1.数据挖掘主要是做算法还是做应用？分别都要求什么？ 这个问题太笼统，基本上算法和应用是两个人来做的，可能是数据挖掘职位。做算法的比较少，也比较高级，其实所谓做算法大多数时候都不是设计新的算法（这个可以写论文了），更多的是技术选型，特征工程抽取，最多是实现一些已经有论文但是还没有开源模块的算法等，还是要求扎实的算法和数据结构功底，以及丰富的分布式计算的知识的，以及不错的英文阅读和写作能力。但即使是这样也是百里挑一的，很难找到。绝大读书数据挖掘岗位都是做应用，数据清洗，用现成的库建模，如果你自己不往算法或者
R，Python，C ++，Java，Matlab，SQL，SAS，shell / awk / sed…
很多朋友对大数据行业心向往之，却苦于不知道该如何下手。作为一个零基础大数据入门学习者该看哪些书？今天给大家推荐一位知乎网友挖矿老司机的指导贴，作为参考。
最近有很多人咨询，想学习大数据，但不知道怎么入手，从哪里开始学习，需要学习哪些东西？对于一个初学者，学习大数据挖掘分析的思路逻辑是什么？本文就梳理了如何从0开始学习大数据挖掘分析，学习的步骤思路，可以
随着大数据的爆发，中国IT业内环境也将面临新一轮的洗牌，不仅是企业，更是从业人员转型可遇而不可求的机遇。如果将IT人士统一比作一条船上的海员，大数据就是最大的浪潮，借浪潮之势而为之，可成功从普通程序员转行成为大数据专家。 在美国，大数据工程师平均年薪达17.5万美元，在中国顶尖的互联网公司里，大数据工程师的薪酬比同级别的其他职位高出30%以上。DT时代来得太突然了，国内发展势头很猛，而大数据相关的人才却非常地有限，在未来若干年内都会是供不应求的状况，因此程序员们，你们的春天到了！ 当然，专行也并非一朝一
作者是浙江大学计算机硕士，通过自己的努力终于拿到了心仪的offer（搜狗Web数据挖掘助理研究员），实现了从事互联网数据挖掘的梦 想。他对数据挖掘这个行业的兴趣，以及为了进入这个行业所做的准备和努力，非常值得想进入这一行业的在校生或朋友们参考。
导读：作者wrchow是浙江大学计算机硕士，通过自己的努力终于拿到了心仪的offer（搜狗Web数据挖掘助理研究员），实现了从事互联网数据挖掘的梦想。他对数据挖掘这个行业的兴趣，以及为了进入这个行业所做的准备和努力，非常值得想进入这一行业的在校生或朋友们参考。 由于本科专业是生物信息(可以理解为生物统计学或者与基因数据相关的数据挖掘学科)，所以那时已经开始接触数据挖掘，对统计也算有一定的基础。记得大二的时候，我便开始学用matlab，然后玩弄SVM，神经网络之类的机器学习算法做一些分析和实验。现在想
阿里巴巴CTO即阿里云负责人王坚博士说过一句话：云计算和大数据，你们都理解错了。
Python 是由 Guido van Rossum 在八十年代末和九十年代初，在荷兰国家数学和计算机科学研究所设计出来的。Python是免费的开源软件，是一门简单易学且功能强大的编程语言，可以进行面向对象编程，有高效的高级数据结构。
以后想从事数据挖掘行业，但不清楚数据挖掘工程师的工作到底是做什么？ 如果仅仅只是用excel，sas，python，r语言等工具来用现有的算法进行数据挖掘，总感觉比软件工程师的工作量要小，那为什么很多数据挖掘工程师的招聘要求还特别高？ 是否很多数据挖掘工程师还需要对具体场景设计新的算法和方案来进行数据挖掘？ 如果现在要学习的话是否还需要学习hadoop，hive等之类的分布式应用的平台？ 对于数据挖掘，以下为个人的理解： 数据挖掘，从字面上理解，就是在数据中找到有用的东
提到社交网络分析，推荐系统、风控模型这些名词，相信你并不陌生，社交网络分析无非是 Pandas+Matplotlib，推荐系统大概率是余弦相似性、协同过滤，风控则被LR（逻辑回归）、XGBoost这些成熟的模型占据。
以后想从事数据挖掘行业，但不清楚数据挖掘工程师的工作到底是做什么？ 如果仅仅只是用excel，sas，python，r语言等工具来用现有的算法进行数据挖掘，总感觉比软件工程师的工作量要小，那为什么很多数据挖掘工程师的招聘要求还特别高？ 是否很多数据挖掘工程师还需要对具体场景设计新的算法和方案来进行数据挖掘？ 如果现在要学习的话是否还需要学习hadoop，hive等之类的分布式应用的平台？ 对于数据挖掘，以下为个人的理解： 数据挖掘，从字面上理解，就是在数据中找到有用的
罗超为虎嗅网、爱科技网撰稿，2013年5月31日发表于首页头条 阿里巴巴CTO即阿里云负责人王坚博士说过一句话：云计算和大数据，你们都理解错了。实际上，对于大数据究竟是什么业界并无共识。大数据并不是什么新鲜事物。信息革命带来的除了信息的更高效地生产、流通和消费外，还带来数据的爆炸式增长。“引爆点”到来之后，人们发现原有的零散的对数据的利用造成了巨大的浪费。移动互联网浪潮下，数据产生速度前所未有地加快。人类达成共识开始系统性地对数据进行挖掘。这是大数据的初心。数据积累的同时，数据挖掘需要的计算理论、实时的数
