A. 數據分析師和數據挖掘工程師的區別是什麼
數據分析師崗位重在「分析」，數據挖掘工程師崗位重點是要「挖掘」。
B. 挖掘機師怎麼寫工作能力
快啊，兄弟們，求你們了啊！ ...
C. 數據挖掘工程師的工作是什麼
數據挖掘指的是在長期積累的數據中分析和挖掘有價值的信息以供決策。這個概內念主要還是因為ERP（企業資源計容劃）和OA(辦公自動化)軟體系統的廣泛使用和發展的基礎上出現的一個概念。因為企業在使用這些軟體系統的過程中，雖然運營的狀態和管理以及成本有很大的節約，大大提高了企業的運營效率，可是這些系統卻只能對企業的狀態和管理進行一個狀態性的記錄，對長期記錄下來的這些數據的分析和在挖掘能力是非常有限的，雖然眾多軟體供應商想出各種辦法來利用其這些數據，比如出各種報表甚至自定義的報表，可是仍然受制於ERP和OA本身設計的缺陷，因為它們原本就不是設計來做數據分析的。 所以在我們的軟體系統實施的過程中，常常看到一個龐大的系統在運行，可是對於領導卻只有每月看一兩張報表的價值。所以，有人提出了數據挖掘的概念，長期使用ERP系統所積攢的數據就好像一大筐蘋果，金蘋果、銀蘋果、爛蘋果都有，而數據挖掘工程師就是專門從中挑選出對企業有用的信息的工作。當然數據挖掘軟體也是專門設計來做這個事情的。 以上只是我這個小小程序員的淺薄認識，渴望大家的指正。
D. 有哪位工作了的數據挖掘工程師可以回答
數據挖掘從業人員工作分析：數據挖掘從業人員的願景：數據挖掘就業的途徑從我看來有以下幾種，(注意：本文所說的數據挖掘不包括數據倉庫或資料庫管理員的角色)。
A：做科研(在高校、科研單位以及大型企業，主要研究演算法、應用等)
B：演算法工程師(在企業做數據挖掘及其相關程序演算法的實現等)C：數據分析師(在存在海量數據的企事業單位做咨詢、分析等)
數據挖掘從業人員切入點：根據上面的從業方向來說說需要掌握的技能。A：做科研：這里的科研相對來說比較概括，屬於技術型的相對高級級別，需要對開發、數據分析的必備基礎知識。
B：演算法工程師：主要是實現數據挖掘現有的演算法和研發新的演算法以及根據實際需要結合核心演算法做一些程序開發實現工作。要想扮演好這個角色，你不但需要熟悉至少一門編程語言如(C,C++,Java,Delphi等)和資料庫原理和操作，對數據挖掘基礎課程有所了解，讀過《數據挖掘概念與技術》(韓家煒著)、《人工智慧及其應用》。有一點了解以後，如果對程序比較熟悉的話並且時間允許，可以尋找一些開源的數據挖掘軟體研究分析，也可以參考如《數據挖掘：實用機器學習技術及Java實現》等一些教程。
C：數據分析師：需要有深厚的數理統計基礎，可以不知道人工智慧和計算機編程等相關技術，但是需要熟練使用主流的數據挖掘(或統計分析)工具。從這個方面切入數據挖掘領域的話你需要學習《數理統計》、《概率論》、《統計學習基礎：數據挖掘、推理與預測》、《金融數據挖掘》,《業務建模與數據挖掘》、《數據挖掘實踐 》等，當然也少不了你使用的工具的對應說明書了，如SPSS、SAS等廠商的《SAS數據挖掘與分析》、《數據挖掘Clementine應用實務》、《EXCEL 2007數據挖掘完全手冊》等，如果多看一些如《數據挖掘原理》 等書籍那就更好了。
E. 挖掘機工程師
這個說來話長啦。簡單的說說吧！
首先必須精通挖掘機知識（可以去「中國挖掘機網」）
其次，經常操作，了解所用挖掘機性能，維修，保養等！
再次，良好的人品和素質！
F. 如何才能成為數據挖掘工程師
數據挖掘工程師主要是從海量的數據中找到相關規律，需要一定的數理知識和建模能力等，這些可以通過系統的培訓獲得。
G. 數據挖掘工程師是干什麼的
數據挖掘指的是在抄長期積累的數據中分析和挖掘有價值的信息以供決策。
這個概念主要還是因為ERP（企業資源計劃）和OA(辦公自動化)軟體系統的廣泛使用和發展的基礎上出現的一個概念。因為企業在使用這些軟體系統的過程中，雖然運營的狀態和管理以及成本有很大的節約，大大提高了企業的運營效率，可是這些系統卻只能對企業的狀態和管理進行一個狀態性的記錄，對長期記錄下來的這些數據的分析和在挖掘能力是非常有限的，雖然眾多軟體供應商想出各種辦法來利用其這些數據，比如出各種報表甚至自定義的報表，可是仍然受制於ERP和OA本身設計的缺陷，因為它們原本就不是設計來做數據分析的。