1. 数据挖掘职位描述
数据分析的相关职位需要的是复合型人才，能够对数学、统计学、数据分析、机器学习和自然语言处理等多方面知识综合掌控。未来，数据分析将会出现约100万以上的人才缺口，在各个行业，数据分析中高端人才都会成为炙手可热的人才，涵盖了大数据的数据开发工程师、数据分析师、数据架构师、数据后台开发工程师、算法工程师等多
就目前中国数据人才的市场来看，比较紧缺的数据分析岗位主要为数据专员（统计员）、数据运营、数据分析师、数据分析工程师、数据挖掘工程师、数据策略师（数据产品经理）、算法工程师等职位岗位。
2. 数据挖掘岗位
数据分析师作为一个越来越炙手可热的行业，主要职责包括：
1、负责项目的需求调研、数据分析、商业分析和数据挖掘模型等，通过对用户的行为进行分析了解用户的需求；
2、参与业务部门临时数据分析需求的调研、分析及实现；
3、参与数据挖掘模型的构建、维护、部署和评估；
4、整理编写商业数据分析报告，及时发现和分析其中隐含的变化和问题，为业务发展提供决策支持；
5、对产品部门下的运营，产品，研发，市场销售等各方面的数据分析，处理和研究的工作需求
3. 数据分析数据挖掘招聘
可以看看开课吧这个课程，感觉还是很不错的。
近日，开课吧与百度、微软、阿里、滴滴以及创新工场等头部企业展开深度合作。至此，开课吧系统化课程《大数据分析全栈工程师》将注入更多“大厂脱敏数据、实战项目、云服务等”新鲜血液，而课程内容将更加丰富，实战性也将更强。
重要的是，Boss直聘、猎聘网等多家就业招聘企业也同开课吧达成合作，可为毕业生提供优先推荐服务，绝不让薪资就业成为难住学员的问题。
大数据分析全栈工程师 课程招生
全新改版，深度可达阿里P7
多名一线数据科学大师倾力指导
（前腾讯、美团、百度）
找工作拿不到 offer 退学费
本课程由廖雪峰老师团队倾情打造，围绕企业用人标准，多次调研百度、腾讯、阿里、美团、头条、滴滴等互联网企业，深入了解一线大厂针对数据分析 / 数据挖掘 / 数据科学需要掌握的必备技能，再结合各大招聘网站对该岗位的要求以及行业专家和技术大牛的建议，全新打造的数据科学相关的课程。
一 、课程简介
1.1 面向希望自己能够在4-6个月内找到一份数据分析师、业务数据分析师、数据挖掘等岗位的同学以及数据驱动的业务工作者。本课程尤其适合：
业务部门的运营、产品、管理、业务分析等谋求数据驱动业务的工作者；
目前从事数据分析师想晋升专业数据分析师或基于互联网平台的大数据分析师的在职人员；
数学、统计、金融、财务、计算机等相关专业的高年级本科生或研究生；
从事Python开发或传统IT技术开发，想往数据分析/数据挖掘方面转行的朋友；
对数据科学具备一定的热情，希望能够从事相关行业或者自己创造相关产品的人员；
对数学、编程具有一定的热情，对数据敏感的人员；
1.2 关于退还学费：报名就业班的同学，报名伊始既签订合同，若上完课程拿不到 offer 或者 offer 初次就业薪资达不到年薪19万，既退还学费。
二、五大实战项目
三、课程内容
课程持续时间为4个月，内容包括：
1. 主修专业课程；
2. 选修拓展课；
3. 个性化项目作业评审，全程进度督促与问题解答；
4. 模拟面试、简历修改、背景提升等职业生涯辅导；
5. 在线大数据实验平台。
2.1 主修专业课程
主修课，周期一共4个月，100课时，共3大部分：
1）数据分析之禅
2） 数据分析之道
3） 大数据分析之术
2.2选修拓展课
选修课《R语言之数据挖掘实战》，每位同学均可免费选修学习，这是针对不同基础的同学设计的专项强化课程。学不学这块不影响就业，总共30课时左右。
四、师资介绍
除了我们的课程老师，为保障课程质量，我们为大家组建了相应的助教团队，助教团队负责我们的日常答疑和作业、项目批改。
助教团队：
张师兄：前小米数据分析师，精通大数据平台数据分析，精通Hive；
张师姐：前瓜子二手车数据分析师，精通Excel数据可视化，Python数据分析；
潘师兄：前搜狐数据分析师，精通Python、SQL、Tableau
五、课程优势介绍