阿里巴巴CTO即阿里云负责人王坚博士说过一句话：云计算和大数据，你们都理解错了。 实际上，对于大数据究竟是什么业界并无共识。大数据并不是什么新鲜事物。信息革命带来的除了信息的更高效地生产、流通和消费外，还带来数据的爆炸式增长。“引爆点”到来之后，人们发现原有的零散的对数据的利用造成了巨大的浪费。移动互联网浪潮下，数据产生速度前所未有地加快。人类达成共识开始系统性地对数据进行挖掘。这是大数据的初心。数据积累的同时，数据挖掘需要的计算理论、实时的数据收集和流通通道、数据挖掘过程需要使用的软硬件环境都在成熟。 概
随着计算机在生活中的应用逐渐增加，网络技术和通信技术在企业运营所占比重也在增加。这些都使得企业在运营过程中会产生大量的数据，而如何规划和分析这些数据，对于企业的长期发展也十分重要。
求助各位数据挖掘前辈~~ 还有几天就马上研一了，我学的是数据挖掘方向，具体方向应该是微博文本类，这段时间学的挺乱的，一直没有个方向的感觉。假期期间把老师推荐的《web数据挖掘》看了一大半，java又看了一遍，发现也总是忘，可能还是练得少。看了一些python，前面的部分跟java还是很像的，看的很快，到了模块那，又感觉学的好痛苦。 我想请教一下各位前辈，如果研究生毕业想从事数据挖掘方向，我们是俩年研究生，也就是明年9月份就要签工作了。 1 我应该学些什么，哪些书籍或者技能是必须要会的呢，或者是对找工作有利
作为数据挖掘常用的两个工具软件，R软件和weka软件各有千秋，本文对这两种数据挖掘软件进行了比较与分析。 R软件介绍 R是统计领域广泛使用的一款软件，是一个开放的统计分析和图形显示的程序设计环境，它与S编程语言相似。 R 可以看作是贝尔实验室（Bell Laboratories）的Rick Becker，John Chambers和Allan Wilks开发的S语言的一种实现。S语言是一种用来进行数据探索、统计分析、作图的解释型语言。最初S语言的实现版本主要是S-PLUS。S-PLUS是一个商业软
例如需要批量提交spark任务来对不同城市的业务数据进行挖掘，但由于计算资源有限，最好控制每次只执行几个任务。
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Java已不是当年，想单靠Java技术拿到30万年薪，已经很难。 但做为一名Java开发，优势也非常明显，只要你抓住这个机会，就能轻松实现这个小目标。 目前，普通的Hadoop大数据工程师起薪也在2
但是接下来大家又想问，同样的想比较两个分组的免疫评分的差异，但是免疫评分的工具太多了，比如有一个2019的综述文章：《Comprehensive evaluation of transcriptome-based cell-type quantification methods for immuno-oncology》比较了常见的免疫细胞比例推断工具的表现，另外一个2018的综述《Quantifying tumor-infiltrating immune cells from transcriptomics data》提到工具更多，起码十几款了。大家也不可能一一研读，下载，测试，使用它。但是又确实看到了大量数据挖掘文章都使用了这些免疫评分信息啊，比如：新鲜出炉（2021年6月）的文章：《Identification of a Ferroptosis- Related LncRNA Signature as a Novel Prognosis Model for Lung Adenocarcinoma》 ，就对比了 ESTIMATE, TIMER, MCP counter, CIBERSORTx,和ssGSEA ，如下所示：
数据在当今世界意味着金钱。随着向基于app的世界的过渡，数据呈指数增长。然而，大多数数据是非结构化的，因此需要一个过程和方法从数据中提取有用的信息，并将其转换为可理解的和可用的形式。
月薪2.5万没有那么难。 尤其是做为一名开发者，这个目标很容易实现，只要你在2018年把握好这一点。 目前，普通的Hadoop大数据工程师起薪也在25K/月，数据挖掘、机器学习、人工智能相关人才薪资
一般来说，这样的基因集预后模型数据挖掘文章都是临床医师的专享，大家耳熟能详的策略有；
作者：cherrie 2015年3月,白宫经任命DJ Patil作为全国第一个首席数据科学家。这位前PayPal和eBay的执行官，来到白宫之后有了新的任务：帮助美国政府最大限度的进行他们对大数据的投资，并围绕政府机构如何更好使用大数据给出建议。 美国政府正在用实际行动告诉大家，政府的工作已经不再是你印象中的那样了。过去的政府里，计算机还只是一个简单的办公工具，甚至被简单的当成笔和纸的替代品。但是今天，政府们却已经能迅速意识到他们需要新的领导，带领大家充分利用起他们的数据。 还有很多你没有注意到的细
