『壹』 想從事數據挖掘
你學什來么的，如果是數學就好辦了自，如果不是就好好把數學學好，數據挖掘全是演算法。
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一步一步來吧，最基礎的數學，演算法，數據結構一定要學好。估計你一畢業不會找到數據挖掘的工作的，先從資料庫做起--->數據倉庫---->數據挖掘。
『貳』 如何學習成為一名數據分析師
學習數據分析師之前，你必須清楚自己想要達成什麼目標。也就是說，你想通過這門技術來解決哪些問題或實現什麼計劃。有了這個目標，你才能清晰地開展自己的學習規劃，並且明確它的知識體系。
『叄』 有人面試過招銀網路科技的數據挖掘崗位的嗎
一個企業如果善於抄挖掘和襲發揮員工的潛能，就能減少冗員，提高效率，造就良好的企業文化氛圍，增強企業的活力。因此，如何使員工在工作中盡責盡力，最大程度地發揮其聰明才智，發揮出潛在能力，就成為企業管理者所致力追求的一個目標。
『肆』 為什麼非科班這么難進數據挖掘這一行
就我所抄見大部分是學應用數學、數學的，物理都很少，當然也有學會計的曾經報名一試。初入這行看得的確是這個，主要是要求有一個進行統計分析的基礎，可以直接進行簡單的分析，也就是數據分析師。後來，自身對業務理解更加深刻，能夠進行對數據潛在價值的探索挖掘後，通常也就是數據挖掘了，有個過程。通常面試，也就是看做過什麼項目，是不是這行的，行業領域的能力非常重要。個人愚見，僅供參考。
『伍』 最近在面試西安美林數據，不知道他們的數據分析師團隊在業內能力水平如何有知道他們數據挖掘情況的說說
美林目前數據分析這個團隊在陝西市場上初有規模了，人員素質和能力方面還不錯，之前有接觸過；
『陸』 數據挖掘實習生面試會被問到哪些問題
如果是實習生，復面試問及到薪資問題制，可以告知公司自己期望的工資來進行談，後期可以在和公司進行協商即可。
面試一般注意的問題：
請自我介紹一下（最多5分鍾）。
對應聘的職位以及公司了解多少?
未來3--5年的規劃是什麼？
特長和平時的興趣是什麼？
還有什麼問題要問我的嗎？
以上只是一般情況下公司會問到的，具體還要看自己所面試公司以及面試官自己的風格。當然，面試問的問題也會因為職位的性質不同而不同。例如：專業性強的工作，面試官會側重考專業知識；公關性的工作面試官則更看重綜合素質以及人際交往能力。
總之，具體還要靠自己當時的隨機應變，但是有一點一定要認真准備，那就是：自己應聘職位的具體工作內容要求和自己相關專業知識的准備工作。不然自我介紹、職業規劃答的再好，專業知識不夠，面試一樣很難通過。
『柒』 數據挖掘工程師怎麼考
數據挖掘領域是一個獨特的行業，通常的招聘面試方法可能不大適用於本行業的特點。在招聘一個合格的數據挖掘工程師時，公司一般關注以下三個方面：
他聰明嗎？聰明意味著能透過復雜的信息建構問題並以正確的方式加以解決。聰明人還能從失敗中獲取經驗。
他能否專注於項目？專注意味著在各種困難的環境內，仍能獨立或合作完成項目。
他是否能與團隊一起工作。團隊合作需要很好的溝通能力，工作中涉及到的概念、問題、模型、結論等都需要成員之間正確的溝通方能加以明確。
為了解候選人是否具有數據挖掘工程師的潛質，需要一小時的面試，主要通過以下五個環節：
1、簡介
如同交談之初的寒暄一樣，簡介是使候選人放鬆下來。可以先介紹一下公司本身的情況，再回答對方的一些疑問。如果問題很復雜，可以將回答放到面試的最後階段再處理。
2、關於數據挖掘項目
這是最為重要且耗時的面試階段，詢問候選人最近接手的數據挖掘項目的情況和處理方式。要提問的方麵包括：
他一開始是如何描述這個項目的
項目持續了多長時間
這個項目的關鍵問題是什麼
問題是如何得到解決的
在數據挖掘項目中最為困難的階段是什麼
最有趣的階段又是什麼
在他眼裡，客戶是怎麼樣的
團隊的其他成員又是如何表現的
從中獲得了什麼樣的經驗
在這個面試階段，不僅要提問關於「what」的問題，還要很多關於「why」的問題。因為優秀的數據挖掘工程師要能面對客戶，清晰的論證並支持其提出的觀點。
3、關於數據挖掘的流程
考察候選人對於工作流程的認識是必要的，如果他談到了跨行業數據挖掘流程規范（CRISP-DM）意味著好兆頭。有很多時候，候選人對這些規范不以為然。雖然說從不同的角度來看待問題是一種創新，但是創新也需要建立在堅實在流程標准之上。因為它可以保證我們不會出現大的紕漏。
必要的時候，可以用白板讓候選人畫出流程圖。並讓他評價這些工作中最為重要或需要反思的地方。因為建模工作不可能一次完成，反復的提煉問題、建立模型的情況是經常遇到的。
另外可以在某個挖掘流程進行深入考查，例如詢問對方如何避免過度擬合，如何從大量的候選變數中進行篩選，如何評價或比較模型的效果。
4、解決問題
軟體公司的面試一般會包括「編碼測試」，考查數據挖掘工程師也應該如此。一種可以參考的作法是提供一份存在缺陷的分析報告。讓候選人對報告進行研究，表達報告中結論的意義，提出其中所存在的問題或不足，提出改進或補救的方法。
5、收尾
在面試的最後階段，需要回答候選人的其它提問，並使之相信本公司在本行業中的優勢地位，以及在職業生涯中的作用。在完成面試後，需要立即將面試記錄進行整理存檔。
『捌』 閱文集團數據挖掘實習生面試
如果是實習生，面復試問及到薪制資問題，可以告知公司自己期望的工資來進行談，後期可以在和公司進行協商即可。
面試一般注意的問題：
請自我介紹一下（最多5分鍾）。
對應聘的職位以及公司了解多少?
未來3--5年的規劃是什麼？
特長和平時的興趣是什麼？
還有什麼問題要問我的嗎？
以上只是一般情況下公司會問到的，具體還要看自己所面試公司以及面試官自己的風格。當然，面試問的問題也會因為職位的性質不同而不同。例如：專業性強的工作，面試官會側重考專業知識；公關性的工作面試官則更看重綜合素質以及人際交往能力。
總之，具體還要靠自己當時的隨機應變，但是有一點一定要認真准備，那就是：自己應聘職位的具體工作內容要求和自己相關專業知識的准備工作。不然自我介紹、職業規劃答的再好，專業知識不夠，面試一樣很難通過。
『玖』 兩道分類演算法的面試題，數據挖掘/機器學習相關，誠心求教！
1.相關系數，排序？
Logistic回歸中標准化偏回歸系數，排序？
每個變數與目標變數一起，版求WOE，信息價值，權按信息價值排序？
你自己看哪個靠譜選一種唄~都不靠譜的話我也不知道啦~
2.時間和准確率的選擇，還是依據情況而定吧？
以上都是個人理解~