数据挖掘特征工程（数据挖掘特征工程师招聘）

做数据挖掘有没有前途,好找工作不?

做数据挖掘很有前途，国内国外都好找工作。在国内，真正的数据挖掘运用还比较少，找工作也不是很容易，学这个方向的，基本上出来是做数据处理、数据分析，或是有些干脆做软件开发师。应该说现状艰辛，但前途还是光明的。如果找数据挖掘的工作，地点也很重要，国内发展比较好的城市是北京和上海，广东也有少数。

目前迫切需要的是数据分析师或模型架构师来构建满足行业需求的数据挖掘模块并进行需求分析。所以可以简单的说是未来很大，人才短缺。

就目前来看，和大多IT业的职位一样，数据挖掘方面的人才在国内的需求工作也是低端饱和，高端紧缺。从BAT的招聘情况来看，数据挖掘领域相对来说门槛还是比较高的，但是薪酬福利也相对来说比较好，常见的比如腾讯、阿里都会给到年薪20W+。

数据挖掘工程师是负责进行数据挖掘算法和技术开发与应用的专业人员，其从业范围非常广泛，就业前景也非常乐观。数据挖掘工程师在金融、电商、互联网等行业中都有着广泛的应用，能够从事数据挖掘、数据分析、机器学习等方面的工作，是一个非常有前途的职业。

大数据时代空间数据挖掘的认识及其思考

1、空间数据挖掘（Spatial Data Mining，SDM）即找出开始并不知道但是却隐藏在空间数据中潜在的、有价值的规则的过程。

2、所以，数据挖掘来自于应用实践，同时也服务于应用实践，数据是根本，数据挖掘应以数据为导向，其中涉及到算法的设计与开发都需考虑到实际应用的需求，对问题进行抽象和泛化，将好的算法应用于实际中，并在实际中得到检验。工程性（An Engineering Process）：数据挖掘是一个由多个步骤组成的工程化过程。

3、大数据只是“新概念”，并不是“新事物”。过去数据就存在，只是我们没有收集这些数据。但是，现在收集了这些数据，这个世界变得不一样了；它更新了人们过去对数据应用的认识，加快了商业和社会发展的新陈代谢，从中也让大家也看到了很多机会。大数据时代，已经到来。极目远眺，也看不到尽头。

AI时代什么职位最火?

AI架构师是未来最热门的工作之一。随着所有行业的企业都在推动先进的人工智能系统，熟练的AI架构师需要试验关键任务解决方案，并制定可行、可靠且经济高效的AI计划。信息管理、用户体验、分析、安全性和基础架构等关键业务垂直领域都需要强大的AI架构来生成有形的业务解决方案。

有编程能力和数据挖掘能力的工程师最火，包括：数据挖掘工程师、机器学习工程师，算法工程师。今年3月份时，谷歌开发的人工智能AlphaGo打败了全球最顶尖的围棋高手，轰动全世界，AI时代正式拉开序幕。

第一个工作岗位：银行职员 我们都知道，支付宝和微信支付的广泛应用已经代替了银行中的一些业务。除了银汉卡以及部分业务需要办理之外，已经很少人会去银行。随着时代的发展，目前有许多国家相继创立了新的无人银行，通过智能机器人为客户提供服务。这种方式不但使工作效率得到提升，还可以节约大量的人工成本。

人工智能可以说是现在比较火的一门专业，在互联网时代发展的高速路上，人工智能越来越多的被运用在我们的生活中，比如，现在的手机AI技术的拍照，这是我们生活中用到并且接触的人工智能的一角，在将来人工智能会在各个领域用到。

最后，AI时代会给我们带来更多的社会财富和闲暇时间，自助、娱乐和健康将成为发展主题。养老护理员 麦肯锡预计，到2030年，医疗保健类工作岗位将在全球范围内猛增5100万个，总数将高达8100万个这类工作包括养老护理员、家庭健康护理员、私人护理员等，不过最大的岗位空缺将出现在与养老护理相关的领域。

在AI时代，数据科学与人工智能专业最吃香！数据科学家能够从海量数据中提取有价值的信息，为企业决策和创新提供支持。而人工智能专业则培养了机器学习、深度学习等技术的专业人才，能够开发智能系统和应用。

数据挖掘和数学建模是什么关系

数据挖掘一般是指从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性的信息的过程，数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统和模式识别等诸多方法来实现上述目标。

解决实际问题：数学建模技术能够将理论与实践相结合，解决社会生产中的各种问题，并接受市场的验证。 商业领域应用：将数学建模方法从竞赛和科研领域扩展到商业领域，为社会生产提供切实可行的解决方案，涉足企业管理、市场分类、经济计量学、金融证券等多个行业。

图论模型：这种方法主要用于描述系统的结构和关系，例如最短路径问题、最小生成树问题等。 模糊模型：这种方法主要用于处理模糊、不确定的信息，例如模糊逻辑、模糊推理等。进行模式识别、预测等任务。