数据挖掘者的角色和使命
这 数据挖掘者，或数据勘探者，在数据和人工智能领域发挥着至关重要的作用。它是促进公司内部决策和战略管理的重要影子角色。我们将详细介绍其使命及其作用的重要性。
什么是数据挖掘器？
这 数据挖掘者 是一名数据专业人员，负责从大量数据（大数据）中提取见解。凭借统计学、计算机科学和商业分析方面的技能，他专注于发现对业务有价值的模式、趋势和相关性。其专业知识使得将原始数据转化为战略信息成为可能。
数据收集和准备
第一个任务是 数据挖掘者 包括从各种来源收集数据。这可以包括公司的内部数据库、网络上的行为数据、社交网络，甚至专门的外部来源。然后，他必须清理和准备这些数据，即对其进行标准化、结构化，并可能对其进行匿名化，以便使其可用于后续分析。
数据挖掘
数据准备好后， 数据挖掘者 通过数据挖掘或 数据挖掘。此步骤包括应用统计方法、机器学习（机器学习）和数据可视化来检测大型数据集中的模式或隐藏的主题。这项调查得出的见解可以揭示市场机会、纠正故障或了解客户行为。
建模和预测分析
这 数据挖掘者 还采用建模技术来预测未来趋势或行为。这涉及创建统计模型或算法 机器学习 它基于历史和当前数据，能够对业务的不同方面做出可靠的预测：未来销售、欺诈风险、识别有前途的细分市场等。
结果沟通
除了数据提取和分析之外， 数据挖掘者 还肩负着以清晰易懂的方式传达其调查结果的使命。这涉及创建报告、交互式仪表板，甚至向决策者呈现结果。这一步至关重要：它必须将复杂的信息转化为非专业人士容易理解的战略和运营决策。
技术和道德监督
专业人士 数据挖掘 必须不断跟上其领域的技术和方法的发展。此外，在处理个人数据时，他必须对数据道德保持警惕，尊重隐私、安全标准和 GDPR（通用数据保护条例）等法规。
这 数据挖掘者 因此在公司内部的数据利用中发挥着主导作用。凭借技术技能、业务分析和沟通的结合，他积极为基于高质量数据的战略制定和明智决策的制定做出贡献。将信息转化为机会是其使命的核心。
擅长数据挖掘的关键技能
这 数据挖掘或数据挖掘，是数据科学的核心领域，涉及从大量数据中提取有用的知识。随着产生的数据量的不断增加，对数据挖掘技能的需求越来越大。
以下是任何希望在该领域脱颖而出的专业人士都应该掌握的关键技能。
了解数据库和数据存储
对数据库管理系统有很好的了解（数据库管理系统） 是必不可少的。这包括关系数据库的知识，例如 MySQL 或者 PostgreSQL，以及非关系数据库，例如 MongoDB。掌握 SQL 语言来查询和操作数据也很重要。
统计和数学知识
统计学和数学是数据挖掘的核心。充分理解概率、推论统计、微分和积分以及线性代数至关重要。这些知识使您能够理解和实现不同的数据挖掘算法。
掌握机器学习算法和模型
数据挖掘很大程度上依赖于 机器学习 用于预测分析和分类。决策树、神经网络、支持向量机和聚类等机器学习算法的知识至关重要。了解深度学习的原理也是一项重要资产。
编程技巧
编程语言如 Python 和 右 广泛应用于数据挖掘领域。熟练掌握 Python 及其简单性和丰富的库（例如 Pandas、NumPy、SciPy、Scikit-learn 和 Tensorflow）尤为重要。
数据处理和清理方面的专业知识
数据质量对于在数据挖掘中获得可靠的结果至关重要。因此，数据处理技能（例如清理、标准化、丰富和转换）至关重要。这包括处理缺失值、检测和纠正错误以及转换数据以便更好地在分析模型中使用。
了解数据可视化工具
数据可视化是理解和呈现数据挖掘结果的基本要素。掌握诸如 绘画, 电力商务智能或 Matplotlib 和 Seaborn 等 Python 库是一项广受欢迎的技能，可以有效地说明数据中检测到的模式。
培训成为数据挖掘者
大学培训
大学通常为那些希望成为数据挖掘人员的人提供专业课程。以下是一些培训示例：
- 数据科学硕士（数据科学）
- 应用数学、统计学硕士
- 商业智能硕士
在这些硕士课程结束后，学生通常已经做好了进入数据挖掘领域的准备。
工程学院
工程学校还通常与公司合作提供改编课程，以将理论与实践结合起来。这些培训课程通常包括实习和具体项目，使您能够获得重要的专业经验。他们可以获得数据科学或大数据专业的工程文凭。
专业培训和认证
对于那些已经就业并希望重新培训或提高技能的人，可以参加针对数据挖掘的短期专业培训课程。多个组织提供公认的认证：
- 认证分析专家 （帽）
- EMC 数据科学助理 (EMCDSA)
- SAS 分析认证
这些认证可以作为学术培训的良好补充，或者是验证专业人士技能的一种方式。
在线课程和 MOOC
对于那些无法完成大学完整课程学习的人来说，在线学习是一种灵活的选择。平台如 Coursera, edX 或者 优达学城 提供学习知名大学和公司的数据挖掘和数据科学课程的机会，并有可能获得结业证书。
实践经验的重要性
对于未来的数据挖掘人员来说，除了理论训练之外，实践经验的积累也至关重要。参与真实项目、完成实习或参与数据工作，作为竞赛的一部分，例如 卡格尔 比赛和正式训练一样有益。
数据挖掘的薪资和职业前景
数据挖掘的就业机会
数据挖掘的职业多种多样，适合不同的行业。以下是职业简介的一些示例：
- 数据分析师
- 数据科学家
- 机器学习工程师
- 数据挖掘专家
- 商业智能分析师
- 大数据工程师
数据挖掘薪资
数据挖掘领域的薪资因多种因素而异，包括经验、地点、教育和专业技能。根据市场研究，以下是该领域观察到的平均年薪范围：
| 职业简介 | 平均年薪 |
| 数据分析师 | 45,000 欧元 – 65,000 欧元 |
| 数据科学家 | 55,000 欧元 – 80,000 欧元 |
| 机器学习工程师 | 50,000 欧元 – 75,000 欧元 |
| 数据挖掘专家 | 50,000 欧元 – 70,000 欧元 |
| 商业智能分析师 | 45,000 欧元 – 68,000 欧元 |
| 大数据工程师 | 55,000 欧元 – 85,000 欧元 |
数据挖掘是一个很有前途的职业，具有诱人的薪水和显着的增长前景。对合格专业人士的需求持续增长，使该领域成为在专业机会方面最具活力和优势的领域之一。
对数据挖掘职业感兴趣的个人应该专注于不断发展他们的分析和技术技能，以利用这种数字发展提供的机会。