墨墨导读：数据库建模是在软件设计当中必不可少的环节，数据库建得怎么样，关系到以后整个系统的扩展、性能方面的优化以及后期的维护 。正确而连贯的数据流可以对商业用户做出快速、灵活的决策起到决定性的作用。所以，建立正确的数据流和数据结构才能保证最好的结果。我们总结了12款数据库的建模工具，希望可以对数据库从业者提供一些帮助！
持有这样迂腐陈旧观念的不在少数，比如文章：《IFI44L is a novel tumor suppressor in human hepatocellular carcinoma affecting cancer stemness, metastasis, and drug resistance via regulating met/Src signaling pathway》，因为他们自己研究里面这个IFI44L基因在癌症里面是低表达，而且它表达量越低肝癌病人预后越差，非常符合守旧派的抑癌基因的理念。主要是实验数据：the expression of IFI44L in 217 pairs of normal liver and HCC tumor tissues were analyzed by IHC and Western blotting analysis.
云戒说技术：Linux、Python、大数据、Hadoop、Spark、数据分析、数据挖掘、机器学习、深度学习、安全、Mac、Emacs； 云戒说生活：工作、生活、人生、佛法、易学、创业。 天善智能社区博客专栏 https://ask.hellobi.com/blog/oyea9le
《数据挖掘——从入门到求职》 by ZakeXu PS：文中所涉及资料可从以下链接获取（包括简历模版） http://pan.baidu.com/s/1o8r0ux0 最近秋招也已经慢慢接近尾声了，从去年8月底开始，先后参加了datacastle，阿里天池，牛客网各自举办的数据挖掘比赛（都是top10），今年4月份又先后去百度，腾讯实习，到现在秋招快结束，也将近一年的时间，最终拿到手的比较有分量的offer主要是腾讯，百度，华为三家企业的offer，都是sp，下面就将过去一年的一些经验做一下小总结，不一定
（很少见到这么简单粗暴的回答，对新手来说还挺实用的。但我证明作者看起来确实是个软妹子╮(╯▽╰)╭ ，C君注） 1.数据分析和数据挖掘联系和区别 联系：都是搞数据的 区别：数据分析偏统计，可视化，出报表和报告，需要较强的表达能力。数据挖掘偏算法，重模型，需要很深的代码功底，要码代码，很多= =。 2.怎么入门 请百度“如何成为一名数据分析师”或者“如何成为一名数据挖掘工程师”。英文好上Quora，不行上知乎，看看入门资料。 3.选哪些书 看入门资料给你提供的书，有电子版下电子版，没电子版买纸质书，花不了多
1. 数据分析和数据挖掘联系和区别 联系：都是搞数据的 区别：数据分析偏统计，可视化，出报表和报告，需要较强的表达能力。数据挖掘偏算法，重模型，需要很深的代码功底，要码代码，很多= =。 2. 怎么入门 请百度“如何成为一名数据分析师”或者“如何成为一名数据挖掘工程师”。英文好上Quora，不行上知乎，看看入门资料。 3. 选哪些书 看入门资料给你提供的书，有电子版下电子版，没电子版买纸质书，花不了多少钱。 4. 用什么语言 数据分析：excel是必须，R是基本，python是进阶。SAS和Matlab
对于初学者而言，应该从本手开始，本手的功夫扎实了，棋力才会提高。一些初学者热衷于追求妙手，而忽视更为常用的本手。本手是基础，妙手是创造。一般来说，对本手理解深刻，才可能出现妙手;否则，难免下出俗手，水平也不易提升。
新的想法诞生新的技术，从而造出许多新词，云计算、大数据、BYOD、社交媒体、3D打印机、物联网……在互联网时代，各种新词层出不穷，令人应接不暇。
新的想法诞生新的技术，从而造出许多新词，云计算、大数据、BYOD、社交媒体、3D打印机、物联网……在互联网时代，各种新词层出不穷，令人应接不暇。 这些新的技术、新兴应用和对应的IT发展趋势，使得IT人必须了解甚至掌握最新的IT技能。另一方面，云计算和大数据乃至其他助推各个行业发展的IT基础设施的新一轮部署与运维，都将带来更多的IT职位和相关技能技术的要求。 毫无疑问，这些新趋势的到来，会诞生一批新的工作岗位，比如数据挖掘专家、移动应用开发和测试、算法工程师，商业智能分析师等，同时，也会强化原有岗位的新生命力
点击上方 “蓝色字” 可关注我们！ 结合目前了解的信息和我的个人情况，从技术上我将数据分析和数据挖掘的从业分为两块：一是掌握基本统计知识，会用excel、spass、sas、matlab、r等基本软件，从事数据的简单分析和挖掘；二是主要侧重于计算机专业的技能，如数据库、机器学习，掌握sql、Oracle、 Clementine、c、c++、java、Linux、Unix、PHP、Hadoop、MapReduceHBase、Hypertable等，具有一定的理论和技术深度的综合分析和挖掘。 一般而言，前者适合
