注册会计师和数据挖掘哪个好

付费内容限时免费查看回答大数据应用的目标是普适智能要学好大数据，首先要明确大数据应用的目标，通过大数据应用，面向过去，发现数据规律，归纳已知；面向未来，挖掘数据趋势，预测未知。从而提高人们对事物的理解和决策处置能力，最终实现社会的普适智能。数据科学（Data Science）可以理解为一个跨多学科领域的，从数据中获取知识的科学方法，技术和集合，其目标是从数据中提取出有价值的信息，它结合了诸多领域中的理论和技术，包括应用数学，统计，模式识别，机器学习，人工智能，深度学习，数据可视化，数据挖掘，数据仓库，以及高能计算等。数据科学过程：包括原始数据采集，数据预处理和清洗，数据探索式分析，数据计算建模，数据可视化和报表，数据产品和决策支持等。简言之，一个偏理论，一个偏应用。更多2条

大数据应用的目标是普适智能要学好大数据，首先要明确大数据应用的目标，通过大数据应用，面向过去，发现数据规律，归纳已知；面向未来，挖掘数据趋势，预测未知。从而提高人们对事物的理解和决策处置能力，最终实现社会的普适智能。

数据科学（Data Science）可以理解为一个跨多学科领域的，从数据中获取知识的科学方法，技术和集合，其目标是从数据中提取出有价值的信息，它结合了诸多领域中的理论和技术，包括应用数学，统计，模式识别，机器学习，人工智能，深度学习，数据可视化，数据挖掘，数据仓库，以及高能计算等。

数据科学过程：包括原始数据采集，数据预处理和清洗，数据探索式分析，数据计算建模，数据可视化和报表，数据产品和决策支持等。

简言之，一个偏理论，一个偏应用。

初级数据分析师，需要掌握概率论和统计理论基础，能够熟练运用 Excel、SPSS、SAS 等一门专业分析软件，有良好的商业理解能力，能够根据业务问题指标利用常用数据分析方法进行数据的处理与分析，并得出逻辑清晰的业务报告。

就业方向：、金融、电信、零售等行业前端业务人员

Excel学习：Excel基础作，逐步学习公式与函数、格式设置、数据高级分析、模拟分析、数据透视表、图表、后期打印以及宏与VBA。数据处理，数据清洗，数据加工，数据抽样，数据报表自动化等黑体项为必会项

Table学习：Table的数据连接与编辑、图形编辑与展示功能，包括数据连接与、基础与高级图形分析、地图分、高级数据作、基础统计分析、如何与 R 集成进行高级分析、分析图表整合以及分析成果共享等

Echarts学习：支持折线图（区域图）、柱状图（条状图）、散点图（气泡图）、K 线图、饼图（环形图）、雷达图（填充雷达 图）、和弦图、力导向布局图、地图、仪盘、漏斗图、事件河流图等 12 类图表，同时提供标题，详情气泡、图例、值域、据区域、时间轴、工具箱等 7 个可交 互组件，支持多图表、组件的联动和混搭展现，最终达到能够利用 Echarts 图表结合后端数据进行前端可视化报表展示

数据挖掘精通（Excel、Oracle、SPSS 初步）：oracle 数据库和办公软件 excel，用于存储及处理数据挖掘所需的数据，oracle 数据库（SQL，关系型数据库进行简单的了解）使用 excel 作为简单入门工具对数据挖掘进行了算法实现，数据挖掘专业工具 SPSS MODELER做一些基础分析（聚类，回归，时序等）

PPT，xmind，Visio学习：visio用来画业务流程图，xmind是思维导图，PPT是用来做汇报的，三个工具学的浅显一点就行，主要为写数据分析报告服务的

思维的学习：BRD,MRD,PRD书写思路，竞品分析，数据产品规划与设计，尽可能了解这些文档的含义，并能针对一两款APP产品，完成上述的文档要求。

统计学（必学）：初级数据分析师，对统计要求不高，大部分只有涉及到方差，标准差，一般不会很深奥，但是到中级可能就要求会比较多。

数据分析分析基本思路：采集、清理、、存储、可视化、分析决策等等，分析师得对各个行业有比较深的行业经验，特别是行业流程，各个行业的数据分析必须对业务流程熟悉，才能谈决策。

简言之，一个偏理论，一个偏应用。

数据科学（Data Science）可以理解为一个跨多学科领域的，从数据中获取知识的科学方法，技术和集合，其目标是从数据中提取出有价值的信息，它结合了诸多领域中的理论和技术。

包括应用数学，统计，模式识别，机器学习，人工智能，深度学习，数据可视化，数据挖掘，数据仓库，以及高能计算等。

数据科学过程：包括原始数据采集，数据预处理和清洗，数据探索式分析，数据计算建模，数据可视化和报表，数据产品和决策支持等。

就业方向：

分析类岗位

分析类工程师。使用统计模型、数据挖掘、机器学习及其他方法，进行数据清洗、数据分析、构建行业数据分析模型，为客户提供有价值的信息，满足客户需求。

算法工程师。大数据方向，和专业工程师一起从应用的角度,利用数据挖掘统计学习的理论和方法解决实际问题；人工智能方向，根据人工智能产品需求完成技术方案设计及算法设计和核心模块开发，组织解决项目开发过程中的重大技术问题。

研发类岗位

架构工程师。负责Hadoop集群架构设计开发、搭建、、运维、调优，从数据采集到数据加工，从数据清洗到数据抽取，从数据统计到数据分析，实现大数据全产业线上的应用分析设计。

开发工程师。基于hadoop、spark等构建数据分析平台，进行设计、开发分布式计算业务，负责机器学习、深度学习领域的开发工作。

运维工程师。负责大数据基础平台的运维,保障平台的稳定可用，参与设计大数据自动化运维、监控、故障处理工具。

大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、软件开发、云计算等前沿技术等。
主修课程:面向对象程序设计、Hadoop实用技术、数据挖掘、机器学习、数据统计分析、高等数学、Python编程、JA编程、数据库技术、Web开发、Linux作、大数据平台搭建及运维、大数据应用开发、可视化”
大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、软件开发、云计算等前沿技术等。
主修课程:面向对象程序设计、Hadoop实用技术、数据挖掘、机器学习、数据统计分析、高等数学、Python编程、JA编程、数据库技术、Web开发、Linux作、大数据平台搭建及运维、大数据应用开发、可视化”