数据挖掘求职岗位要求分析

研究数据挖掘有三方面原因：

1. 与研究方向相契合——复杂网络中的传播。包括谣言、舆情、病毒在复杂现实网络或虚拟网络的传播。经过一年摸索明白主要科研步骤基本是建模、再建模。如果想把模型在实际社交网络稍加应用，就面临需要系统学习，不是列几个公式、不求甚解地翻两本书能搞定的。需经过数据的搜取（调用新浪API、网络爬虫）、清洗、整理、预处理。

2. 经验相对保值。各大IT、金融公司均有数据挖掘这一岗位，并且有持续深入研究的职业价值。大多数人认为程序员是吃青春饭的职业，那么数据挖掘则是程序员中的中医。如果做前端，一两年后可能转做大前端、继续技术之路；或者可以跳槽到创业型公司谋出路。然而很少听前端程序员被聘请为CEO或者COO，但是却有首席数据官（CDO）这一岗位。而且前端门槛低，竞争对手多。

3. 深度和广度兼备。不仅要求技术到位，对社科、金融等其他领域也要有所了解。

一、在数据分析、挖掘方面，有哪些好书值得推荐？

做数据分析不得不看的书有哪些？

书籍是必备的，相比帖子、博文更系统透彻。有视屏教程就更好了。

入门读物：

深入浅出数据分析 (豆瓣) 这书挺简单的，基本的内容都涉及了，说得也比较清楚，最后谈到了R是大加分。难易程度：非常易。
啤酒与尿布 (豆瓣) 通过案例来说事情，而且是最经典的例子。难易程度：非常易。
数据之美 (豆瓣) 一本介绍性的书籍，每章都解决一个具体的问题，甚至还有代码，对理解数据分析的应用领域和做法非常有帮助。难易程度：易。

数据分析：

Python for Data Analysis (豆瓣) 作者是Pandas这个包的作者，看过他在Scipy会议上的演讲，实例非常强！
Bad Data Handbook (豆瓣) 很好玩的书，作者的角度很不同。

适合入门的教程：

集体智慧编程 (豆瓣) 学习数据分析、数据挖掘、机器学习人员应该仔细阅读的第一本书。作者通过实际例子介绍了机器学习和数据挖掘中的算法，浅显易懂，还有可执行的Python代码。难易程度：中。
Machine Learning in Action (豆瓣) 用人话把复杂难懂的机器学习算法解释清楚了，其中有零星的数学公式，但是是以解释清楚为目的的。而且有Python代码，大赞！目前中科院的王斌老师（微博：王斌_ICTIR）已经翻译这本书了机器学习实战 (豆瓣)。这本书本身质量就很高，王老师的翻译质量也很高。难易程度：中。我带的研究生入门必看数目之一！
Building Machine Learning Systems with Python (豆瓣) 虽然是英文的，但是由于写得很简单，比较理解，又有 Python 代码跟着，辅助理解。
数据挖掘导论 (豆瓣) 最近几年数据挖掘教材中比较好的一本书，被美国诸多大学的数据挖掘课作为教材，没有推荐Jiawei Han老师的那本书，因为个人觉得那本书对于初学者来说不太容易读懂。难易程度：中上。
《R in Action-Data Analysis and Graphics with R》R语言实战 (豆瓣) R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，用于统计计算和统计制图。这本书从实用的统计研究角度逐例分析R在数据处理、模型构建、以及图形操作上的由浅入深的结合，堪称经典。

