1. 数据挖掘工程师是算法工程师吗
吃香的十大工程师如下：
1.安全运维工程师
安全运维工程师需要具备防火墙、Linux、网络安全、信息安全等技能。主要职责是保护企业数字财产安全，包括端口扫秒、基线检查、账户权限审计等。
2.算法工程师
算法是一系列解决问题的清晰指令，也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。算法工程师就是利用算法处理事物的人。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。
3.数据挖掘工程师
数据挖掘工程师是数据师的一种。是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中知识的工程技术专业人员。
4.移动应用开发工程师
移动应用开发工程师主要进行WAP网站开发及手机应用程序开发。要求掌握手机开发能力，熟悉手机浏览器及WAP网站技术，熟悉WAP1.2/2.0协议等。
5.全栈工程师
全栈工程师是指掌握多种技能，并能利用多种技能独立完成产品的人。也叫全端工程师，同时具备前端和后台能力。
6.数据库管理员
数据库管理员是从事管理和维护数据库管理系统的相关工作人员的统称，属于运维工程师的一个分支，主要负责业务数据库从设计、测试到部署交付的全生命周期管理。其核心目标是保证数据库管理系统的稳定性、安全性、完整性和高性能。
7.VR/AR工程师
VR工程师是目前IT行业内一个需求很高的职位。VR/AR工程师应具备Java、C/C++、Python和虚拟现实等技能。由于是新兴行业，所以目前市场人才缺口较大，是一个不错的就业方向。
8.软件测试工程师
软件测试工程师是软件质量的把关者，工作起点高，发展空间大。我国的软件测试职业目前处于上升阶段，对于测试工程师具有较大发展前景。
9.云架构师
云架构师负责管理一个组织中的云计算架构。涵盖了与云计算相关的一切，包括管理云存储所需的前端平台、服务器、存储、交付和网络。
10.系统架构师
系统架构师是一个最终确认和评估系统需求，给出开发规范，搭建系统实现的核心构架，并澄清技术细节、扫清主要难点的技术人员。主要着眼于系统的“技术实现”。
2. 数据挖掘工程师是什么
本科毕业后从事本专业工作1年以上，专科要工作3年以上
3. 数据挖掘工程师和算法工程师区别
个性推荐算法，数据挖掘，趋势预测。
4. 数据挖掘工程师是算法工程师吗工资多少
可以做公务员，金融投资，老师等岗位。
应用统计专硕就业前景还可以
应统专硕的就业面还是非常广泛的，包括但不限于：互联网、金融、咨询、传统企业、公务员、教育等行业。由于性格和个人能力不同，选择的就业方向差距还是很大的。统计相关专业在互联网可以从事的岗位还是挺多的，我了解的有：数据运营、数据产品经理、本人所从事的数据分析师、策略产品经理，更偏向技术的有数据挖掘工程师、算法工程师等，近几年随着大数据的兴起，还有个叫数据科学家的岗位也比较多。
5. 算法工程师和数据分析师
侧重点不一样。算法工程师旨在将理论算法变成实际代码，以及相关的优化，搞的问题相对抽象些，问题的通用性强一点，对代码细节要求不是特别强，对数据结构要求会高一些（因为是工程师，所以还是要把理论变成实际的，如果是算法研究员，那么对工程这块的要求就更弱了，更侧重于算法的分析和创造）。
程序员旨在将用户的想法，相关的业务功能，设计师的图纸变成软件，搞的问题比较具象化一些，跟业务打交道多一些，对代码细节有一定的要求，对设计模式要求会高一些。
6. 算法工程师和数据工程师
在大数据和人工智能技术的推动下，算法岗位在近些年来得到了广泛的关注，由于早期算法人才的培养一直以研究生教育为主，所以算法岗位的薪资待遇也相对比较高，但是随着当前人工智能平台的逐渐推出，目前算法岗位的人才需求量已经趋于平稳，这一点在2019年的秋招中就有比较明显的体现。所以，目前计算机相关专业的不要仅仅关注于算法岗位，大数据开发岗位也是不错的选择。
对于算法工程师来说，任务主要集中在三个方面，分别是算法设计(迭代)、算法实现和算法训练，其中算法设计是算法工程师最为重要的工作任务之一。算法设计岗位属于比较典型的研发级岗位，不仅需要从业者具有扎实的数学基础，同时还要掌握一系列算法设计的理论和规则，所以算法岗位的工作还是具有较大难度的。
如果要选择一个算法工程师最重要的能力，那么一定是算法设计能力，而决定算法设计能力的基础因素涉及到数学能力、分析能力和总结能力。虽然目前算法的迭代速度比较快，但是算法设计的迭代还是基于应用场景的反馈，所以对于行业的认知能力也会在很大程度上影响算法工程师的设计能力。
最后，算法工程师虽然是研发团队中比较重要的角色，但是算法工程师也仅仅是整个研发团队的一个组成部分，要想让产品具有一定的创新性，不仅需要算法工程师，还需要一系列技术角色的共同参与，一个较好的开发氛围对于算法工程师的工作效率也会产生比较大的影响。
7. 数据算法工程师是干嘛的
数据的统计分析。比方说根据产品品类的不同做一个销量的汇总，或者根据地区的不同做一个销售额的汇总等等。
数据的预处理。首先要从数据库中取数，但是往往取出来的数据是“不干净”的，普遍存在缺失值，数据类型不正确，日期格式错误和异常值等问题，所以在真正建模之前，你可能会花大量的时间来修正错误数据，处理异常值和缺失值等。
建模。主要是用深度学习算法和机器学习算法来进行时间序列的预测，比如在未来的某一个时间点，某某变量发生了多少的变化，变到多少等。
爬虫。主要是去爬取社交媒体上面网友的ID和评论，以便做人群画像和舆论分析。
8. 数据挖掘工程师和数据分析师
分析工程师不太清楚，数据挖掘主要是通过模型的方式对用户产生的数据进行深层次的分析，例如用户的属性可能宽度不够，那么通过用户的性别、年龄、职业三个主要项，结合例如k-means算法等便可判定用户的大致属性，对于企业指导运营等有着锦上添花的作用。