转数据挖掘需要掌握哪些基本技能?
2021-01-05 13:48:52 阅读(207) 评论(0)
无论是数据分析师还是数据挖掘工程师,我们的目标都是了解数据,从数据中找到所需的信息。做数据分析所需的技能,统计知识肯定是必要的,Excel、SPSS、R等是需要掌握的基本技能。我做数据挖掘,所以我专注于数据挖掘的技能。我主修数学,接触数学更多。数据挖掘需要一定的数学知识,如线性代数、高等代数、凸优化、概率论等。例如,简单的贝叶斯算法需要概率知识,SKM算法需要高代数或区间论知识。当然,您可以直接设置模型,R、Python有现成的算法包,可以直接应用。但是如果你想深入学习这些算法,最好是学习一些数学知识,也会让你以后的道路更加顺畅。我们经常使用的语言包括python、Java、C或者C ,我更多地使用Python或Java。有时用Mapreduce写程序,然后用Hadop或Hyp处理数据,如果使用Python,它将与Spark相结合。工作内容的数据分析更倾向于统计分析,绘制图片,做更多的报告,做一些显示。知乎上有一个回答者叫团支书,他更喜欢数据分析。数据挖掘更倾向于建模。例如,我们做百货公司的数据分析。万达电子商务的数据非常大,项目组需要决定具体要做什么。我们从这一点入手,思考百货数据能给我们什么样的业务推广。我们从中挑出一部分用户分组。消费者在商场购物时会有刷卡的数据记录,万达会员卡的卡号信息和购物记录也会出现在数据中,数据量很大。我们使用这些数据进行分类,并将其分为几个用户组,例如偏爱亲子、时尚女装和奢侈品、汽车配件等。分组后向他们推荐相对容易。我们将使用一些聚类模型作为用户分组,如K-means、K-means 等等,处理数据的维度特别大,是300w*142维。如果全部用于聚类,效果不是很好,因为有些毫无意义,所以我们会降低维度。主要成分分析通常用于降维,我们使用深度学习的算法——AutoEncoder。它有一个输入层、一个隐含层和一个输出层。当数据从输入层进入时,它将被编码,当它从输出层出来时,它将被解码。例如,我们灌输142维数据,将隐含层降低到50维数据,输出或142维数据。也就是说,将最初的142维数据投射到50维数据中,然后恢复到142维,这与之前的142维数据相同,所以我们可以使用中间的50维数据进行聚类分析。最后,我们得到了一个评估指标。您可以理解,该指标值越小越好。越小,每个值越接近中心。如果不需要深度学习算法,评价指标在20万左右,降维后得到600多个指标,效果非常显著。我也想告诉你,如果你没有数学知识,你只需要设置一个模型,但总是停留在入门阶段。如果你想成为一名数据挖掘工程师,我建议至少有一种编程语言,数学至少需要线性代数、概率论和突出优化知识,了解一些机器学习算法的推导和深度学习算法。这个学习起来并不特别困难,我从毕业到现在已经有一年的时间了,有些基本算法几乎已经知道了。每个人都有自己的发展偏好。有人会说数学太难了,我不想挖掘,只想做一些数据分析,做一些很酷的分析图,这当然是可以的。如果你想在你的职业生涯中取得长足的进步,不要贪多贪杂,深入某个领域。在那个领域,你可以结合自己的兴趣成为专家。提高自己的技术和业务能力。技术能力相对容易提高,学习R或Python等简单语言非常快,Java或Ca 会比较慢。当技术能力提高到一定程度时,很难与他人有技术差异。也许工作一年的时候,你只会R,两三年后你就会知道相关的工具和技术。这个时候,你和其他同事的区别在于你的专业能力。很多做技术的人一开始会觉得技术很厉害,但是光有技术并不能让你成为公司的核心成员,所以你必须提高自己的业务能力。如果你的技术结果与业务无关,对公司没有好处,除非你是研究人员,否则领导者不会想要这个结果。