数据挖掘就业前景分析：数据挖掘工程师职业规划&数据挖掘岗位

今天下半年计划把数据分析、数据挖掘、机器学习这些东西都撸一把，很可能以后就没有时间再来撸了。希望各位也能互相监督，看看今年过年之前能不能把之前的一系列的都整理一遍。还有个消息就是计划11月底会把《数据分析侠A的成长故事》截稿了，出版社已经联系了，而且提了很多宝贵的建议，这些我都接受了，到时候再扩充些内容，也欢迎大家多提提建议，不怕意见多。

好了，废话不多说，11月份、12月份重点会把数据挖掘和数据分析搞两个系列，重点介绍他们分别是什么，在职场是什么情况，需要掌握哪些知识点，常见的有哪些坑，以及在各行各业都有哪些案例应用。也有不少人提议，还不如写写《25岁如何做到年薪百万》，哈哈，这个话题以后会写的，不过人生也不只是赚钱，不然会很枯燥。

很多人不明白学习数据挖掘以后干什么，这个问题也经常被问到。记得刚学数据挖掘的时候，有一个老师说学数据挖掘有什么用，你以后咋找工作。当时听了，觉得很诧异，不知道他为何有此一问。数据挖掘在国外是一份很不错的工作。我喜欢数据挖掘，因为它很有趣。很高兴以后就从事这方面的工作啦。写论文之余，也考虑一下数据挖掘工程师的职业规划。以下是从网上找的一些相关资料介绍,和即将走上数据挖掘岗位或是想想这方面发展的朋友共享：

数据挖掘·职业规划

数据挖掘从业人员的愿景

数据挖掘就业的途径从我看来有以下几种，(注意：本文所说的数据挖掘不包括数据仓库或数据库管理员的角色)。

A：做科研(在高校、科研单位以及大型企业，主要研究算法、应用等)

B：算法工程师(在企业做数据挖掘及其相关程序算法的实现等)

C：数据分析师(在存在海量数据的企事业单位做咨询、分析等)

数据挖掘从业人员切入点

根据上面的从业方向来说说需要掌握的技能。

A：做科研：这里的科研相对来说比较概括，属于技术型的相对高级级别，需要对开发、数据分析的必备基础知识。

B：算法工程师：主要是实现数据挖掘现有的算法和研发新的算法以及根据实际需要结合核心算法做一些程序开发实现工作。要想扮演好这个角色，你不但需要熟悉至少一门编程语言如(C,C++,Java,Delphi等)和数据库原理和操作，对数据挖掘基础课程有所了解，读过《数据挖掘概念与技术》(韩家炜著)、《人工智能及其应用》。有一点了解以后，如果对程序比较熟悉的话并且时间允许，可以寻找一些开源的数据挖掘软件研究分析，也可以参考如《数据挖掘：实用机器学习技术及Java实现》等一些教程。

C：数据分析师：需要有深厚的数理统计基础，可以不知道人工智能和计算机编程等相关技术，但是需要熟练使用主流的数据挖掘(或统计分析)工具。从这个方面切入数据挖掘领域的话你需要学习《数理统计》、《概率论》、《统计学习基础：数据挖掘、推理与预测》、《金融数据挖掘》,《业务建模与数据挖掘》、《数据挖掘实践》等，当然也少不了你使用的工具的对应说明书了，如SPSS、SAS等厂商的《SAS数据挖掘与分析》、《数据挖掘Clementine应用实务》、《EXCEL2007数据挖掘完全手册》等，如果多看一些如《数据挖掘原理》等书籍那就更好了。

数据挖掘岗位

1 数据采集分析专员

职位介绍：数据采集分析专员的主要职责是把公司运营的数据收集起来，再从中挖掘出规律性的信息来指导公司的战略方向。这个职位常被忽略，但相当重要。由于数据库技术最先出现于计算机领域，同时计算机数据库具有海量存储、查找迅速、分析半自动化等特点，数据采集分析专员最先出现于计算机行业，后来随着计算机应用的普及扩展到了各个行业。该职位一般提供给懂数据库应用和具有一定统计分析能力的人。有计算机特长的统计专业人员，或学过数据挖掘的计算机专业人员都可以胜任此工作，不过最好能够对所在行业的市场情况具有一定的了解。

求职建议：由于很多公司追求短期利益而不注重长期战略的现状，目前国内很多企业对此职位的重视程度不够。但大型公司、外企对此职位的重视程度较高，随着时间的推移该职位会有升温的趋势。另外，数据采集分析专员很容易获得行业经验，他们在分析过程中能够很轻易地把握该行业的市场情况、客户习惯、渠道分布等关键情况，因此如果想在某行创业，从数据采集分析专员干起是一个不错的选择。

2 市场/数据分析师

1.市场数据分析是现代市场营销科学必不可少的关键环节:Marketing/DataAnalyst从业最多的行业:DirectMarketing(直接面向客户的市场营销)吧，自90年代以来,DirectMarketing越来越成为公司推销其产品的主要手段。根据加拿大市场营销组织(CanadianMarketingAssociation)的统计数据:仅1999年一年DirectMarketing就创造了470000个工作机会。从1999至2000，工作职位又增加了30000个。为什么DirectMarketing需要这么多Analyst呢?举个例子,随着商业竞争日益加剧，公司希望能最大限度的从广告中得到销售回报,他们希望能有更多的用户来响应他们的广告。所以他们就必需要在投放广告之前做大量的市场分析工作。例如，根据自己的产品结合目标市场顾客的家庭收入，教育背景和消费趋向分析出哪些地区的住户或居民最有可能响应公司的销售广告，购买自己的产品或成为客户，从而广告只针对这些特定的客户群。这样有的放矢的筛选广告的投放市场既节省开销又提高了销售回报率。但是所有的这些分析都是基于数据库，通过数据处理，挖掘，建模得出的，其间，市场分析师的工作是必不可少的。

2.行业适应性强:几乎所有的行业都会应用到数据,所以作为一名数据/市场分析师不仅仅可以在华人传统的IT行业就业，也可以在ZF，银行，零售，医药业，制造业和交通传输等领域服务。

3 算法工程师

应该来说目前算法工程师基本上都集中在中大型企业中，因为一般小公司很少用到算法来解决问题，如果这公司就是做数据相关产业的。而算法一般的应用场景有推荐、广告、搜索等，所以大家常见的在广告领域、个性化推荐方面是有不少的同仁。常见的要求是懂JAVA/PYTHON/R中其中一种，能够知道常规的回归、随机森林、决策树、GBDT等算法，能够有行业背景最佳等。如果是deeplearning方向可能对图论、画像识别等方面要求更高些。

求职建议：background稍微好一些，再把一些基本的算法都弄明白，能说清楚之间的区别和优缺点，包括常见的一些应用场景都有哪些。对于公司来说，特别是BAT这样使用机器学习的公司，算法工程师是很重要的一块资产。