实用数据挖掘工作岗位内容职责(最新4篇)

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数据挖掘工作岗位内容职责【第一篇】

职责:

1、整合基础业务数据,对基础数据库进行更新维护,参与部门常规报表开发与维护;

2、负责数据集市规划,开发及维护;

3、处理各业务模块数据需求,为业务运营提供数据分析方面咨询和建议;

4、负责搭建并完善业务指标监控体系,为管理层和运营层提供决策支持;

5、负责数据分析和应用相关的业务系统建设,编写对应系统开发需求,并完成系统测试及应用推广。

职位要求:

1、两年以上工作经验,本科以上学历,计算机相关专业优先;

2、具有良好统计学及相关领域的理论基础,熟悉数理统计、数据分析工作方法,具有较强的数据分析能力;

3、精通sqlpython语言,有银行数据仓库,数据集市开发经验者优先;

4、具备较强文字分析和数据处理能力,能独立编写数据分析报告;

5、具备开阔的互联网业务思维,对数据敏感,有较好的业务开拓和沟通表达能力。

数据挖掘工作岗位内容职责【第二篇】

职责:

1、参与数据etl和数据仓库治理;

2、参与数据分析和挖掘,个性化推荐等系统的设计和开发;

3、负责数据挖掘、自然语言处理及预测等相关模型、算法的设计与开发;

4、参与bi等系统基础数据支撑开发;

5、参与用户画像、用户行为评分、行业指数、销售预测等功能模块的开发;

6、参与爬虫等外部相关数据爬取。

任职要求:

1、熟悉概率论和统计方法;

2、掌握统计学习方法和机器学习算法者优先;

3、掌握java,理解mapreduce开发思维,能立开发分布式计算;熟悉shell、r、matlab、octive、python等脚本语言或应用开发者优先;

4、熟悉关系型数据库mysql等,了解nosql;

5、具备工程化思维,思考数据业务能够全面谨慎;

6、具备快速学习的能力和业务理解力,对数据开发有浓厚的兴趣,具备理解和整合算法的能力。

数据挖掘工作岗位内容职责【第三篇】

职责:

1、根据公司自主产品需求,研究设计相应数据挖掘方案及算法,分析数据,设计方案,构建原型,快速实现对于数据分析、挖掘的需求;

2、深入分析汽车后服务应用数据,特别是时间序列内的连续数据,应用统计学、机器学习、数据挖掘等技术建立模型,形成诊修技术分析报告或数据产品,并跟踪产品运营落地;

3、负责诊修行为、诊断过程、结果等数据与知识智推模型中的具体开发和应用。

任职要求:

1、本科以上学历,数学、统计等相关专业背景,硕士或以上学历优先;

2、4年以上相关工作经验,精通sql,熟练使用hadoop/mongodb/spark进行数据处理加工;熟练掌握python,shell任一种脚本

3、有统计建模、机器学习(聚类、分类、回归、贝叶期分类、神经网络等)或数据挖掘应用的项目或研究经验,能够熟练运用python、r、spark任意一种进行建模;

4、具有型电商类、网约车类、汽车后服务类等数据挖掘经验者优先。

5、具有对时间序列进行数据挖掘经验者优先。

数据挖掘工作岗位内容职责【第四篇】

职责:

1、利用数据挖掘、机器学习相关算法,解决业务需求,提高产品的用户体验;

2、对海量的业务数据、用户数据进行挖掘分析,发现数据和业务背后的规律;

3、针对业务流程进行分析调研,探索提升转化率效果的思路和方案并推动转化、

岗位要求:

1、熟悉大规模数据挖掘、机器学习、分布式计算等相关技术,能熟练使用聚类、回归、分类等算法并调优;

2、熟悉linux环境开发,至少熟悉java/php/python/scala/go/c/c++等语言中一种或一种以上;

3、熟悉基于spark、elasticsearch、hbase等大数据平台的相关开发;

4、有深度学习实践经验者优先,有spark mlib经验者优先

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