1. 内容由浅入深，层层递进：课程第一部分完全按照零基础的学员能力设计，涵盖基础的Excel操作，Excel数据可视化，认识和熟悉工具；紧接着第二部分刚开始的Python基础，也是照顾零基础的学员，慢慢的深入，到后面的数据科学库numpy、pandas等；再到第三部分的基于Hadoop平台的数据分析和建模，数据挖掘算法，层层递进和加深，尽可能让有基础和无基础的同学都能跟得上并学会，在学员入门过后再加深难度。
2. 既有深度，又有广度：目前市面上几乎所有的数据分析课都是基于Python和Excel的那一套，再穿插点数据挖掘的入门，千篇一律。我们调研后发现，几乎所有大型互联网企业招聘数据分析师都要求掌握大数据平台的数据分析，如Hive，而课程的第三部分就完全包含这些，这是我们课程的独家特色，且占比达整个课程的50%左右，这块就是拉开薪资的地方，就是区分传统数据分析师和大数据分析师的地方。
3. 纯大型互联网企业师资：课程的设计和讲解都来源于纯一线大型互联网企业导师（top10互联网企业），导师即是讲师，也是企业里的数据分析师，也是企业的数据分析师面试官，掌握和熟悉一切主流的技术方案和方法论。来源于企业，输出到企业，这是我们的课程跟其他课程的本质区别。
4. 课程结果保障：选择课程就业班的同学，报名伊始既签订协议，若完成课程拿不到 offer 或者初始就业税前年薪低于19万/年(限北上广深杭)，则退还学费。
5. 全程进度督促：大家学习一门知识，善始者实繁，克终者盖寡。下定决心学习只是第一步，坚持学习完毕才是重中之重。我们课程组老师和助教会全程督促各位同学完成课程。
6. 线下大咖见面会：我们会不定期组织线下交流会（限北上广深杭），届时会邀请廖雪峰及各位一线大厂的数据专家跟大家见面交流，促进行业发展和个人圈子发展。
六、你需要达到什么样的预备能力
依据往期学生的经验，要能完成以上学习任务需要具备以下背景能力：
至少具备大专学历，本科及硕士以上学历更佳；
持续自学能力，能够每周投入12小时以上（6小时上课，6小时作业），持续4个月进行学习；
具有良好的逻辑思维能力；
有编程语言基础优先。
注：不具备预备能力的同学，我们为您提供了预修课程（Excel、Python和MySQL），帮助大家做好开课前的知识铺垫。
七、学费、资助与质量保障
通关班：7980元
就业班：17980元
本次课程培训为期时长4个月，通关班与就业班的课程内容一致，但是就业班会签订就业协议。
分期付款：本课程可以为同学提供 3、6、12 期分期付款；
退还学费：报名就业班的同学，报名伊始既签订协议，若完成课程拿不到 offer 或者初始就业税前年薪低于19万/年(限北上广深杭)，则退还学费。
前3次课不满意无理由退还学费：正式开课后前3次课不满意，学员可提出退还学费，课程组将无理由退还学费。
八、报名流程与重要时间节点
九、学员评价
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十、相关问题答疑
Q：如何看待数据分析师这一岗位能力要求？
A：最简单的办法就是直接去招聘网站观看，你会发现，岗位需求里面的描述出现最多的技能有Excel、SQL、Tableau、Hive、Python/R等这些，而经过我们调研多位一线大型互联网企业导师发现，在大型互联网企业，Hive SQL是用的最多的，也是最重要的技能之一，也是数据分析师和大数据分析师的本质区别，也是拉开薪资的重要技能之一，而这一块几乎也是我们大数据分析课程的重中之重，内容占比达50%左右。
Q：Python工程师的出路在哪？
A：随着这几年AI人工智能的火爆，带动了Python的热潮，各种Python课程如雨后春笋般的涌现出来，80~90%的内容都是Python Web方向，因为AI人工智能门槛太高。所以普及大众，如果学Python，大部分都是往Python Web方向引，要学Python基础、然后学Flask、Django、然后学一点运维的知识，但是这么干基本上没法就业。因为Python Web方向市场太小，以至于现在基本上是个伪方向，不可否认Python可以写接口，用作网站的后端，但是这么干的公司极少（这相当于是抢Java和PHP的饭碗），所以就导致没有就业的岗位，同时也导致了很多人学Python交了几万块学费无法就业的场景，要么转行要么放弃。
