关于gbrtjava的信息
本篇文章给大家谈谈gbrtjava，以及对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
本文目录一览：
大数据开发工程师需要具备哪些技能？
可以根据招聘要求学习:
1、
o展示构建大数据解决方案的经验。Hadoop生态圈体验:Hadoop、Spark、MapReduce、Hive/Pig、Yarn、HBase等
o有使用RDBMS和NoSQL栈的经验(ElasticSearch, HBase, Cassandra)
o具备良好的Python统计和科学编程能力
o有数据可视化工具使用经验:Hue, Kibana, Qlikview, Tableau优先
对数据科学概念有良好的理解，并强调机器学习技术的优先考虑
o能够独立解决问题，积极主动，自我指导
o敏捷/Scrum开发方法经验
o软件测试知识，包括黑盒测试和白盒测试方法，以及功能测试和非功能测试
2、熟练Java/Scala/Python/go等一种或多种编程语言
熟练SparkStructuredStreaming和Flink等流计算引擎，有实际项目经验者优先
熟悉kafka,hadoop，zk,HBase，elasticsearch,clickhouse，Druid等大数据技术,有实际项目经验者优先
了解并行计算或者分布式计算原理，了解数据仓库相关知识优先
了解常见的机器学习算法，了解CNN/RNN/LSTM/GBDT等算法者优先
北大青鸟java培训：学大数据需要学习哪些软件？
大家都心中清楚，大数据的学习是具备一定的难度的，想要成为合格的大数据工程师是需要花费一些心思的。
不少人留言问笔者说，想知道2020学大数据需要学习哪些软件?既然大家都有这方面的好奇，那么北大青鸟江西计算机学院就详细讲讲，2020学大数据需要学习哪些软件，这个话题，解答大家的疑问好了。
1：大数据需要用到的软件实在太多，不能一一进行详细说明，需要学习的内容主要分为三大类，即：编程语言、数据处理平台和数据库，其余的还有一些组件、插件等。
其实，学习大数据何止要学习软件这么简单，一名合格的大数据工程师，需要精通的技能还是不少的，具体有一下这些内容。
2：需要熟悉NoSQL数据库(mongodb、redis)，能够完成数据库的配置和优化;熟悉Hadoop相关生态系统，包括不限于HDFS、Hbase、ZooKeeper、spark、yarn、hive等，能够独立部署实施大数据项目，解决项目中的问题，对系统调优。
3：除开以上技能之外，大数据工程师还需要精通常用机器学习和数据挖掘算法，包括GBDT、SVM、线性回归、LR以及CNN等算法;熟悉Hadoop、Spark等分布式机器学习框架，熟悉Pig/Hive等大数据处理平台;通一门或多门开发语言(Python和R等)，熟练掌握常用数据结构和算法等等。
数据挖掘需要哪些技能?
编程语言
数据挖掘和数据分析不一样，数据分析可以利用一些现成的分析工具完成，但是数据挖掘绝大部分要依赖于编程，在数据挖掘领域常用的编程语言有R、Python、C++、java等，R和python最受欢迎。
大数据处理框架
做数据挖掘不可避免的要接触大数据，目前常用的大数据框架就两个，Hadoop和Spark，Hadoop的原生开发语言是Java，资料多，Spark的原生开发语言是Scala，不过也有Python的API。
数据库知识
这个不用多说，既然是和数据打交道，数据库知识自然少不了，常见关系数据库和非关系数据库知识都要掌握，如果要处理大数量数据集，就得掌握关系型数据库知识，比如sql、oracle。
数据结构与算法
精通数据结构和算法对数据挖掘来说相当重要，在数据挖掘岗位面试中也是问的比较多的，数据结构包括数组，链表，堆栈，队列，树，哈希表，集合等，而常见的算法包括排序，搜索，动态编程，递归等。
机器学习/深度学习
机器学习是数据挖掘的最重要部分之一。 机器学习算法可建立样本数据的数学模型，来进行预测或决策， 深度学习是更广泛的机器学习方法系列中的一部分。这部分的学习主要分两块，一是掌握常见机器学习算法原理，二是应用这些算法并解决问题。
统计学知识
数据挖掘是一个交叉学科，不仅涉及编程和计算机科学，还涉及到多个科学领域，统计学就是不可获取的一部分，它可以帮我们更快的识别问题，区分因果关系和相关性。
关于数据挖掘需要哪些技能，青藤小编就和您分享到这里了。如果你对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章能够对你有所帮助。如果您还想了解更多数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。
学了数据挖掘之后能干啥？
学了数据挖掘之后能干啥？数据挖掘职业规划总结
文 | 宿痕
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往这方面发展的朋友共享：
数据挖掘从业人员工作分析
1.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)
2.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》、《EXCEL 2007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。
