑回归，SVM，感知机；决策树，随机森林&#x