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HCIE大數據挖掘怎么樣？HCIE大數據挖掘學什么？怎么考？待遇怎么樣？

HCIE大數據挖掘認證怎么樣？HCIE大數據挖掘要掌握哪些課程內容？HCIE大數據挖掘怎么考？HCIE大數據挖掘需要經過HCIA大數據和HCIP大數據認證嗎？HCIE大數據挖掘工程師工資待遇怎么樣？
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我是某211大學數據科學與大數據技術專業(yè)方向的，考HCIE大數據挖掘認證好還是考HCIE大數據分析與管理？HCIE大數據分析與管理對應本科哪個專業(yè)？
HCIE大數據挖掘認證.jpg
已邀請:

甲殼蟲 - 北部灣銀行

贊同來自:

數據科學與大數據技術專業(yè)（工學學位）掌握的知識儲備更適合考HCIE大數據挖掘認證，而大數據管理與應用（管理學學位）或工作多年的大數據項目管理經理、主管掌握的知識儲備更適合考HCIE大數據分析與管理。
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大數據管理與應用專業(yè)、數據科學與大數據技術專業(yè)《通識公共基礎課》：
  • 《社會主義理論與實踐》
  • 《大學英語》《專業(yè)英語》
  • 《毛概鄧倫馬克思主義》
  • 《高等數學》
  • 《線性代數》
  • 《微積分》
  • 《概率論與數理統(tǒng)計》

數據科學與大數據技術專業(yè)《技術基礎課》：
  • 《計算機網絡原理》
  • 《數據庫原理與應用》
  • 《Linux常用運維基礎》
  • 《大數據網絡通信技術》
  • 《云計算技術》

HCIE大數據挖掘專家認證核心考試內容：
  • 《數據科學原理與架構》含：Hadoop、Spark、NoSQL、R語言介紹
  • 《Python編程基礎》
  • 《Hadoop大數據集群存儲處理技術》
  • 《機器學習與算法》
  • 《Python大數據挖掘分析與處理》
  • 《大數據采集與網絡爬蟲、數據可視化》
  • 《文本挖掘分析》或《數據分析白皮書》
  • 《自然語言處理》
  • 《機器學習與數據挖掘案例實訓》

阿法狗1號

贊同來自:

HCIE大數據挖掘認證不需要先通過華為HCIA大數據認證、HCIP大數據認證，華為HCIE大數據挖掘專家認證課程的知識技能圖譜包含數據挖掘核心知識模塊：基本數理知識、數據挖掘平臺工具使用、常用算法、數據挖掘全流程等。

HCIE大數據挖掘一般要先有一定的數學基礎（概率統(tǒng)計、微積分、線性代數）、然后開始學下Python基礎、機器學習的課程、掌握大數據挖掘的相關算法、照著機器學習的課程用Python來做實驗、做那么10個大數據挖掘分析的大實驗。
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HCIE大數據挖掘預備知識和數據介紹
  • 1.什么是數據挖掘
  • 2.數據和屬性類型
  • 3.數據的統(tǒng)計描述

HCIE大數據挖掘預處理
  • 1.數據清理
  • 2.數據集成
  • 3.數據規(guī)約
  • 4.數據變換

HCIE大數據挖掘倉庫介紹
  • 1.OLAP和OLTP概念
  • 2.數據倉庫和數據集市概念
  • 3.多維數據模型
  • 4.概念分層
  • 5.ROLAP/MOLAP/HOLAP
  • 6.方體物化

HCIE大數據挖掘-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.類不平衡數據

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

HCIE大數據挖掘-離群點檢測
  • 1.離群點概念
  • 2.離群點檢測方法

HCIE大數據挖掘-關聯規(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和大數據挖掘平臺做實驗：
  • 樓盤售價預測
  • 個人收入分群
  • 移民簽證評審預判
  • 銀行用戶存款預測
  • 用戶畫像分析

飛虎隊彪哥 - 南寧桂研種業(yè)有限責任公司

贊同來自:

HCIE大數據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

贊同來自:

