數(shù)據(jù)挖掘工程師之中，也分很多不同的類(lèi)型，比如做特征工程的、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的、數(shù)據(jù)平臺(tái)支持的、算法工程師、數(shù)據(jù)科學(xué)家等，他們的工作職責(zé)各有不同，職業(yè)技能也各有側(cè)重 。對(duì)于大多數(shù)數(shù)據(jù)挖掘工程師來(lái)說(shuō)，編程技能是必不可少的，但是針對(duì)不同挖掘工程師的性質(zhì)，需要掌握不同的編程技能 。一般來(lái)說(shuō)，Python、Java、Scala是常用的大數(shù)據(jù)挖掘語(yǔ)言，有一些數(shù)據(jù)科學(xué)家喜歡用R；最常用的大數(shù)據(jù)平臺(tái)是Hadoop平臺(tái)和Spark平臺(tái)，常用的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫(kù)是MySQL或其他關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫(kù)中MongoDB較為常用 。
對(duì)于數(shù)據(jù)挖掘工程師來(lái)說(shuō)，必要的Linux知識(shí)也必不可少 。因?yàn)閿?shù)據(jù)挖掘工程師絕大多數(shù)的工作都是在遠(yuǎn)程的服務(wù)器上完成的，不能流暢地在命令行中操作各種Linux系統(tǒng)(常用的有CentOS、Ubuntu等)，工作的效率會(huì)大大降低 。另外Shell在數(shù)據(jù)處理上也很強(qiáng)大，sed awk簡(jiǎn)直是數(shù)據(jù)處理的神器 。以上并不是非常系統(tǒng)的對(duì)比，但是是我在工作中最實(shí)際的體驗(yàn)，我并非碼農(nóng)出身，這個(gè)轉(zhuǎn)型過(guò)程中遇到了很多挑戰(zhàn)，但是他們之間并沒(méi)有天塹一樣的區(qū)別，很多地方是共通的，如果你編程基礎(chǔ)較差，那么可以從數(shù)據(jù)分析師入手，之后在考慮轉(zhuǎn)型數(shù)據(jù)挖掘；如果編程基礎(chǔ)較好，可以考慮數(shù)據(jù)挖掘，但是數(shù)據(jù)挖掘工程師一般情況下不會(huì)接觸太多的業(yè)務(wù) 。
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