这要根据需要上报的数据来看,一般如果没有那种要实时上报的数据的话,就还好,有时候一些特定的节假日或者搞活动的时候可能会忙一点.
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数据挖掘工程师是做什么的?
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；
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；
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++ primer plus >>
建议：掌握常见的命令,掌握 Linux 下的源码编译原理；
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建议：多敲代码,多上 OJ 平台刷题；
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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>>
（ 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；
建议：这里的掌握指的是能够熟悉推导公式并能知道模型的适用场景；
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（ 1 ）了解推荐以及计算广告相关知识；
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想要学习数据挖掘的话可以看一下这篇文章<
数据挖掘工程师是数据师(Datician['detn])的一种.是从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中知识的工程技术专业人员.这些知识可用使企业决策智能化,自动化,从而使企业提高工作效率,减少错误决策的可能性,以在激烈的竞争中处于不败之地.
数据挖掘工程师的职责：
①.、根据自己对行业,以及公司业务的了解,独自承担复杂分析任务,并形成分析报告；
PHP程序员岗位职责：
①.、负责协助技术总监进行技术评测,bug处理,代码开发；
PHP程序员岗位要求：
①.、良好的代码习惯,要求结构清晰、命名规范、逻辑性强、代码冗余率低；
PHP程序员发展方向：
程序员-系统分析员-架构师-技术经理-CTO；
程序员-项目组长-项目经理-项目总监-CTO；
程序员-产品设计师-产品经理-CTO.
数据分析师：在拥有行业数据的电商、金融、电信、咨询等行业里做业务咨询,商务智能,出分析报告.
数据挖掘工程师：在多媒体、电商、搜索、社交等大数据相关行业里做机器学习算法实现和分析.
科学研究方向：在高校、科研单位、企业研究院等高大上科研机构研究新算法效率改进及未来应用.
php程序员,岗位职责有哪些?
PHP程序员岗位工作职责：
①.、负责帮助技术主管开展技术性测评,bug解决,代码开发；
①.、优良的代码习惯性,规定构造清楚、命名规范、思维逻辑强、代码沉余率低；
PHP程序员发展前景：
程序员-系统数据分析员-系统架构师-技术经理-CTO；
程序员-新项目小组长-工程项目经理-项目负责人-CTO；
程序员-工业设计师-产品运营-CTO.
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