学校招聘渠道更注重学位,但随着工作经验的增加,你的技术已经达到了一定的水平,你是两三本书实际上和985毕业的人没有太大的不同。当然,对于应届毕业生来说,学历高的学校更有优势,这是大厂的敲门砖。还有人会问是否需要考研。研究生入学考试应该与你未来的工作道路相结合。如果你想进行数据挖掘,你可以选择参加数学专业的研究生考试,这可以提高你的竞争力。根据我的经验,我的本科生是湖北一所非常普通的学校,研究生申请武汉大学的计算数学专业。但由于两分之差,基础数学被调整。当时家里人劝我服从调剂,至少研究生是武大出来的。然而,我对基础数学不感兴趣,这个专业也不能给我想从事的数据挖掘加分。最好在工作中积累一些实践经验,所以我放弃了研究生学习。如果工作几年后需要提高能力,可以再考研,现在不用考了。现在这个行业越来越受欢迎,很多人都想转行做数据分析。转行学习数据分析师是可以的,但是最好先看看招聘单位的工作内容,如果招聘要求了解PPT、不要考虑Excel之类的,因为这通常招聘统计师,而不是分析师,这对你的职业道路没有太大帮助。如果要求Python,、R或者建模,你可以试试。也许别人不一定想要你,但如果你表现出足够的诚意和自学能力,你仍然有机会被录用。当我在大学学习数学时,我只学习了MATLAB。我学了不到一年。当时,我在学校参加了MATLAB建模比赛,并获得了一等奖。我觉得我很棒。但是在找工作的时候发现很多公司不需要MATLAB或者SAS,因为比较贵,很多都会使用开源R。在采访中,我说我不知道R是什么,领导说,给你两周,学习。后来,我在工作中读了一点书,然后开始了。跳到第四个问题,选择数据分析或数据挖掘很多人认为数据挖掘非常强大,但跳到数据挖掘是不可能的。数据挖掘需要较深的代码技能。起初,我不会写代码。毕业后,我去了一家公司。Title是一名中级数据分析师,但我做的是数据挖掘。在刚入职的一个月内,老板让我用Python得出结果。我以前没有学过Python,我边学边做,所以我也学会了Python。后来,我在这家公司做了一个垃圾文本分类项目。我以前从未接触过这方面。我一边查资料一边自己做。刚开始用公式套,准确率只有80%左右。我开始看公式的推导。了解公式原理后,我知道有些地方可以选择最好的,我可以改进算法。不仅要设置公式,还要了解公式推导,了解源代码,慢慢提高自己的代码能力。当然,如何选择大公司是最好的。大公司一般采取学校招聘,如果你通过学校招聘大公司,但非核心职位,如百度搜索挖掘,当然是最好的,如果不能进入这样的职位,最好去一些新开发的公司,如美团,滴滴,这样的公司有一定数据,会有一些强大的人。第三类公司是初创公司。如果刚毕业,最好不要选择创业公司,风险比较大。从表面上看,很难判断这家公司是否能生存,是否有牛人值得跟随。一些二线公司的业务骨干大多来自BAT,经验丰富。向他们学习可以让他们快速成长。如何面试一定要诚实。不要伪造工作经验和年限,没必要,对自己不好。毕业生在求职时可以表现得真诚一点,不能说一开始就能做很多工作,但能表现出自己的学习能力。我不是一开始就做数据挖掘的,而是在工作中慢慢转。假如你真的想做这个生意,就要有决心,不要着急。讲个小故事。当时想转数据挖掘的时候,不知道是选Java还是Cava。 。当时我投入了很多数据挖掘岗位。我知道通过面试的可能性不大,但我和面试官聊天,询问我的经验。我说我毕业于数学专业。如果我想成为一名数据挖掘工程师,我需要掌握哪些能力。面试官画了一张图,一个圆代表数学,一个圆代表计算机。我们需要的是两个圆的交叉部分。如果编程语言快,可以先学Java。;然后我问他需要看什么信息,等等。我们谈了将近一个小时。其实很多老人都很乐意和新人分享。多看看前人的经历,帮助自己成长,一定会在这个行业有所收获。
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