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HCIE大數(shù)據(jù)挖掘怎么樣？HCIE大數(shù)據(jù)挖掘?qū)W什么？怎么考？待遇怎么樣？

HCIE大數(shù)據(jù)挖掘認(rèn)證怎么樣？HCIE大數(shù)據(jù)挖掘要掌握哪些課程內(nèi)容？HCIE大數(shù)據(jù)挖掘怎么考？HCIE大數(shù)據(jù)挖掘需要經(jīng)過HCIA大數(shù)據(jù)和HCIP大數(shù)據(jù)認(rèn)證嗎？HCIE大數(shù)據(jù)挖掘工程師工資待遇怎么樣？
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我是某211大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)專業(yè)方向的，考HCIE大數(shù)據(jù)挖掘認(rèn)證好還是考HCIE大數(shù)據(jù)分析與管理？HCIE大數(shù)據(jù)分析與管理對應(yīng)本科哪個專業(yè)？
HCIE大數(shù)據(jù)挖掘認(rèn)證.jpg
已邀請:

甲殼蟲 - 北部灣銀行

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數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)專業(yè)（工學(xué)學(xué)位）掌握的知識儲備更適合考HCIE大數(shù)據(jù)挖掘認(rèn)證，而大數(shù)據(jù)管理與應(yīng)用（管理學(xué)學(xué)位）或工作多年的大數(shù)據(jù)項目管理經(jīng)理、主管掌握的知識儲備更適合考HCIE大數(shù)據(jù)分析與管理。
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大數(shù)據(jù)管理與應(yīng)用專業(yè)、數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)專業(yè)《通識公共基礎(chǔ)課》：
  • 《社會主義理論與實踐》
  • 《大學(xué)英語》《專業(yè)英語》
  • 《毛概鄧倫馬克思主義》
  • 《高等數(shù)學(xué)》
  • 《線性代數(shù)》
  • 《微積分》
  • 《概率論與數(shù)理統(tǒng)計》

數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)專業(yè)《技術(shù)基礎(chǔ)課》：
  • 《計算機網(wǎng)絡(luò)原理》
  • 《數(shù)據(jù)庫原理與應(yīng)用》
  • 《Linux常用運維基礎(chǔ)》
  • 《大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)》
  • 《云計算技術(shù)》

HCIE大數(shù)據(jù)挖掘?qū)＜艺J(rèn)證核心考試內(nèi)容：
  • 《數(shù)據(jù)科學(xué)原理與架構(gòu)》含：Hadoop、Spark、NoSQL、R語言介紹
  • 《Python編程基礎(chǔ)》
  • 《Hadoop大數(shù)據(jù)集群存儲處理技術(shù)》
  • 《機器學(xué)習(xí)與算法》
  • 《Python大數(shù)據(jù)挖掘分析與處理》
  • 《大數(shù)據(jù)采集與網(wǎng)絡(luò)爬蟲、數(shù)據(jù)可視化》
  • 《文本挖掘分析》或《數(shù)據(jù)分析白皮書》
  • 《自然語言處理》
  • 《機器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘案例實訓(xùn)》

阿法狗1號

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HCIE大數(shù)據(jù)挖掘認(rèn)證不需要先通過華為HCIA大數(shù)據(jù)認(rèn)證、HCIP大數(shù)據(jù)認(rèn)證，華為HCIE大數(shù)據(jù)挖掘?qū)＜艺J(rèn)證課程的知識技能圖譜包含數(shù)據(jù)挖掘核心知識模塊：基本數(shù)理知識、數(shù)據(jù)挖掘平臺工具使用、常用算法、數(shù)據(jù)挖掘全流程等。

HCIE大數(shù)據(jù)挖掘一般要先有一定的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)（概率統(tǒng)計、微積分、線性代數(shù)）、然后開始學(xué)下Python基礎(chǔ)、機器學(xué)習(xí)的課程、掌握大數(shù)據(jù)挖掘的相關(guān)算法、照著機器學(xué)習(xí)的課程用Python來做實驗、做那么10個大數(shù)據(jù)挖掘分析的大實驗。
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HCIE大數(shù)據(jù)挖掘預(yù)備知識和數(shù)據(jù)介紹
  • 1.什么是數(shù)據(jù)挖掘
  • 2.數(shù)據(jù)和屬性類型
  • 3.數(shù)據(jù)的統(tǒng)計描述

HCIE大數(shù)據(jù)挖掘預(yù)處理
  • 1.數(shù)據(jù)清理
  • 2.數(shù)據(jù)集成
  • 3.數(shù)據(jù)規(guī)約
  • 4.數(shù)據(jù)變換

HCIE大數(shù)據(jù)挖掘倉庫介紹
  • 1.OLAP和OLTP概念
  • 2.數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)集市概念
  • 3.多維數(shù)據(jù)模型
  • 4.概念分層
  • 5.ROLAP/MOLAP/HOLAP
  • 6.方體物化

