如果是cs本科或者数学专业本科，成为一名优秀的数据科学家并不需要太多时间。所以在这里，我们讨论一下想要零基础(至少高中毕业)如何成为一名合格的数据科学家。我觉得至少要在以下几个方面磨练。
4、大 数据 挖掘 工程师应具备哪些技能?1学位，就BAT三大互联网公司而言，对数据 工程师的要求都是统计学和数学的硕士或博士学位。缺乏理论背景的工作者数据更容易进入一个技能的危险地带，一堆数字根据不同的数据模型和算法总能得到一些结果，但如果你不知道那是什么意思，那就不是真正有意义的结果，那个结果还在。
2.计算机编码能力、实际开发能力和大规模数据处理能力是作为大规模数据 工程师的一些必备要素。因为数据的很多价值都来自于挖掘的过程，你得亲自动手才能发现黄金的价值。3.对于特定应用领域或行业的知识，Da 数据 工程师的作用是不能脱离市场的，因为Da 数据只有与特定领域的应用相结合才能产生价值。因此，在一个或多个垂直行业的经历可以为申请人积累该行业的知识，对以后成为大数据 工程师很有帮助，所以在申请这个职位时也是一个有说服力的加分项。
5、 数据分析师与 数据 挖掘 工程师一样吗?有什么区别?数据分析和数据 挖掘属于两个完全不同的岗位，唯一的共同点可能就是数据，数据分析的一般工作就是做。你可以把各种基本的数据图和表想象成数据分析。数据 sql可能是最常用的分析。总之，这是一个没什么技术含量的岗位。数据123.与算法、模型、大数据、风控模型、推荐系统等深度融合。本质上，数据 挖掘和算法工程师差别不大，可能是。
6、 数据 挖掘 工程师要具备哪些技能?1，编程/统计语言数据 挖掘很大程度上依赖编程。根据KDNuggets的研究，R和Python是数据 science中最受欢迎的编程语言。2.大型数据处理框架Hadoop、Storm、Samza、Spark、Flink、处理框架calculate 数据在系统中，可以分为三类:仅批处理、仅流和混合。3.操作系统:LinuxLinux是一个流行的操作系统。对于操作大规模数据 set，Linux更加稳定高效。
7、如何成为 数据 挖掘 工程师?数据分析师是为了适应时代的要求，加强规范化、专业化、职业化的建设数据分析师人才队伍。进一步提高我国分析师的专业素质和能力水平数据工程师指定职称数据挖掘-0。用户分析专家等数据挖掘工程师分析了过去，预测了未来的优化选项。在工业领域分析过去，预测未来，可以是设备的健康状态评估...在金融领域分析过去，预测未来，可以是股票发展趋势，高频交易为主...在军事领域分析过去预测未来，可以是情报获取，破解...在医学领域分析过去，预测未来，可以是对疾病的预测和新治疗方案的制定...分析过去。预测未来在执法领域可以是个人行为预测，判断是不是罪犯...在教育领域分析过去，预测未来，可以更准确地把握学生中存在的问题...等等。简而言之，数据就是信息，提取信息中的规律或特征，量化信息的指标，做出适合当前情况的最佳决策。
8、 数据分析师和 数据 挖掘 工程师的区别1。数据分析与数据 挖掘联系与区别:均从事数据区别:数据分析有偏，数据 挖掘部分算法，重模型，需要深厚的代码基础，需要大量的代码。2.用什么语言数据解析:excel是必须的，R是基础的，python是高级的，SAS和Matlab是给土豪玩的。数据挖掘:Python是必须的，java/c/c 是基础，hadoop/mapreduce/spark要先掌握一点，因为不是所有公司都有这么大的量数据。