数据挖掘人员需具备以下基本条件，才可以完成数据挖掘项目中的相关任务。
一、专业技能
本科或硕士以上学历，数据挖掘、统计学、数据库相关专业，熟练掌握关系数据库技术，具有数据库系统开发经验；
熟练掌握常用的数据挖掘算法；
具备数理统计理论基础，并熟悉常用的统计工具软件。
二、行业知识
具有相关的行业知识，或者能够很快熟悉相关的行业知识
三、合作精神
具有良好的团队合作精神，能够主动和项目中其他成员紧密合作
四、客户关系能力
具有良好的客户沟通能力，能够明确阐述数据挖掘项目的重点和难点，善于调整客户对数据挖掘的误解和过高期望；
具有良好的知识转移能力，能够尽快地让模型维护人员了解并掌握数据挖掘方法论及建模实施能力。
进阶能力要求
数据挖掘人员具备如下条件，可以提高数据挖掘项目的实施效率，缩短项目周期。
具有数据仓库项目实施经验，熟悉数据仓库技术及方法论
熟练掌握SQL语言，包括复杂查询、性能调优
熟练掌握ETL开发工具和技术
熟练掌握Microsoft Office软件，包括Excel和PowerPoint中的各种统计图形技术
善于将挖掘结果和客户的业务管理相结合，根据数据挖掘的成果向客户提供有价值的可行性操作方案
五、应用及就业领域
当前数据挖掘应用主要集中在电信(客户分析)，零售(销售预测)，农业(行业数据预测)，网络日志(网页定制)，银行(客户欺诈)，电力(客户呼叫)，生物(基因)，天体(星体分类)，化工，医药等方面。
当前它能解决的问题典型在于：数据库营销(DatabaseMarketing)、客户群体划分(Customer SegmentationClassification)、背景分析(Profile Analysis)、交叉销售(Cross-selling)等市场分析行为，以及客户流失性分析(ChurnAnalysis)、客户信用记分(Credit Scoring)、欺诈发现(Fraud Detection)等等，在许多领域得到了成功的应用。如果你访问著名的亚马逊网上书店会发现当你选中一本书后，会出现相关的推荐数目“Customers who bought this book alsobought”，这背后就是数据挖掘技术在发挥作用。
数据挖掘的对象是某一专业领域中积累的数据；挖掘过程是一个人机交互、多次反复的过程；挖掘的结果要应用于该专业。因此数据挖掘的整个过程都离不开应用领域的专业知识。“Business First， techniquesecond”是数据挖掘的特点。因此学习数据挖掘不意味着丢弃原有专业知识和经验。相反，有其它行业背景是从事数据挖掘的一大优势。如有销售，财务，机械，制造，call center等工作经验的，通过学习数据挖掘，可以提升个人职业层次，在不改变原专业的情况下，从原来的事务型角色向分析型角色转变。从80年代末的初露头角到90年代末的广泛应用，以数据挖掘为核心的商业智能(BI)已经成为IT及其它行业中的一个新宠。
重点介绍下对数据挖掘的几个岗位
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。
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/Data Analyst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，Direct Marketing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 Direct Marketing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Direct Marketing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，也可以在政府，银行，零售，医药业，制造业和交通传输等领域服务。
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deep learning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。
现状与前景
数据挖掘是适应信息社会从海量的数据库中提取信息的需要而产生的新学科。它是统计学、机器学习、数据库、模式识别、人工智能等学科的交叉。在中国各重点院校中都已经开了数据挖掘的课程或研究课题。比较著名的有中科院计算所、复旦大学、清华大学等。另外，政府机构和大型企业也开始重视这个领域。
据IDC对欧洲和北美62家采用了商务智能技术的企业的调查分析发现，这些企业的3年平均投资回报率为401%，其中25%的企业的投资回报率超过600%。调查结果还显示，一个企业要想在复杂的环境中获得成功，高层管理者必须能够控制极其复杂的商业结构，若没有详实的事实和数据支持，是很难办到的。因此，随着数据挖掘技术的不断改进和日益成熟，它必将被更多的用户采用，使更多的管理者得到更多的商务智能。
