python適合做數(shù)據(jù)挖掘嗎
Python語言的崛起讓大家對web、爬蟲、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘等十分感興趣。數(shù)據(jù)挖掘就業(yè)前景怎么樣?關(guān)于這個問題的回答,大家首先要知道什么是數(shù)據(jù)挖掘。所謂數(shù)據(jù)挖掘就是指從數(shù)據(jù)庫的大量數(shù)據(jù)中揭示出隱含的、先前未知的并有潛在價值的信息的非平凡過程。
數(shù)據(jù)挖掘基于人工智能、機器學習、模式識別、統(tǒng)計學、數(shù)據(jù)庫、可視化技術(shù)等,高度自動化地分析企業(yè)的數(shù)據(jù),做出歸納性的推理,從中挖掘出潛在的模式,幫助決策者調(diào)整市場策略,減少風險,做出正確的決策。那么當今社會,數(shù)據(jù)挖掘就業(yè)前景可觀嗎?掌握數(shù)據(jù)挖掘的技術(shù)到底能不能讓我們順利的找到一份好工作,今天小編就來和大家說一說。
大數(shù)據(jù)時代我們?yōu)槭裁匆匾晹?shù)據(jù)挖掘。數(shù)據(jù)挖掘是一項探測大量數(shù)據(jù)以發(fā)現(xiàn)有意義的模式和規(guī)則的業(yè)務(wù)流程。談到發(fā)現(xiàn)模式與規(guī)則,其實就是一項業(yè)務(wù)流程,為業(yè)務(wù)服務(wù)。我們要做就是讓業(yè)務(wù)做起來顯得更簡單,或直接幫助客戶如何提升業(yè)務(wù)。
在大量的數(shù)據(jù)中找到有意義的模式和規(guī)則。在大量數(shù)據(jù)面前,數(shù)據(jù)的獲得不再是一個障礙,而是一個優(yōu)勢。在現(xiàn)在很多的技術(shù)在大數(shù)據(jù)集上比在小數(shù)據(jù)集上的表現(xiàn)得更好——你可以用數(shù)據(jù)產(chǎn)生智慧,也可以用計算機來完成其最擅長的工作:提出問題并解決問題。模式和規(guī)則的定義:就是發(fā)現(xiàn)對業(yè)務(wù)有益的模式或規(guī)則。發(fā)現(xiàn)模式就意味著把保留活動的目標定位為最有可能流失的客戶。這就意味著優(yōu)化客戶獲取資源,既考慮客戶數(shù)量上的短期效益,同時也考慮客戶價值的中期和長期收益。
現(xiàn)在各個公司對于數(shù)據(jù)挖掘崗位的技能要求偏應(yīng)用多一些。目前市面上的崗位一般分為算法模型、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)分析三種。算法模型崗位,對數(shù)學統(tǒng)計知識要求最高,需要研究現(xiàn)有模型并提出改進意見,且最好熟悉一種編程語言。
數(shù)據(jù)挖掘崗位,和算法崗位相比,對數(shù)學統(tǒng)計知識要求要低一些,但最好也是數(shù)學統(tǒng)計專業(yè),能看懂公式推導流程,理解算法原理,理解參數(shù)含義,且有一定的編程能力,熟練使用java或python,能通過調(diào)用第三方機器學習庫寫出符合工業(yè)要求的代碼。數(shù)據(jù)分析崗位,會基本的統(tǒng)計即可,有一定的sql功底,即對數(shù)學和編程要求較低,但是對業(yè)務(wù)也求較高,需要了解行業(yè),了解業(yè)務(wù),能提出好的idea。三種崗位需要相互配合、相互補充,各有各的重點。
觀點補充:
python強調(diào)程序員的生產(chǎn)力,讓你把精力集中在邏輯上而不是語言本身上。你能想象用一下午時間實現(xiàn)從0開始一個簡單的搜索引擎嗎?C++顯然是不行的。
你的大部分時間都將花在實現(xiàn)基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和調(diào)試語言錯誤上。
而用python,你要做的就是真正理解搜索算法,之后的實現(xiàn)真的很簡單。
我覺得用python很適合算法研究,不僅僅是數(shù)據(jù)挖掘。快速開發(fā)能讓你迅速驗證你的想法,而不是把時間浪費在程序本身上(想象一下你寫了一星期的c++,調(diào)了一大堆指針錯誤,最后發(fā)現(xiàn)想法本身就有錯誤。。)當你知道你已經(jīng)有了一個正確的算法,要使他運行速度提高只需用c++等重寫性能瓶頸并嵌入就行了
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