1. 数据挖掘工程
大数据应用开发工程师
此类人才负责搭建大数据应用平台以及开发分析应用程序，他们必须熟悉工具或算法、编程、优化以及部署不同的MapReduce，他们研发各种基于大数据技术的应用程序及行业解决方案。其中，ETL开发者是很抢手的人才，他们所做的是从不同的源头抽取数据，转换并导入数据仓库以满足企业的需要，将分散的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，末后加载到数据仓库，成为联机分析处理、数据挖掘的基础，为提取各类型的需要数据创造条件。
大数据分析师
此类人才主要从事数据挖掘工作，运用算法来解决和分析问题，让数据显露出真相，同时，他们还推动数据解决方案的不断更新。随着数据集规模不断增大，企业对Hadoop及相关的廉价数据处理技术如Hive、HBase、MapReduce、Pig等的需求将持续增长，具备Hadoop框架经验的技术人员是很抢手的大数据人才，他们所从事的是热门的分析师工作。
2. 数据挖掘工程师视频
非常有前途的。
现在的社会，是充满着大数据的时代，数据挖掘工程师是一个非常好的职业，是为社会发展需要做工作的行业
3. 数据挖掘工程师的能力
1、数据分析师
从事行业数据搜集、整理、分析方面的工作，依据数据做出行业研究、评估和预测。需要掌握SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS等数据分析工具以及数据分析的营销思维。
2、数据架构师
数据架构师是负责平台的整体数据架构设计，完成从业务模型到数据模型的设计工作，根据业务功能、业务模型，进行数据库建模设计，完成各种面向业务目标的数据分析模型的定义和应用开发，平台数据提取、数据挖掘及数据分析。
4. 数据挖掘工程师待遇
上交 -- 计算机硕士起薪与清华基本齐平，2011年普遍17万年薪，ACM 全球冠军得主两届南大 -- 年薪15万左右中科院计算所 - 13万左右浙大 北航 中科大 -- 12万左右 个人觉得待遇能体现实力吧，中科大总体上在这里是最弱的，但人工智能和算法这块还不错 中科大的计算机太偏理论了，很多都是跟数学傻的关联，真正做项目的不太多，哎，全国前10的样子 中科大硬件这块不行，软件这块还可以
5. 数据挖掘工程师需要的技能
大数据人才需要具备的能力一般较高，尤其是综合技术能力。比如拿大数据工程师来说，其需要具备以下几方面的技能：
信息挖掘能力
每天都有数以万计的数据信息产生，这些数据中不乏有很多无用的信息，那到底什么样的信息可以被重新利用？这就考验了数据工程师对于数据灵敏的挖掘能力，挖掘出想要的有用的信息进行分析，这是对工程师最基本的考量。
信息处理能力
无论是在哪个行业，对事态的处理都是考验能力最好的办法，在大数据行业也不例外。在高级分析技术方面，工程师独具的自主思考能力是无可替代的。大数据在处理时所运用的工具和技术具备很大的优势，工程师根据企业不同的业务性质做出不同的判断，造成不同数据分析所达到的不同目的。
计算机编码能力
作为大数据工程师，许多数据都是从人们的点击、浏览中生成的文字、语音、图像或者更为复杂的其他数据信息，所以这就要求了大数据工程师需要分析各种毫无头绪的信息。不过大数据分析面向的基本都是商业分析，所以这就需要工程师具备基本的计算机处理能力。
团队协作能力
大数据开发工程师的工作必然会在一个团队中完成。团队成员间的完美对接、无障碍交流对顺利完成项目起着至关重要的作用。而部门间的相互配合、有效沟通，也对项目的进度起到了关键的作用。逻辑思维能力也是身为一名大数据开发工程师的内在能力。良好的逻辑思维可以让一名大数据开发工程师在工作中时刻保持着思路清晰，头脑清醒，效率高。
学习路线建议
阶段一、大数据基础——java语言基础方面
Java语言和数据库等就无须赘述了，这是最基础的基本功。
阶段二、 Linux&Hadoop生态体系
Linux体系、Hadoop离线计算大纲、分布式数据库Hbase、数据仓库Hive、数据迁移工具Sqoop、Flume分布式日志框架。
阶段三、 分布式计算框架和Spark&Strom生态体系
（1）分布式计算框架
Python编程语言、Scala编程语言、Spark大数据处理、Spark—Streaming大数据处理、Spark—Mlib机器学习、Spark—GraphX 图计算。
（2）storm技术架构体系
Storm原理与基础、消息队列kafka、Redis工具、zookeeper详解。
阶段四、 大数据项目实战
数据获取、数据处理、数据分析、数据展现、数据应用。
阶段五、 大数据分析 —AI（人工智能）
Data Analyze工作环境准备&数据分析基础、数据可视化、Python机器学习。
1、Python机器学习；2、图像识别&神经网络；3、自然语言处理&社交网络处理；4、实战项目；5、户外设备识别分析。
6. 数据挖掘工程师简历
属于IT行业。
IT行业本身整体薪资水平是较高于其他行业的,而大数据也是IT行业中的普遍薪资较高的方向,所以薪资高也是正常的。
大数据工程师可以从事对大量数据的采集、清洗、分析、治理、挖掘，并对这些数据加以利用、管理、维护和服务的相关技术工作。
7. 数据挖掘工程师课程
商务智能。商务智能工程师是商业智能行业的工程师。从需求分析师到数据仓库架构师、ETL工程师、数据分析工程师、报表开发工程师、数据挖掘工程师等，都可以称为BI工程师。
ETL工程师：从事系统编程、数据库编程和设计，掌握各种常用编程语言的专业技术人员。也称为数据库工程师。