除了门槛较高的AI必须掌握Python，数据分析和数据挖掘方向倒是一个门槛相对较低且不错的发展方向。爬虫和运维也是Python的方向，但是相对来说，岗位太少，太传统，竞争力不大。真要做运维，十年前就可以，为什么是现在？
Q：请问就业班对于任何人都适用吗？
A：报名的同学我们都会联系大家，了解大家的情况之后具体做出建议。就业班对同学是有一定要求的。
Q：学完课程能达到什么水平？
A：依据上一期的学员情况，学完课程的同学，能够达到以下能力要求：
熟练掌握数据库MySQL基本使用，精通SQL语句和Hive SQL；
熟悉数据挖掘的思路和常用的数据挖掘算法；
熟练掌握Excel、Power BI、Tableau等数据分析可视化工具；
掌握Python/R；
能够对崭新的问题进行建模分析，使用已知知识进行解决；
具备应对 BAT 级别相关岗位面试的能力。
最后，感谢大家阅读至此，希望之后能与大家度过一个忙碌而又丰富的学习历程。
注：由于添加人数较多，教务老师没法第一时间一一通过，请耐心等待。
附：1、线下交流会现场
4. 数据挖掘分析岗位
数据分析师这个职位，不同的公司，不同的行业，对于它的理解和工作内容都有所不同。在有些传统行业，数据分析师工作重点是做行业报告等；在阿里巴巴等大型互联网公司，职位区分比较明确，数据分析师大部分时间只做产品和运营的分析工作，至于基础数据处理、搭建数据产品等等不涉及;在创业公司等相对小型公司，数据分析师要干的活可能要不仅仅是产品和运营分析，基础数据采集和处理，数据产品搭建都属于数据分析师的工作范围。
明确了数据分析师的工作范围，大概也就清楚了每天要做些什么，比如：
产品和运营的数据提供(正常分析师工作)
基础数据采集和处理(类似ETL工作)
数据产品的思考和搭建(类似数据产品经理工作)
数据价值的挖掘(类似数据挖掘工程师工作)
5. 数据挖掘负责人招聘
大数据科技股份有限公司是一家基于大数据挖掘分析技术的数据驱动型综合资讯服务机构。
大数据定位为一家基于大数据挖掘分析技术的数据驱动型综合资讯服务机构，致力于做政府、企业乃至个人的领导者管理工具。
大数据主要产品有政务大数据方面《工商大数据平台》《中国教育大数据平台》《食药大数据平台》《智库大数据平台》《品牌口碑研究大数据平台》等9个以上大数据平台。
首页大数据拥有五大基础技术能力：系统计算技术、大数据软件技术、大数据分析技术、大数据平台建设、大数据安全技术。
6. 数据挖掘职位描述怎么填
BD,是一个英文缩写,全名为Bussiness Development.翻译成中文就是业务拓展，商务拓展。BD专员职位描述：
1、负责协调大型活动的对外合作及招商工作；
2、根据公司业务发展需求，寻找、挖掘有利于公司的合作资源；
3、整理合作项目效果数据，并对数据进行有效的分析和评估，为项目的有效执行和调整提供建议；
4、制定总体及阶段性推广策略，负责相关合作项目，完成从初步接触、沟通跟进、合作规划、合作实现上线的全部过程；
5、维护公司既有合作资源及商务伙伴关系，并对已有资源创建新的合作点。拓展资料：主要的工作职责1、维系厂商合作伙伴关系,保证现有项目收入稳步增长；2、深度发掘合作伙伴需求，寻找新的合作点，拓展新项目；3、对内协调公司内部各部门, 保证项目运营；4、策划、组织和督导所负责项目的市场推广活动。
7. 数据挖掘简历
秦胜君，副教授，管理学博士，2011年毕业于大连海事大学管理科学与工程专业，2012年至今在广西科技大学任教，主要研究方向是数据挖掘、大数据。近年来在《大连海事大学学报》、《科学技术与工程》、《The 2nd International Conference on Advanced Computer Control》等期刊或会议发表论文14篇，其中7篇中文核心期刊，4篇EI检索。
主要论文有：
① 、基于限制玻尔兹曼机的无极性标注情感分类研究；
②、 稀疏自动编码器在文本分类中的应用研究；
③ 、基于信息流结构分析的系统建模研究。正在主持研究广西教育厅人文社科研究项目1项（项目名称：信息流视角下的企业创新网络演化机制及相应对策研究），曾参与完成国家自然科学基金1项，厅级横向项目5项。
8. 数据挖掘岗位职责
