笔记侠 在一项婚恋研究证明,在交往初期有过真实、愤怒争吵的伴侣,后来往往会更加幸福。 4 评论 · 43 收藏

本月薪资中位数 ¥10623,比较上月 -3.72%,其中 52%的数据挖掘师任职年龄在25岁-29岁
数据截止日期:2023年4月
数据来自 CSL 职业科学实验室
人工智能岗根据不同的业务类型,还有以下几种分类:
工作中,数据挖掘师常会用到以下书籍
解析职位间的匹配度,更快评测转行难度
选择当前职业,查询转行数据
1 数学基础 概率论 高数 线性代数 (统计学选看) 2 数据挖掘知识 (推荐 a.数据挖掘 概念与技术 第三版 范明 b. 统计学习方法 第二版 李航 c 机器学习导论) 3 语言选择 建议 Python 建议看看视频学习 Python 基础知识 然后走 Python 机器学习的路线就好了 推荐 Python 机器学习 第二版 4 学知识,看视频,看教程,跟着做项目,独立做项目,积累经验,进入行业 5 注意细节,一些数学概念以及学会自己找到出错原因 6 积累行业经验,特定行业经验在做分析的时候可以让你事半功倍 7 多和前辈交流,多问,多思考,多做,多尝试 8 学会使用现有工具,不要浪费时间造轮子 9 学会使用网络找答案,你要相信,你遇到的问题大多数是前人遇到的问题 10 自己多总结,总结解决问题的套路 11 找到自己的方向 数据挖掘 视觉 NLP 等
初级工作内容:定义指标,统计分析,做看板 高级工作内容:按需求适配数学模型,优化算法,科学预测结果,实现精准化运营
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