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数据挖掘工程师的技术图谱和学习路径

数据挖掘工程师的技术图谱和学习路径:
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1.基础知识
数据挖掘工程师是负责从大量数据中发现潜在模式、趋势和规律的专业人士。以下是数据挖掘工程师需要掌握的基础知识:

  1. 数据库知识:熟悉关系数据库和非关系数据库的基本概念和操作,掌握SQL语言。

  2. 统计学基础:了解统计学的基本理论,包括概率论、假设检验、回归分析等。

  3. 机器学习:掌握常见的机器学习算法,如决策树、逻辑回归、支持向量机、神经网络等,了解算法原理和应用场景。

  4. 数据预处理:熟悉数据清洗、特征选择、特征转换等数据预处理技术,能够处理缺失值、异常值等问题。

  5. 数据可视化:掌握数据可视化工具和技术,能够将数据转化为可视化图表和图形,帮助分析和解释数据。

  6. 编程技能:熟练掌握至少一种编程语言,如Python、R等,在数据处理和分析过程中能够编写程序自动化处理数据。

  7. 深度学习:了解深度学习的基本概念和常见模型,如神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。

  8. 数据挖掘工具ÿ

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