1.负责提供平台数据运营服务，包括制定数据运营方案，参与落实数据运营各事项；
2.负责平台数据分析指标的制定和挖掘，熟悉各业务关键指标的内在关联；
3.负责对接运营业务和产品设计需求，使用大数据平台和BI分析工具对指标进行提取并拆分，输出数据分析报告；
4.负责实时监控关键数据指标，主动对运营业务问题进行深度分析，并给出可行性建议。
9. 数据挖掘职位描述怎么写
杂志社工作岗位有很多，主要有以下岗位：
一、总裁和首席执行官：这是对于一个庞大的杂志公司来说最高的职位（比如美国的一些大的传媒公司，例如时尚出版集团）；
二、发行人：发行是杂志最重要的业务，发行人对于杂志是否能盈利负有主要责任；
三、集团发行人；
四、总编\主编：杂志创造性工作的最高职位。基本上按照我的理解，一本杂志的主编奠定了整个杂志的编辑人员和作者的主要价值观，从而形成一本个性的杂志。比如美国版的《VOGUE》的主编安娜·温图尔，她对于时尚的理解直接反映在《VOGUE》上，并以这样的理解为标准让编辑人员选择文章。主编只对发行人负责；
五、行政主编：主要的责任是保持所有的工作程序高效进行并且在截稿期限之前完成；
六、执行主编：主要的工作是在各个编辑之间做平衡和协调，对主编负责；
七、创意总监：是杂志的品质和个性化的保证，创意总监要确保所有的内容和版式设计的基调合适，且形式恰当。对主编负责。
八、艺术总监：负责杂志的外在形象。主要的一大块就是封面设计。
九、高级编辑\部门编辑：与其他编辑一起决定要使用怎样的文章、如何获得这样的文章。他们还会与作者进行商讨，明确杂志需要怎样的文章，希望作者可以怎样的写出来；
十、副编辑\助理编辑：这两个职位在刊头上是却分开的，但是他们大体的工作是基本相同的，区别在于副编辑会有更多地行政工作要做，助理编辑不需要。他们的主要工作包括写稿（这个稿可能是因为突发事件来不及让作者写或者作者的稿件无法满足编辑的口味，所以编辑自己写，比如《时代》杂志的编辑就经常会这么做，也会有一些其他情况）、组稿、组织卷首语卷尾语所需的相关材料等；
十一、责任编辑：主要的工作是发现杂志的错误，包括错别字、格式、文章结构等。对行政主编负责；十二、在线编辑：这是在网络发展起来的一个新岗位，主要负责制作和维护杂志的官方网站，现在可能还会有杂志的官方微博的经营。如果像《新闻周刊》一样杂志分纸质版和网络版，在线编辑还会协调纸质版和网络版，对于两方的编辑进行协调沟通。因为在这种时效性的差别下，网络版可能更新会比纸质版更快，且内容会更多、更散，这样与纸质版完全不同的形式需要一种互相的协调；十三、专职作者；十四、摄影师：大部分是自由职业者，在艺术总监的指挥下工作。比如《国家地理》手下有众多的摄影师，有时候在杂志专题的需要下，艺术总监会要求摄影师提供出符合杂志本期专题的图片；十五、稿件编辑：更多时候是自由职业者而不是专职人员；十六、编务\校队；十七、事实核查员：这是一个成熟的新闻杂志所必须的岗位。事实核查员的工作起点是假设所有作者都在说谎，它要求每一件非常识性的东西都获得核实。《时代》有一个自己的新闻工业化的工作模式，在作者写完稿件后，事实核查员的工作非常重要，其实这也就代表了一份成熟杂志的责任心，对自己所发布的消息负责，也是对读者和社会负责。十八、自由撰稿人\自由设计者；十九、发行总监：发行总监管理所有的付费发行物，并分析读者和发行数据，挖掘更大的市场前景。发行总监是杂志经济上取得成功的关键，因为是他们把读者跟杂志联系起来。对发行人负责；二十、市场总监：主要负责杂志的宣传和推广工作，对发行人负责；二十一、公关总监\促销总监：主要负责营建媒体关系网络和其他特殊的推广工作，形成并维持杂志在读者和广告主心目中的认同度，对发行人或市场负责；二十二、广告销售总监“：负责旗下的广告销售代表，说白了就是拉广告。对发行人或市场负责；二十三、广告销售代理；二十四、生产总监：主要管理杂志的生产流程，确保杂志的产出效率。生产总监要保证在最终截稿日之前，完成所有的工作；二十五、助理发行人\业务经理：主要负责杂志预算，比如成本控制、财政计划等。与发行人保持密切联系，对发行人负责。二十六、调研总监：主要研究杂志受众的特征状况。如果是大型杂志社，上面的岗位应该都有。如果是小杂志社，一般只具备期中几个或十几个岗位。