¿Cuáles son las perspectivas laborales para estudiar minería de datos en el país?
La minería de datos se refiere al proceso de extraer información y conocimientos desconocidos y valiosos a partir de grandes cantidades de datos a través de estadísticas, inteligencia artificial, aprendizaje automático y otros métodos. La minería de datos se centra principalmente en resolver cuatro tipos de problemas: clasificación, agrupación, asociación y predicción, que son cuantitativos y cualitativos. El objetivo de la minería de datos es encontrar patrones y leyes desconocidos. Genere modelos o reglas y obtenga puntuaciones o etiquetas del modelo en consecuencia. Las puntuaciones del modelo incluyen valor de probabilidad de abandono, puntuación suma, similitud, valor de predicción, etc. Las etiquetas incluyen usuarios de valor alto, medio y bajo, abandono y no abandono, bueno, medio y bajo. mal crédito, etc. Para la minería se utilizan principalmente árboles de decisión, redes neuronales, reglas de asociación, análisis de conglomerados y otras estadísticas, inteligencia artificial, aprendizaje automático y otros métodos. En conjunto, la esencia del análisis de datos (sentido estricto) y la minería de datos es la misma: ambos consisten en descubrir conocimiento empresarial (información valiosa) a partir de los datos, ayudando así a las operaciones comerciales, mejorando los productos y ayudando a las empresas a tomar mejores decisiones. por lo tanto, el análisis de datos (sentido estricto) y la extracción de datos constituyen un análisis de datos amplio. Estos contenidos y análisis de datos son todos diferentes.
Campos de aplicación y empleo
Las aplicaciones actuales de minería de datos se concentran principalmente en telecomunicaciones (análisis de clientes), comercio minorista (pronóstico de ventas), agricultura (pronóstico de datos de la industria) y registros web (web). personalización de páginas), banca (fraude de clientes), electricidad (llamadas de clientes), biología (genes), cuerpos celestes (clasificación de estrellas), industria química, medicina, etc.
Los problemas típicos que puede resolver actualmente son: Marketing de Bases de Datos, Segmentación y Clasificación de Clientes, Análisis de Perfiles, Venta Cruzada y otros mercados. Análisis de comportamiento, así como análisis de abandono de clientes (Churn Analysis), scoring crediticio de clientes. (Credit Scoring), detección de fraude (FraudDetection), etc., se han aplicado con éxito en muchos campos.
Salario profesional
En la actualidad, como en la mayoría de los puestos en la industria de TI, la demanda interna de talentos en minería de datos está saturada en el extremo inferior y escasa en el extremo superior. A juzgar por la situación de contratación de BAT, el umbral en el campo de la minería de datos es relativamente alto, pero el salario y los beneficios también son relativamente buenos. Los comunes como Tencent y Alibaba darán un salario anual de 20W. Es común que los poderosos expertos en algoritmos ganen millones al año, por lo que todos todavía tienen un gran potencial en los algoritmos. Además, a medida que las finanzas se basan cada vez más en Internet, una gran cantidad de ingenieros de algoritmos se convertirán en talentos que escasearán para las empresas financieras de Internet en el futuro.
Si quieres saber más sobre minería de datos, puedes consultar CDA Data Analyst
CDA (Certified Data Analyst), también conocido como “CDA Data Analyst”, se refiere a las personas que Los que trabajan en las industrias de Internet y comercio minorista, finanzas, telecomunicaciones, atención médica, turismo y otras industrias son nuevos talentos de análisis de datos que se especializan en la recopilación, limpieza, procesamiento y análisis de datos y pueden producir informes comerciales y tomar decisiones. CDA se adhiere a la misión de resumir y condensar las prácticas avanzadas de análisis de datos comerciales y aclara el sistema de conocimientos de varios profesionales del análisis de datos como su responsabilidad, con el objetivo de fortalecer la construcción de un equipo de talentos de análisis de datos y big data formal, científico y profesional en todo el mundo. mundo, mejorar aún más la calidad profesional y el nivel de capacidad de los analistas de datos, y promover el desarrollo rápido, sostenido y de alta calidad de la industria del análisis de datos.
La "Certificación de Analista de Datos CDA" es un conjunto de estándares de evaluación de talentos profesionales, científicos, internacionales y sistemáticos, divididos en CDA LEVELⅠ, LEVELⅡ, LEVELⅢ, que involucran finanzas, comercio electrónico y las habilidades requeridas por big data. y los profesionales del análisis de datos en las industrias médica, de Internet, de telecomunicaciones y otras industrias están en línea con las tendencias tecnológicas globales de análisis de datos y big data de hoy y proporcionan estándares de referencia para talentos de análisis de datos para empresas e instituciones de todos los ámbitos de la vida.
"CDA Data Analyst Training" es un conjunto de programas de aprendizaje profesional, científico y sistemático basados en los estándares del Sistema de Certificación CDA Data Analyst. El contenido de la capacitación no solo incluye los requisitos de habilidades y conocimientos en los estándares de certificación, sino también proyectos y casos reales en el entorno corporativo, que pueden satisfacer las necesidades de los estudiantes en diferentes niveles, para que los estudiantes puedan aprender habilidades reales y aplicarlas para lograr valor empresarial.
Si quieres saber más sobre analistas de datos, puedes consultar el Centro de Certificación CDA. Los titulares de certificados CDA de todo el mundo se adhieren a los nuevos conceptos de análisis avanzado de datos comerciales, siguen las nuevas normas del "Código de conducta y ética profesional CDA", aprovechan al máximo sus capacidades profesionales de datos, promueven la innovación y el progreso tecnológico y contribuyen. al desarrollo económico sostenible.