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本科生不考研,通过自学,可以从事数据挖掘吗

1、您好，考虑你是非重点本科，方向又非偏数理理论，如果没有突出成就的话，直接去找一份数据挖掘的工作会很难。做数据挖掘需要有非常好的数学基础，特别是在概率论、随机过程、离散数学等方面。数据挖掘一般在有大数据量的大公司才有相关职位。

2、考虑你是非重点本科，方向又非偏数理理论，如果没有突出成就的话，直接去找一份数据挖掘的工作会很难。做数据挖掘需要有非常好的数学基础，特别是在概率论、随机过程、离散数学等方面。数据挖掘一般在有大数据量的大公司才有相关职位。

3、就目前来说的话，数据分析岗位还是很受欢迎的，不会像题主所说的冷门。数据分析是基于商业目的，有目的的进行收集、整理、加工和分析数据，提炼有价信息的一个过程。其过程概括起来主要包括：明确分析目的与框架、数据收集、数据处理、数据分析、数据展现和撰写报告等6个阶段。

4、对于学历这个问题，一般来说，当你没有任何基础的时候，能拿得出手的只有学历，本科生当然竞争不过研究生。但是随着工作时间久了，你的能力达到了这个职位的要求，学历就不重要了。尤其是对业务能力要求比较高的数据分析师、数据挖掘师这些职位，你的行业知识和业务理解能力在很多情况下比学历更加重要。

5、数据分析与数据科学：学习数据分析工具和技术，可以从事数据分析、数据挖掘、业务智能等工作。网络安全与信息安全：学习网络安全和信息安全技术，可以从事网络安全监测、信息安全管理等工作。设计与创意领域：学习平面设计、UI/UX设计、摄影等技术，可以从事设计师、创意师等职业。

数据分析师和数据挖掘工程师的区别

数据分析师与数据挖掘工程师本质上是不一样的。“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”。“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。

数据分析师岗位重在“分析”，数据挖掘工程师岗位重点是要“挖掘”。【数据分析师】：基于业务，通过数据分析手段发现和分析业务问题，为决策作支持。一般招聘这类岗位的公司规模都不会太小，人数可能不是一个唯一的衡量指标，但是业务规模肯定比较大，反而言之，业务规模太小的公司就没什么可分析的了。

其实数据分析的范围广，包含了数据挖掘，在这里区别主要是指统计分析）数据量上：数据分析的数据量可能并不大，而数据挖掘的数据量极大。约束上：数据分析是从一个假设出发，需要自行建立方程或模型来与假设吻合，而数据挖掘不需要假设，可以自动建立方程。

做数据挖掘有没有前途,好找工作不?

1、做数据挖掘很有前途，国内国外都好找工作。在国内，真正的数据挖掘运用还比较少，找工作也不是很容易，学这个方向的，基本上出来是做数据处理、数据分析，或是有些干脆做软件开发师。应该说现状艰辛，但前途还是光明的。如果找数据挖掘的工作，地点也很重要，国内发展比较好的城市是北京和上海，广东也有少数。

2、数据挖掘工程师是负责进行数据挖掘算法和技术开发与应用的专业人员，其从业范围非常广泛，就业前景也非常乐观。数据挖掘工程师在金融、电商、互联网等行业中都有着广泛的应用，能够从事数据挖掘、数据分析、机器学习等方面的工作，是一个非常有前途的职业。

3、目前迫切需要的是数据分析师或模型架构师来构建满足行业需求的数据挖掘模块并进行需求分析。所以可以简单的说是未来很大，人才短缺。

...据说图像处理较窄可能无法对口找工作,数据挖掘是不是比较难?_百度...

1、研究生图像处理和数据挖掘分别的就业前景，据说图像处理较窄可能无法对口找工作，数据挖掘是不是比较难？ 求学这个专业的大神指点... 求学这个专业的大神指点 展开 我来答 分享 微信扫一扫 新浪微博 QQ空间 举报 浏览18 次 可选中1个或多个下面的关键词，搜索相关资料。也可直接点“搜索资料”搜索整个问题。

2、两个方向都可以。图形处理将来可以做人工智能、3D等。大数据可以做搜索和数据挖掘。

3、通常通过对数据的探索、处理、分析或建模实现。我们可以看到数据挖掘具有以下几个特点：基于大量数据：并非说小数据量上就不可以进行挖掘，实际上大多数数据挖掘的算法都可以在小数据量上运行并得到结果。

4、图像波（光）谱特征增强处理是基于多波段数据，对每个像元的灰度进行变换达到图像增强的目的。其图像增强结果便于识别不同性质的地质体、岩石类型、地质异常（如蚀变带、热异常等）、规模较大的线性和圆形构造。 （1）灰度变换方法 当原始图像的直方图比较窄，灰度分布较集中，图像层次较少时，进行灰度变换是最基本的要求。

5、首先，我们可以从数据获取、数据存取、数据清洗、数据挖掘分析、数据可视化、数据报告等几个方面入手。具体涵盖以下技能：Linux操作系统、Linux常用命令、Linux常用软件安装、Linux网络、 防火墙、Shell编程等。Java 开发，掌握多线程、掌握并发包下的队列、掌握JVM技术、掌握反射和动态代理、了解JMS。

6、GPU工作站主要用于各种需要大量计算资源的领域，比如： 图像和视频处理：针对大规模图像和视频数据进行分析、处理和优化，例如视频编解码、三维建模和渲染等。 科学计算：应用于物理学、化学、生物学、地球科学、天文学等学科的计算，例如模拟天体力学、气候变化、蛋白质结构预测等。

学了数据挖掘之后能干啥?

数据挖掘领域还是比较有前景的，主要有以下几个方向：做科研，可以在高校、科研单位以及各个企业从事数据挖掘科研人员；做程序开发设计，可以在互联网公司进行数据挖掘及其相关程序算法；数据分析师，在企事业单位做咨询、分析等。

最后，可以学写主流的利器，如Python或R，有些行业可能会用到SAS或其他工具，请依据自己的行业选择。业务/行业/商业知识 脱离业务的纯数据分析没有任何意义，没行业背景的技术如空中楼阁。别走进死胡同，想成为优秀的数据分析师或培养自己的数据分析思维， 首先要对业务了如指掌。

有一点了解以后，如果对程序比较熟悉的话并且时间允许，可以寻找一些开源的数据挖掘软件研究分析，也可以参考如《数据挖掘：实用机器学习技术及Java实现》等一些教程。 C：数据分析师：需要有深厚的数理统计基础，可以不知道人工智能和计算机编程等相关技术，但是需要熟练使用主流的数据挖掘（或统计分析）工具。

比较能用得上数据挖掘的行业是大型网站、银行、医院，针对网站，一般要学习WEB挖掘，挺有前途，大型网站公司也会招这个职位。银行的数据挖掘也用得广，但它一般包给专业公司来做，有个方向叫商业智能，简称BI，觉得挺有前途的。应该是数据挖掘中以后会很热的行业。

最后，数据挖掘培训还可以帮助你提高解决问题和分析数据的能力。数据挖掘不仅是技术，更是一种思维方式。通过培训，你可以培养从数据中发现规律和趋势、解决实际问题的能力，从而更好地应对工作和生活中的挑战。当然，数据挖掘培训是否有用也取决于个人的学习态度、投入程度和实际需求。

数据挖掘专业是一个很不错的专业，数据挖掘（英语：Data mining），又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现（英语：Knowledge-Discovery in Databases，简称：KDD）中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。