数据挖掘工程师是干什么的

数据挖掘，从字面上理解，就是在数据中找到有用的东西，哪些东西有用就要看具体的业务目标了。最简单的就是统计应用了，比如电商数据，如淘宝统计过哪个省购买泳衣最多、哪个省的女生胸罩最大等，进一步，可以基于用户的浏览、点击、收藏、购买等行为推断用户的年龄、性别、购买能力、爱好等能表示一个人的画像，就相当于用这些挖掘出来的属性来刻画一个人，这些还是最简单的东西，更深层次的比如预测（股票预测），但是比较难。

说到数据挖掘。往往与机器学习离不开。比如分类、聚类、关联规则挖掘、个性化推荐、预测、神经网络、深度学习等。很多年前说人工智能AI（比如产生式系统、专家系统等，好像现在提得比较少了），90年代AI到了瓶颈阶段，机器学习是一个突破口，现在机器学习又遇到了瓶颈阶段，深度学习又是一个突破口（其实神经网络出来了很久，但是为什么中间一段时间沉寂了，在70年代左右出现了低潮（根据评论修改），我归结是两点，第一神经网络就像一个黑夹子一样，很多东西不透明，模型的解释性不强，以及当时没办法处理非线性分类问题（后面多层感知器便可以对非线性问题进行拟合，如解决XOR问题），参数过多，训练复杂，容易出错，容易过拟合，无法保证全局最优，加上很多问题无法用数学方法证明（个人理解）等等，科学家和工程师还是有区别的，科学家都想把一个问题归结为数学问题，然后证明出来，他们就会认为是有意义的，数学上证明其有效往往比做千百个实验说明其有效要好些吧，工程师往往更在乎效果与结果），直到后来出现了BP算法。第二，得益于现在的大规模计算工具，能够处理PB级别的数据了。总之现在人工智能还远没达到人类的水平，最后结果会怎样，这个暂时不设想。

目前正处于大数据时代，很多企业拥有巨大的数据，比如阿里拥有消费数据、百度拥有搜索数据，腾讯拥有社交数据，消费数据与搜索数据都可以直接变现形成商业模式，而社交数据暂时还无法直接变现，至少企鹅现在还在探寻中，举个例子，你的朋友圈，qq空间到处是广告，你是不是很讨厌，差评，呵呵。数据有了，还有个重要的方面，处理数据的能力，也就是数据处理工具，能够处理这么大的数据量，二者不可或缺，缺一谈什么大数据都是耍流氓。

对于数据挖掘工程师：

首先你数学知识肯定要扎实吧，统计与概率论是最基本（也有人说现在的机器学习是统计学习，确实有道理）、微分与积分肯定要知道、数学公式要看的懂吧，进阶阶段最优化，随机过程等。建议去看看机器学习十大算法与一些深度学习的东西，多看大牛的博客。

对于语言，搞科研知道matlab就永不怕了，但是对于工程师嘛，肯定要知道写代码吧，不懂写代码的工程师都是扯淡，不要写代码的数据挖掘与机器学习，那是研究员，懂得一门高级语言与一门脚本语言就差不多了（如JAVA或C++，Python或R，个人推荐Java与Python，因为像Hadoop、Spark、Hive、MPI之类的都对Java提供了很方便的接口，Python写脚本很爽），还需要懂得Linux、Shell、SQL，这都是个人意见，至少在阿里，用java+sql+python+shell，阿里有个很牛逼的东西叫做ODPS，现在叫MaxCoupute，可以去阿里云官网查查相关资料。

对于你所说的excel、SAS、SPSS，数据分析人员专用，因为工程师嘛，编程语言还是必须的。对于是否需要学习hadoop、hive之类的，个人意见是只要知道用，然后怎么用，怎么在上面实现一些算法，怎么去优化自己写的程序就差不多了，它们只是工具，而且更新得很快，就说hadoop吧，我还没完全搞明白，就逐渐被spark取代了，记住，这些只是工具而已。推荐个加深你数据挖掘功力的东西weka（单机版的）与mahout（分布式的，有基于hadoop与spark），都是开源的。

对于工作是否需要设计新算法，我觉得在企业还是没有要求这么高，除非你觉得自己很牛逼，想向google看齐，但是设计一个好的算法并能解决实际问题的算法，不是一朝一夕的，个人观点，很多算法可以想出来，最大的问题就是怎样去证明其正确，其有效。想到企业中去，多看看google与ms工程性的文章，想研究就多看看学术大牛的文章，比如ICML，IJCAI，KDD，NIPS，CVPR等。大部分工作是，将已有的机器学习与数据挖掘算法应用到具体的实践中，根据业务场景与数据特点对算法进行改造或者调整等。

最后举个例子，你在淘宝上买一件衣服，系统怎样向你推荐你感兴趣的并且和这件衣服搭配的裤子或者饰品，这就是数据挖掘工程师的一方面工作。