HCIE大數(shù)據(jù)挖掘-分類算法 (Classification)
  • 1.分類和回歸的概念
  • 2.決策樹（ID3、C4.5和CART）
  • 3.樸素貝葉斯分類
  • 4.bootstrap
  • 5.組合分類（裝袋、提升、隨機森林）
  • 6.后向傳播
  • 7.支持向量機（SVM）
  • 8.類不平衡數(shù)據(jù)

HCIE大數(shù)據(jù)挖掘-聚類 (Clustering)
  • 1.聚類概念
  • 2.k-均
  • 3.k-中心點（PAM、CLARA、CLARANS）

HCIE大數(shù)據(jù)挖掘-離群點檢測
  • 1.離群點概念
  • 2.離群點檢測方法

HCIE大數(shù)據(jù)挖掘-關(guān)聯(lián)規(guī)則（Association Rule）
  • 1.基本概念、購物籃分析
  • 2.項集
  • 3.頻繁項集挖掘和Apriori算法

使用Python和大數(shù)據(jù)挖掘平臺做實驗：
  • 樓盤售價預(yù)測
  • 個人收入分群
  • 移民簽證評審預(yù)判
  • 銀行用戶存款預(yù)測
  • 用戶畫像分析

飛虎隊彪哥 - 南寧桂研種業(yè)有限責(zé)任公司

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HCIE大數(shù)據(jù)挖掘需要掌握的算法有：
  • 決策樹分類算法ID3
  • 決策樹分類算法C4.5（ID3增強版）

  • K最近鄰(k-Nearest Neighbor，KNN)分類算法
  • CART: 分類與回歸樹
  • 組合方法（Ensemble methods）
  • 支持向量機分類算法（SVM）
  • 樸素貝葉斯算法
  • 聚類算法（Clustering Algorithms）
  • 主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）
  • K-Means算法
  • PageRank算法
  • Apriori算法
  • 最大期望 (EM，Expectation–Maximization)算法

庫里

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大數(shù)據(jù)挖掘又稱海量數(shù)據(jù)庫中的知識發(fā)現(xiàn)（Knowledge Discover in Database， KDD），是目前人工智能、機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域研究的熱點問題，所謂大數(shù)據(jù)挖掘是指從海量數(shù)據(jù)中揭示出隱含的、先前未知的并有潛在價值的信息的非平凡過程。
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大數(shù)據(jù)挖掘是一種決策支持過程，它主要基于人工智能、機器學(xué)習(xí)、機器學(xué)習(xí)算法、模式識別、統(tǒng)計學(xué)、數(shù)據(jù)庫、可視化技術(shù)等，高度自動化地分析企業(yè)的數(shù)據(jù)，做出歸納性的推理，從中挖掘出潛在的模式，幫助決策者調(diào)整市場策略，減少風(fēng)險，做出正確的商業(yè)決策。
  • 1. 分類和回歸
  • 2. 決策樹分類算法
  • 3. 組合分類
  • 4. 隨機森林
  • 5. 支持向量機分類算法
  • 6. 樸素貝葉斯分類算法
  • 7. 聚類算法
  • 8. K-均值算法、中心點算法
  • 9. 關(guān)聯(lián)規(guī)則 Apriori
  • 10. 離群點檢測
  • 11. 預(yù)處理
  • 12. 大數(shù)據(jù)挖掘?qū)嶒?和機器學(xué)習(xí)服務(wù)MLS

大數(shù)據(jù)挖掘項目實戰(zhàn)（大數(shù)據(jù)項目均有數(shù)據(jù)源）：
  • 1.銀行定期存款業(yè)務(wù)預(yù)測
  • 2.鮑魚生長年齡
  • 3.詞頻
  • 4.逆文檔頻率
  • 5.抽樣排序
  • 6.用六種算法進行銀行存款分析
  • 7.防止欺詐
  • 8.電影推薦
  • 9.幸福指數(shù)
  • 10.客戶分群
  • 11.CRM 用戶精準(zhǔn)營銷

