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数据分析师与数据挖掘工程师本质上是不一样的。
1、“数据分析”的重点是观察数据,而“数据挖掘”的重点是从数据中发现“知识规则”。
2、“数据分析”得出的结论是人的智能活动结果,而“数据挖掘”得出的结论是机器从学习集(或训练集、样本集)发现的知识规则。
3、“数据分析”得出结论的运用是人的智力活动,而“数据挖掘”发现的知识规则,可以直接应用到预测。
4、“数据分析”不能建立数学模型,需要人工建模,而“数据挖掘”直接完成了数学建模。
5、相对而言,数据挖掘工程师对统计学,机器学习等技能的要求比数据分析师高得多。
6、很多情况下,数据挖掘工程师同时兼任数据分析师的角色。
想要了解更多关于数据分析和数据挖掘的信息,可咨询CDA数据分析师。CDA数据分析师认证的课程以项目调动学员数据挖掘实用能力的场景式教学为主,在讲师设计的业务场景下由讲师不断提出业务问题,再由学员循序渐进思考并操作解决问题的过程中,帮助学员掌握真正过硬的解决业务问题的数据挖掘能力。点击预约免费试听课。
1、“数据分析”的重点是观察数据,而“数据挖掘”的重点是从数据中发现“知识规则”。
2、“数据分析”得出的结论是人的智能活动结果,而“数据挖掘”得出的结论是机器从学习集(或训练集、样本集)发现的知识规则。
3、“数据分析”得出结论的运用是人的智力活动,而“数据挖掘”发现的知识规则,可以直接应用到预测。
4、“数据分析”不能建立数学模型,需要人工建模,而“数据挖掘”直接完成了数学建模。
5、相对而言,数据挖掘工程师对统计学,机器学习等技能的要求比数据分析师高得多。
6、很多情况下,数据挖掘工程师同时兼任数据分析师的角色。
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2020-09-22 · 移动学习,职达未来!
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数据分析和数据挖掘属于完全不同的两个职位,唯一的共同点可能是数据,数据分析一般工作是做报表,各种基本的数据图、表你可以认为是数据分析做的,数据分析最常用的可能就是sql,一句话总结来说这是一个没有多少技术含量的职位,数据挖掘重在挖掘,和算法、模型、大数据结合比较深,比如风控模型、推荐系统等等,本质上数据挖掘和算法工程师没有太多的区别,可能数据挖掘工程性强一点。数据挖掘用的比较多的可能是python、tensorflow,spark等等。所以说,这两个职位差别很大。数据分析转数据挖掘很难。
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