数据挖掘工程师这么有逼格的职业到底是做啥的？

Posted 2021-04-27 贪心科技AI

咱们社群内提问被点赞最多的问题是：

"数据挖掘工程师这么有逼格的职业是做啥的？"

"学了数据挖掘，我具体能干什么？"

"数据挖掘工程师岗位，工作具体是做什么的？他们有啥区别？"

OK，今天就先来简单粗暴的讲讲这个逼格很高的岗位——数据挖掘工程师。

如果你提问一个数据挖掘工程师你到底是做啥的？

他会说问：我们的工作就是数据。我们提供数据，以及基于数据的业务建议。

比如说本月咱们NLP的课程卖了300个学员；

首先：我们把这个月销量的300人统计出来；

其次：提醒老板：基于我们马上要将进行的课程平台的研发，如果本月其他的课程卖不到500人的话，你就得跑路了，债主会杀上门来的。基于今天已经31号了，月底一般一天卖50人，所以跑路前记得先把我的工资和年终奖结了，谢谢。

所以说，笼统点说数据挖掘有啥用：

就是支持业务运作，解答业务问题，提供可行建议。

说大点，他们关乎企业的生死存亡~

万一你所在的公司数据挖掘工程师玩忽职守，没有及时提醒你们的老板，你很有可能就会发现：年后你的老板已经跑路了，但你1月份的工资和年终奖还没发...

在跑马圈地的商业时代，数据分析确实没啥用，但在市场竞争越发激烈的时候，数据分析作用很大。在市场已经饱和的情况下，在竞争对手多的情况下，渠道铺满了的情况下。“增长”成为了绝对的关键词，也是每家老板天天挂在嘴上的口头禅~

我们已经进入了精细化运作的年代，开始需要大量的数据分析支持了。这也是为什么互联网公司那么重视数据分析的原因，因为真金白银挣到钱的确实没多少，只有看着数据我们才能看到”增长“！ 

所以数据挖掘工程师成为了很多人的转型目标~我们看到了大家的需求，当然就要第一时间积极响应，为大家排忧解难！所以我们赶着狗年的尾声推出了今年贪心学院的最后一门新课--《数据科学实战训练营》。

延续谁上谁说好的训练营课程体系

本次课程设计我们保留了广受好评的”训练营“课程体系，直播加录播的方式，通过4个月的时间，将学员打造成为能够直接进去企业工作的AI工程师。

这次领衔训练营导师团队的依然是国内顶尖的AI行业从业者+技术大牛！

郭锐

第四范式资深算法工程师

国内一线AI独角兽公司第四范式任职资深算法工程师。北航计算机博士，曾参与多项国家自然科学基金及国家科技支撑计划项目，多篇论文被SCI、EI及中文核心期刊检索。擅长分布式系统，负责算法改进及其产品化、数据建模及可视化等。

你将在训练营获得什么

• 掌握数据预处理方法

• 掌握描述性统计方法

• 掌握特征工程方法

• 掌握数据建模算法

• 掌握模型调优方法

• 能够不借助模块独立实现常用数据挖掘算法

• 能够完成大数据量分析建模任务

• 能够完成文本挖掘任务

• 具备数据挖掘工程师相应知识、技能、思维

十大数据挖掘企业级项目，

培养顶尖的企业数据工作者

晒一晒部分项目介绍，项目个个干货，覆盖数据挖掘全行业+全领域。

一课涵盖：数据分析+数据挖掘+机器学习

再来晒一下我们全面细致的完整课程大纲

1. Python 背景初探与基础

2. Numpy 科学计算扩展库快速入门

3. 数据科学扩展库简易指南

4. 机器学习概念理解

5. 机器学习基本流程与环节

6. Sklearn 的发展与背景

7. Sklearn 的常用属性与功能

8. 模型选择和模型训练

9. 机器学习算法概览

10. 简单线性回归

11. 多元线性回归

12. 回归模型诊断

13. 逻辑回归的实现

14. 逻辑回归的评估

15. 模型评估方法

16. 正则化方法

17. 决策树理论

18. 决策树实战

19. 随机森林理论

20. 随机森林实战

21. GBDT理论

22. GBDT实战

23. 聚类算法概述

24. 变量标准化与分布形态转换

25. 聚类模型的构建

26. 关联规则

27. 协同过滤

28. 聚类案例

29. 推荐案例

30. 特征工程概念与意义

31. 数据前处理与数值型数据的特征工程

32. 类别性、时间型数据的特征工程

33. 文本型数据的特征工程

34. 特征选择方法概述

35. 特征选择方法介绍

36. 特征选择实践

37. 模型与超参数介绍

38. 交叉验证与模型调优策略

39. 模型调优实战

40. 模型融合方法及案例

获赞无数的训练营课程体系

这是我们推出的第四门训练营课程了。在教学体系上我们得到了训练营学员们的肯定，也收获了满满的改进意见。这一次再开新的训练营课程，我们在保留原有教学体系精髓的基础上，不断优化，更加贴心也更加严格~希望每位参加训练营的学员都能有全面的能力提升。

• 全博士工程师助教团队实时在线答疑

  看视频的时候："诶？这步怎么推导出来的呢？"

在线编程跑项目实践的时候："诶？这段代码是干嘛的呢？"

看论文的时候："诶？为什么好像看懂了，又不知道在讲什么呢？"

诶？诶？诶？？

不管你在学习过程中遇到多少阻碍，你都可以通过以下3种方式解决：

• 直接在线问导师；

• 或者记录到共享文档中，等待每日固定时间的直播答疑；

• 学习社群中24h随时提问答疑
  

注：每次答疑，班主任都会进行记录，以便学员实时查阅。

• Project项目代码随时提交，导师助教逐行Code Review

标准化的课程设计要求每位导师都将项目进行这样的设计，并要求学员在deadline前提交作业到Gitlab，导师会根据学员的作业情况给出详细的点评及优化方法。

来看看老师统一在Git上设计的项目：

再来看看导师给予学生的细致回复。对项目的点评细致入微，优化建议详细落地：

• 发表技术文章

通过在知乎上发表相关技术文章进行自我成果检验，同时也是一种思想碰撞的方式。我们鼓励学员将自己的在课程中学习的知识和完成的项目以中文或者英文文章的方式发表在知乎上。导师会对发表的每一篇文章写一个详细的评语。训练营统一的这条规定让很多学员万一不小心成为一个大V！

这种满满的成就感，让大家一篇接一篇的写了下去！

个个都立刻变身成了知乎大牛~

小小的总结

我们精心为大家设计的这门数据科学课程是为了更好的帮助那些想要转型进入AI领域，但觉得无从下手的同志们。在这门课程中，你将不仅仅学到数据分析与挖掘的技术，更能够用项目的方式接触和理解算法的意义。它将为你提供转型AI弯道超车的机会！

2019年开年红，希望这门课程能够给想在新的一年有所突破的大家带来希望和帮助！

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