庫里

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Python 簡介、環(huán)境安裝 Python. Anaconda + Pycharm
  • 1.第一個 Python 程序 使用文本編輯器， 輸入和輸出
  • 2.Python 基礎(chǔ) 基礎(chǔ)語法、變量類型
  • 3.運算符、條件語句
  • 4.循環(huán)語句、 While 循環(huán)語句、 for 循環(huán)語句、循環(huán)嵌套
  • 5.break 語句、 continue 語句、 pass 語句
  • 6.列表(List)、元組、字典(Dictionary)
  • 7.Number(數(shù)字)、字符串、日期和時間
  • 8.函數(shù)、模塊
  • 9.面向?qū)ο缶幊?類和實例
  • 10.面向?qū)ο缶幊?訪問限制
  • 11.面向?qū)ο缶幊?繼承和多態(tài)
  • 12.文件 I/O、 File 方法
  • 13.IO 編程-文件讀寫、操作文件和目錄
  • 14.訪問數(shù)據(jù)庫
  • 15.預(yù)處理 Numpy
  • 16.預(yù)處理 Pandas
  • 17.”決策樹分類算法 Python 實現(xiàn)
  • 18.隨機森林 Python 實現(xiàn)
  • 19.支持向量機分類算法 Python 實現(xiàn)
  • 20.樸素貝葉斯分類算法 Python 實現(xiàn)”
  • 21.”K-均值算法、中心點算法 Python 實現(xiàn)
  • 22.關(guān)聯(lián)規(guī)則 Apriori、離群點檢測 python 實現(xiàn)

爬蟲技術(shù)與實戰(zhàn)
  • 1.網(wǎng)絡(luò)爬蟲概述
  • 2. 網(wǎng)絡(luò)爬蟲工作原理第
  • 3.網(wǎng)絡(luò)爬蟲基礎(chǔ)使用第
  • 3. 網(wǎng)絡(luò)爬蟲中的異常處理
  • 4. GET 請求爬取數(shù)據(jù)實戰(zhàn)
  • 5.POST 請求爬取數(shù)據(jù)實戰(zhàn)
  • 6.網(wǎng)絡(luò)爬蟲案例實戰(zhàn)
  • 7.App 信息爬取實戰(zhàn)
  • 8.爬取天氣預(yù)報數(shù)據(jù)
  • 9.檢驗滑動驗證碼的識別

ETL 及可視化工具
  • 一. 數(shù)據(jù)的抽?。‥xtract）
  • 二.數(shù)據(jù)的清洗轉(zhuǎn)換（Cleaning、 Transform）
  • 三.數(shù)據(jù)的加載（Load）
  • 1.空值處理
  • 2.規(guī)范化數(shù)據(jù)格式
  • 3.拆分?jǐn)?shù)據(jù)：
  • 4.驗證數(shù)據(jù)正確性：
  • 5.數(shù)據(jù)替換
  • 6.Lookup
  • 四、開源可視化工具的使用
  • 1. FineReport
  • 2. Tableau Public

雨薇 - 桂林銀行股份有限公司

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CCTV招聘的【機器學(xué)習(xí)算法應(yīng)用工程師】任職要求：


1、本科及以上學(xué)歷，研究生學(xué)歷優(yōu)先；
2、計算機、大數(shù)據(jù)、人工智能相關(guān)專業(yè)；
3、具有3年及以上機器學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)挖掘等相關(guān)領(lǐng)域經(jīng)驗，能夠深入了解算法細節(jié)，能夠熟練進行數(shù)學(xué)建模，并能夠推動獲取最優(yōu)解；
4、熟悉協(xié)同過濾、回歸分析模型、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、分類和聚類算法等數(shù)據(jù)統(tǒng)計模型和挖掘算法，有獨立完整的建模實踐經(jīng)驗者優(yōu)先；
5、熟悉Python/Scala/C++/Java等其中一門編程語言；
6、熟悉Map-Reduce模型，Hadoop/Hive/Spark/HBase等一個或多個分布式計算框架/算法平臺；
7、有PB級大數(shù)據(jù)處理實戰(zhàn)經(jīng)驗，熟悉整個大數(shù)據(jù)的完整處理流程，包括數(shù)據(jù)的采集、清洗、預(yù)處理、存儲、分析挖掘和數(shù)據(jù)可視化、個性化排序、流量預(yù)測、智能推薦等相關(guān)工作經(jīng)驗；?
8、能接受值班安排，具有良好的溝通協(xié)調(diào)能力。


CCTV招聘的【機器學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)專家】任職要求：


1、碩士及以上學(xué)歷；
2、計算機、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計及相關(guān)專業(yè)；
3、具有3年及以上機器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)工作經(jīng)驗，有大型企業(yè)、高校、研究院工作經(jīng)驗者優(yōu)先；
4、熟練掌握C/C++/Python/R語言等常用大數(shù)據(jù)開發(fā)語言中的一種或多種；
5、熟悉LR/SVM/RF/GBDT等常用機器學(xué)習(xí)模型的一種或多種，熟悉Xgboost/Scikit-learn/Tensorflow/Caffe等機器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)框架，有實際使用經(jīng)驗；
6、具有優(yōu)秀的分析問題和解決問題能力，能夠解決挑戰(zhàn)性技術(shù)難題；
7、對新技術(shù)敏感，具有強烈的內(nèi)驅(qū)力與責(zé)任心、良好的職業(yè)素養(yǎng)與溝通協(xié)調(diào)能力；

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