大數據挖掘又稱海量數據庫中的知識發(fā)現（Knowledge Discover in Database， KDD），是目前人工智能、機器學習、數據庫領域研究的熱點問題，所謂大數據挖掘是指從海量數據中揭示出隱含的、先前未知的并有潛在價值的信息的非平凡過程。
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大數據挖掘是一種決策支持過程，它主要基于人工智能、機器學習、機器學習算法、模式識別、統(tǒng)計學、數據庫、可視化技術等，高度自動化地分析企業(yè)的數據，做出歸納性的推理，從中挖掘出潛在的模式，幫助決策者調整市場策略，減少風險，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. 關聯規(guī)則 Apriori
  • 10. 離群點檢測
  • 11. 預處理
  • 12. 大數據挖掘實驗 和機器學習服務MLS

大數據挖掘項目實戰(zhàn)（大數據項目均有數據源）：
  • 1.銀行定期存款業(yè)務預測
  • 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
  • 10.客戶分群
  • 11.CRM 用戶精準營銷

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 基礎語法、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(數字)、字符串、日期和時間
  • 8.函數、模塊
  • 9.面向對象編程-類和實例
  • 10.面向對象編程-訪問限制
  • 11.面向對象編程-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.訪問數據庫
  • 15.預處理 Numpy
  • 16.預處理 Pandas
  • 17.”決策樹分類算法 Python 實現
  • 18.隨機森林 Python 實現
  • 19.支持向量機分類算法 Python 實現
  • 20.樸素貝葉斯分類算法 Python 實現”
  • 21.”K-均值算法、中心點算法 Python 實現
  • 22.關聯規(guī)則 Apriori、離群點檢測 python 實現

爬蟲技術與實戰(zhàn)
  • 1.網絡爬蟲概述
  • 2. 網絡爬蟲工作原理第
  • 3.網絡爬蟲基礎使用第
  • 3. 網絡爬蟲中的異常處理
  • 4. GET 請求爬取數據實戰(zhàn)
  • 5.POST 請求爬取數據實戰(zhàn)
  • 6.網絡爬蟲案例實戰(zhàn)
  • 7.App 信息爬取實戰(zhàn)
  • 8.爬取天氣預報數據
  • 9.檢驗滑動驗證碼的識別

ETL 及可視化工具
  • 一. 數據的抽取（Extract）
  • 二.數據的清洗轉換（Cleaning、 Transform）
  • 三.數據的加載（Load）
  • 1.空值處理
  • 2.規(guī)范化數據格式
  • 3.拆分數據：
  • 4.驗證數據正確性：
  • 5.數據替換
  • 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【機器學習算法應用工程師】任職要求：


1、本科及以上學歷，研究生學歷優(yōu)先；
2、計算機、大數據、人工智能相關專業(yè)；
3、具有3年及以上機器學習、大數據挖掘等相關領域經驗，能夠深入了解算法細節(jié)，能夠熟練進行數學建模，并能夠推動獲取最優(yōu)解；
4、熟悉協同過濾、回歸分析模型、關聯規(guī)則挖掘、分類和聚類算法等數據統(tǒng)計模型和挖掘算法，有獨立完整的建模實踐經驗者優(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級大數據處理實戰(zhàn)經驗，熟悉整個大數據的完整處理流程，包括數據的采集、清洗、預處理、存儲、分析挖掘和數據可視化、個性化排序、流量預測、智能推薦等相關工作經驗；?
8、能接受值班安排，具有良好的溝通協調能力。


CCTV招聘的【機器學習大數據挖掘技術專家】任職要求：


1、碩士及以上學歷；
2、計算機、數學、統(tǒng)計及相關專業(yè)；
3、具有3年及以上機器學習/深度學習工作經驗，有大型企業(yè)、高校、研究院工作經驗者優(yōu)先；
4、熟練掌握C/C++/Python/R語言等常用大數據開發(fā)語言中的一種或多種；
5、熟悉LR/SVM/RF/GBDT等常用機器學習模型的一種或多種，熟悉Xgboost/Scikit-learn/Tensorflow/Caffe等機器學習/深度學習框架，有實際使用經驗；
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)性技術難題；
7、對新技術敏感，具有強烈的內驅力與責任心、良好的職業(yè)素養(yǎng)與溝通協調能力；

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