有奖转发活动 回复“抽奖”参与《2015年数据分析/数据挖掘工具大调查》有奖活动。 R是GNU的一个开源工具，具有S语言血统，擅长统计计算和统计制图。由Revolution Analytics发起的一个开源项目RHadoop将R语言与Hadoop结合在一起，很好发挥了R语言特长。广大R语言爱好者借助强大工具RHadoop，可以在大数据领域大展拳脚，这对R语言程序员来说无疑是个喜讯。作者从一个程序员的角度对R语言和Hadoop做了一次详细的讲解。 以下为原文： 前言 写过几篇关于RHadoop的技术性文章
R是GNU的一个开源工具，具有S语言血统，擅长统计计算和统计制图。由Revolution Analytics发起的一个开源项目RHadoop将R语言与Hadoop结合在一起，很好发挥了R语言特长。广大R语言爱好者借助强大工具RHadoop，可以在大数据领域大展拳脚，这对R语言程序员来说无疑是个喜讯。作者从一个程序员的角度对R语言和Hadoop做了一次详细的讲解。 以下为原文： 前言 写过几篇关于RHadoop的技术性文章，都是从统计的角度，介绍如何让R语言利用Hadoop处理大数据。今天决定反过来，从计算机
下面是学员解决问题的记录 (生信技能树学员 ) 自我介绍：我是一名儿科医生。硕士毕业工作已有十年的时候，在职博士还没有毕业方向，觉得生信学习或许是一个新的出口，于是跟随生信技能树的马拉松课程学习了数据挖掘，也学习了一些Linux的基础知识。一边忙碌的临床工作，一边挤时间学习这从未接触过的领域，到如今刚好一年，结合部分临床实验数据、数据挖掘生物信息分析等内容，终于完成了毕业论文的撰写。目前博士论文刚刚通过盲审评阅，等待着毕业收尾工作。非常感谢生信技能树的各位老师。 💡当你开始学习生信时，一定会遇到各种报
写在前面 全世界，企业每天都在创造更多的数据，迄今为止大多数都在努力从中受益。根据麦肯锡的说法，仅美国就将面临150，000多名数据分析师的短缺另加150万个精通数据的管理者。 美国企业与高等教育论坛
今天和朋友在聊天，聊到怎样在面试和与人沟通的过程中体现自己的技术广度，感觉挺有意思，整理分享一下。
从统计到数据分析，从数据挖掘到大数据，数据科学逐渐成为了一门新兴的学科，数据分析师也逐渐成为了一门抢手的职业。如何成为数据分析师？如何入行数据分析？教育是一个难题！在这个行业中，是否有高质量的证书？拿到证书后能找到多少薪资的工作？今天，我们来分析分析作为这个行业中的老牌，CDA数据分析师的等级标准。
下面请看详细介绍： Hadoop Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元
大数据是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设计的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源：传感器，气候信息，公开的信息，如杂志，报纸，文章。大数据产生的其他例子包括购买交易记录，网络日志，病历，军事监控，视频和图像档案，及大型电子商务。
新的想法诞生新的技术，从而造出许多新词，云计算、大数据、BYOD、社交媒体、3D打印机、物联网……在互联网时代，各种新词层出不穷，令人应接不暇。 这些新的技术、新兴应用和对应的IT发展趋势，使得IT人必须了解甚至掌握最新的IT技能。另一方面，云计算和大数据乃至其他助推各个行业发展的IT基础设施的新一轮部署与运维，都将带来更多的IT职位和相关技能技术的要求。 毫无疑问，这些新趋势的到来，会诞生一批新的工作岗位，比如数据挖掘专家、移动应用开发和测试、算法工程师，商业智能分析师等，同时，也会强化原有岗位的新生
大数据是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设计的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源：传感器、气候信息、公开的信息、如杂志、报纸、文章。大数据产生的其他例子包括购买交易记录、网络日志、病历、事监控、视频和图像档案、及大型电子商务。大数据分析是在研究大量的数据的过程中寻找模式，相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。 Hadoop Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是
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