数据分析与数据挖掘的区别和数据处理是什么专业

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2020-07-14 03:20 标签： 数据分析与数据挖掘的区别

数据分析与数据挖掘的区别是通过已有数据指标进行分析，一般输出结果为趋势图例；
数据挖掘是数据分析与数据挖掘的区别的基础支持，简单来说就是先对原始數据进行业务关联性、时效性、有效性等逻辑性挖掘，其次抽取有效数据清理、格式化数据，为数据分析与数据挖掘的区别提供数据支歭！

个人认为针对数据分析与数据挖掘的区别或者是挖掘工程师对口的专业是计算机、自动化、计算数学、统计学等排名分先后。

首先算法工程师首先要掌握的技能就是coding絕大部分的算法工程师需要写代码来验证自己的算法思路，LR时代做特征工程，加特征或者修改特征都需要我们改线上或者线下服务特征处理两套代码。一般语言用的是C 和python/java；一般来说大部分的算法工程师的专业都是计算机；

如果是数学专业的话，主要的课程都是数值代數数值分析，运筹学等等虽然不少计算机专业的同学会觉得对偶的做法很费解，这就是数据专业的优势可是劣势也很明显，就是代碼方面的计算机内存，数据结构算法导论都需要自学；

统计学和数学专业的差别也很大，比如多远统计分析中就包含了主成分分析洇子分析，方差分析等等经典的提供积雪的假设检验还有各种分布也是算法当中经常会涉及到的。个人认为统计学转算法方向，是要學的东西最多既要学习优化的东西，又要学习计算机的东西难度较大。

最后看一下数据分析与数据挖掘的区别师或者挖掘工程师的必備技能：

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