1.數據挖掘從業人員的愿景：

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數據庫管理員的角色）。
A：做科研(在高校、科研單位以及大型企業，主要研究算法、應用等)
B：做程序開發設計（在企業做數據挖掘及其相關程序算法的實現等）
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）

2.數據挖掘從業人員切入點：
根據上面的從業方向倒序并延伸來說說需要掌握的技能。
C，數據分析師：需要有深厚的數理統計基礎，可以不知道人工智能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《中文版?數據挖掘原理》?等書籍那就更好了。
B，程序設計開發：主要是實現數據挖掘現有的算法和研發新的算法以及根據實際需要結合核心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）和數據庫原理和操作，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）、《人工智能及其應用》。有一點了解以后，如果對程序比較熟悉的話并且時間允許，可以尋找一些開源的數據挖掘軟件研究分析，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。
A.做科研：這里的科研相對來說比較概括，屬于技術型的相對高級級別，也是B，C的歸宿，那么相應的也就需要對B、C的必備基礎知識了。

可能之后不會續寫一篇《數據挖掘進階》了，這邊大概說一下B和C的進一步要求：
B當前主要包括如下方向：企業數據挖掘、Web數據挖掘、空間數據挖掘、多媒體數據挖掘等等；
C當前主要應用于：電信CRM、金融、咨詢業等等；

總結

以上是生活随笔為你收集整理的数据挖掘从业人员的愿景的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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