根据IDC(InternationalDataCorporation)预测说2004年估计BI行业市场在140亿美元。现在，随着我国加入WTO，我国在许多领域，如金融、保险等领域将逐步对外开放，这就意味着许多企业将面临来自国际大型跨国公司的巨大竞争压力。国外发达国家各种企业采用商务智能的水平已经远远超过了我国。美国Palo Alto 管理集团公司1999年对欧洲、北美和日本375家大中型企业的商务智能技术的采用情况进行了调查。结果显示，在金融领域，商务智能技术的应用水平已经达到或接近70%，在营销领域也达到50%，并且在未来的3年中，各个应用领域对该技术的采纳水平都将提高约50%。
现在，许多企业都把数据看成宝贵的财富，纷纷利用商务智能发现其中隐藏的信息，借此获得巨额的回报。国内暂时还没有官方关于数据挖掘行业本身的市场统计分析报告，但是国内数据挖掘在各个行业都有一定的研究。据国外专家预测，在今后的5—10年内，随着数据量的日益积累以及计算机的广泛应用，数据挖掘将在中国形成一个产业。
众所周知，IT就业市场竞争已经相当激烈，而数据处理的核心技术—数据挖掘更是得到了前所未有的重视。数据挖掘和商业智能技术位于整个企业IT-业务构架的金字塔塔尖，目前国内数据挖掘专业的人才培养体系尚不健全，人才市场上精通数据挖掘技术、商业智能的供应量极小，而另一方面企业、政府机构和和科研单位对此类人才的潜在需求量极大，供需缺口极大。如果能将数据挖掘技术与个人已有专业知识相结合，您必将开辟职业生涯的新天地！
职业薪酬
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+。而厉害的资深算法专家年薪百万也是常有的事情，所以大家在算法方面还是大有可能。另外随着金融越来越互联网化，大量的算法工程师会成为以后互联网金融公司紧缺的人才。
大家共勉！
来自知乎
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数据挖掘工程师一般都做什么？
数据挖掘工程师是做什么的？
数据挖掘，从字面上理解，就是在数据中找到有用的东西，哪些东西有用就要看具体的业务目标了。最简单的就是统计应用了，比如电商数据，如淘宝统计过哪个省购买泳衣最多、哪个省的女生胸罩最大等，进一步，可以基于用户的浏览、点击、收藏、购买等行为推断用户的年龄、性别、购买能力、爱好等能表示一个人的画像，就相当于用这些挖掘出来的属性来刻画一个人，这些还是最简单的东西，更深层次的比如预测（股票预测），但是比较难。
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；
（ 2 ）在选择岗位时，各个公司都没有一套标准的称呼，但是所做的事情无非 2 个大方向，一种是主要钻研某个领域的技术，比如自然语言处理工程师，计算机视觉工程师，机器学习工程师等；一种是将各种领域技术应用到业务场景中去解决业务需求，比如数据挖掘工程师，推荐系统工程师等；具体的称呼不重要，重要的是平时的工作内容；
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；
数据挖掘岗位需要具备的3 种基本能力
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 》
（ 2 ）开发平台： Linux ；
建议：掌握常见的命令，掌握 Linux 下的源码编译原理；
推荐书籍：《 Linux 私房菜》
（ 3 ）数据结构与算法分析基础：掌握常见的数据结构以及操作（线性表，队，列，字符串，树，图等），掌握常见的计算机算法（排序算法，查找算法，动态规划，递归等）；
建议：多敲代码，多上 OJ 平台刷题；
推荐书籍：《大话数据结构》《剑指 offer 》
（ 4 ）海量数据处理平台： Hadoop （ mr 计算模型， java 开发）或者 Spark （ rdd 计算模型， scala开发），重点推荐后者；
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》
2. 算法能力
（ 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；
（ 2 ）机器学习 / 深度学习：掌握 常见的机器学习模型（线性回归，逻辑回归， SVM ，感知机；决策树，随机森林， GBDT ， XGBoost ；贝叶斯， KNN ， K-means ， EM 等）；掌握常见的机器学习理论（过拟合问题，交叉验证问题，模型选择问题，模型融合问题等）；掌握常见的深度学习模型（ CNN ，RNN 等）；
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；
推荐书籍：《统计学习方法》《机器学习》《机器学习实战》《 UFLDL 》
（ 3 ）自然语言处理：掌握常见的方法（ tf-idf ， word2vec ， LDA ）；
3. 业务经验
（ 1 ）了解推荐以及计算广告相关知识；
推荐书籍：《推荐系统实践》《计算广告》
（ 2 ）通过参加数据挖掘竞赛熟悉相关业务场景，常见的比赛有 Kaggle ，阿里天池， datacastle 等。
想要学习数据挖掘的话可以看一下这篇文章《AI时代就业指南：数据挖掘入门与求职》
关于gbrtjava和的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。
发布于：2022-11-23，除非注明，否则均为原创文章，转载请注明出处。