¿Cuál es la diferencia entre análisis de datos y minería de datos?
En muchos casos, para el análisis de datos, es necesario utilizar herramientas de análisis establecidas, como EXCEL, SPSS o SAS, r, y alguien que no entienda nada de programación y No se puede codificar. Uno puede convertirse en un buen analista de datos porque, en términos generales, algunas herramientas incluidas en OFFICE pueden cumplir con la mayoría de los requisitos de análisis de datos.
La minería de datos requiere una base de programación. ¿Por qué dices eso? Dé dos razones: en primer lugar, la mayoría de los estudiantes de posgrado actuales en minería de datos y afines pertenecen al departamento de informática; en segundo lugar, en términos de puestos de contratación, ¿cuáles son los títulos de trabajo de la mayoría de las empresas nacionales relativamente grandes? ¿Ingeniero de minería de datos? . A partir de estos dos puntos, resulta obvio que la minería de datos está estrechamente relacionada con las computadoras y la programación.
2. La capacidad de comprender la industria
Para convertirse en un excelente analista de datos, no solo debe tener un conocimiento profundo de la industria en la que participa, sino también ser capaz de Integre datos con su propio negocio. Estrechamente combinados. Por ejemplo, si le entregan un informe comercial, puede hacer un dibujo mental de la situación comercial actual y ver dónde hay problemas. Sin embargo, para dedicarse a la minería de datos, los requisitos de la industria no son necesariamente tan altos.
3. Requisitos de conocimientos profesionales
Además de comprender la industria, los analistas de datos también necesitan tener algunos conocimientos en estadística, marketing, economía, psicología, sociología, etc. Por supuesto, sería mejor tener algunos conocimientos sobre minería de datos. Los ingenieros de minería de datos deben estar familiarizados con la tecnología de bases de datos y varios algoritmos de minería de datos, ser capaces de establecer modelos de datos de acuerdo con las necesidades comerciales y aplicarlos en la práctica, e incluso deben optimizar los modelos y algoritmos existentes o desarrollar nuevos modelos de algoritmos. Para convertirse en un buen ingeniero de minería de datos, son esenciales buenas habilidades en matemáticas, estadística, bases de datos y programación.