二、工具和实战

SAS、SPSS、R语言

数据分析和挖掘有哪些公开的数据来源？

项目实践：Kaggle Competitions 从最下面的101开始，逐级往上

三、各大公司招聘要求

腾讯微信海量数据平台
工作要求：
计算机、统计学、数学等相关专业本科及以上学历；
具有扎实的统计学、数据挖掘知识。熟悉数据仓库和数据挖掘的相关技术细节，能够熟练地使用SQL/Hadoop等产品；
2年以上海量数据挖掘、分析相关项目实施经验，参与过完整的数据采集、数据清洗整理、分析和建模工作；
对商业和业务逻辑敏感，有互联网相关行业背景，有复杂网络研究和推荐系统经验优先；
具备良好的逻辑分析能力、组织沟通能力和团队精神，充满激情，乐于接受挑战。
亚马逊中国Python数据挖掘实习生
任职要求：
1、能确保每周至少4个工作日，至少保证3个月的实习期。
2、熟练掌握Python编程，有一定项目经验
3、熟练掌握MySQL或Oracle data base；
4、有一定的数理统计基础
5、能有效管理有限的时间；
6、工作态度积极，能在压力下工作。
建议专业：管理科学与工程，工业工程，计算机科学，软件工程，统计，应用数学。
平安保险精算部——精算部数据挖掘实习生
岗位要求：
1、在读硕士研究生，可确保实习至少3个月以上；
2、数据挖掘、数学、精算、计算机等相关专业，有数学建模，海量数据统计分析相关项目经验优先；
3、具有统计数据分析的基本技能，熟练使用Excel，具有一定的SQL，SAS编程基础；
4、具备较强的责任心和团队精神、有较强的学习能力、沟通能力和创新意识，以及一定的文字功底；
腾讯
工作地点主要有深圳、北京、成都、上海、广州等。
具体要求：
计算机、统计、数学、信息技术等相关专业本科以上学历；
既有商业敏感度何丰富的数据挖掘项目操作经验；
又能熟练使用R/SAS/matlab等至少一种数理统计、数据分析工具软件，使用常见的编程工具进行开发。
3-5年相关工作经验。
深圳小恩爱
职位要求
计算机、统计、数学相关专业本科及以上学历。
3年以上数据挖掘相关项目经验，参与过完整的数据采集、数据清洗、数据分析和建模工作，负责过数据挖掘的实际线上应用项目。
熟练掌握数据分析体系架构、方法和相关数据建模、数据挖掘理论，拥有完整的数据平台建设和数据挖掘开发经验。
有BI系统架构经验、深厚数理专业基础或数据挖掘深度研究经验者优先。
深圳迅雷云加速数据挖掘高级工程师
任职资格:
本科及以上学历，数理统计或数据挖掘专业方向；
3年及以上推荐系统，广告算法等相关工作经验；
熟悉Bash/Perl/Python相关脚本语言；
熟悉Hapoop,Hive,Mahout相关技术；
有互联网行业数据挖掘经验者优先；
360安全卫士
岗位描述：
1.负责用户行为挖掘
2.负责榜单类数据
3.负责音乐的相关性模型训练
4.负责音乐推荐类数据挖掘
5.负责云盘音乐数据的筛选
6.负责小说中垃圾数据挖掘
任职要求
1、熟悉数据挖掘、机器学习相关常见算法，熟悉hadoop等分布式开发平台，有大数据处理项目经验
2、语言类别不限
腾讯网页转码和数据挖掘算法工.
任职要求：
本科及以上学历；
2年以上相关工作经验；
对网页HTML解析和DOM树处理有一定的了解，能够从网页结构和数据分析中发现有价值的信息，或对数据分类、数据聚类以及用户推荐算法有一定的了解，能够从海量用户数据中发现有价值的规律（具备一种亦可）；
熟悉LINUX服务器端开发，熟悉C++和常用LINUX脚本；
如有网页转码和据挖掘方面的常用算法和技巧的优先考虑。
腾讯管理部招聘数据挖掘(anti-spam)
职位要求
计算机或相关专业本科以上学历，2年以上相关工作经验；
丰富的数据分析经验以及恶意对抗实战经验；
责任感强、有较强的逻辑思维能力、沟通能力和抗压能力；
熟悉C/C++开发，有一定的架构能力和良好代码规范；
熟悉linux/unix系统与开发环境；
熟悉mysql以及SQL语言
珍爱网
岗位要求：
1、数学、统计学、计算机等相关专业背景，本科及以上学历，2年以上数据挖掘、机器学习工作经验；
2、具备较强独立思考能力，对数据敏感，热衷从数据中发现规律；
3、熟悉各种分类和聚类算法；
4、熟悉数据挖掘建模流程，熟悉SAS／Clementine／R／python之一进行建模，熟悉SQL
5、具有互联网、咨询公司、银行、电信行业经验者优先
上海AvazuR&D
1、通过海量数据挖掘、机器学习等方法进行核心策略的研究及开发；
2、用户分析、理解及建模，持续提升用户产品体验；
3、高性能、高并发的机器学习、数据挖掘方法及架构的研发；
4、算法及数据挖掘在新业务领域的推进及应用。
在路上技术中心招聘数据挖掘实习生:5K-10K
岗位要求：
本科以上在校生，计算机相关专业，对大数据，海量数据处理有浓厚兴趣
有自己擅长的开发语言和科学技术语言
掌握常用的 ML 算法、常见推荐算法（如，协同过滤、分类、聚类、SVM 等)，并有较强的算法实现能力
有团队精神、有担当、敢于挑战自我
优先条件：
有自然语言处理、搜索引擎网络爬虫相关实战项目经验
有数据挖掘、自然语言处理、信息检索、机器学习背景
985 高校优先
深圳房多多——3-5年经验——12k-24K
1、对机器学习、数据挖掘算法及其在互联网行业的应用，有比较深入的认识和理解；
2、熟悉Java/R/Hadoop等，较强的算法实现能力；
3、3年以上推荐算法/机器学习/数据挖掘相关工作经验
4、严密的数学思维、突出的分析和归纳能力、优秀的沟通表达能力；
5、有推荐系统、定向营销、电子商务、信息处理、信息检索等方面的建模经验优先。

杭州铜板街——3到5年经验——12k到24
1. 精通SQL，熟悉一门脚本语言(Python/shell等等)
2. 对常见数据挖掘算法有一定了解(包括不局限于线性回归、决策树、随机森林、聚类、近邻等等)
3. 最好有过完整的建模经验(数据预处理、变量筛选、模型建立、模型评价等等)
4. 最好有过大数据上进行数据分析或者建模的经验
1、2技能点必须，其他随意。

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