個(gè)人感覺(jué)數(shù)據(jù)挖掘是一個(gè)比較大的概念，可以理解為:數(shù)據(jù)挖掘商業(yè)知識(shí)、自然語(yǔ)言處理技術(shù)(NLP)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)(CV)、機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)(ML/DL)(1)商業(yè)知識(shí)具體指?jìng)€(gè)性化推薦、計(jì)算廣告、搜索、互聯(lián)網(wǎng)金融等。NLP和CV分別是處理文本、圖像和視頻數(shù)據(jù)的領(lǐng)域技術(shù)，可以理解為提取非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)并轉(zhuǎn)換為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)；最后的ml/dl技術(shù)屬于模型學(xué)習(xí)理論。(2)公司在選擇職位的時(shí)候，沒(méi)有一套標(biāo)準(zhǔn)的職稱，做的無(wú)非是兩個(gè)大方向。一種是主要學(xué)習(xí)某一領(lǐng)域的技術(shù)，比如自然語(yǔ)言處理工程師、計(jì)算機(jī)視覺(jué)工程師、機(jī)器學(xué)習(xí)工程師等。一種是將各種領(lǐng)域技術(shù)應(yīng)用到業(yè)務(wù)場(chǎng)景中，解決業(yè)務(wù)需求，比如數(shù)據(jù)挖掘工程師、推薦系統(tǒng)工程師。具體標(biāo)題不重要，重要的是平時(shí)的工作內(nèi)容；PS:在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)技術(shù)的成功應(yīng)用主要是在推薦和計(jì)算廣告領(lǐng)域，涉及的數(shù)據(jù)主要是文本，所以NLP技術(shù)比較重要。至于CV技術(shù)，主要應(yīng)用在人工智能領(lǐng)域(無(wú)人車、人臉識(shí)別等。)，而我的理解有限，所以相關(guān)描述會(huì)比較差。

3年或以上工作經(jīng)驗(yàn)，計(jì)算機(jī)、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)等相關(guān)專業(yè)。，具有較強(qiáng)的解決問(wèn)題的能力；具有深厚的機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、自然語(yǔ)言處理背景，算法能力強(qiáng)；有信貸/量化交易等金融行業(yè)建模經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先；至少精通C/C或Java的任意一種編程語(yǔ)言，Python/perl/shell的任意一種腳本語(yǔ)言，熟練使用一種以上的數(shù)據(jù)分析和挖掘工具，熟悉Sparkml者優(yōu)先；

從國(guó)內(nèi)市場(chǎng)情況和發(fā)展?jié)摿?lái)看，機(jī)器學(xué)習(xí)是更好的選擇。機(jī)器學(xué)習(xí)在人工智能領(lǐng)域發(fā)揮著重要的作用，可以應(yīng)用于圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理等許多領(lǐng)域。隨著大數(shù)據(jù)和云計(jì)算技術(shù)的發(fā)展，機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用場(chǎng)景越來(lái)越廣泛，包括金融、醫(yī)療、物流等行業(yè)。機(jī)器視覺(jué)雖然應(yīng)用場(chǎng)景廣泛，但在國(guó)內(nèi)市場(chǎng)發(fā)展相對(duì)緩慢，受到技術(shù)、市場(chǎng)等諸多因素的制約。

人工智能(Artificial intelligence)，英文縮寫(xiě)為AI，是研究和發(fā)展模擬、延伸和擴(kuò)展人類智能的理論、方法、技術(shù)和應(yīng)用系統(tǒng)的一門(mén)新技術(shù)科學(xué)。人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)研究的一個(gè)重要分支，也是多學(xué)科的交叉學(xué)科。它試圖理解智能的本質(zhì)，并制造出一種新的智能機(jī)器，能夠以類似于人類智能的方式做出反應(yīng)。該領(lǐng)域的研究包括語(yǔ)音識(shí)別、圖像識(shí)別、機(jī)器人、自然語(yǔ)言處理、智能搜索和專家系統(tǒng)等。人工智能可以模擬人類意識(shí)和思維的信息過(guò)程。

現(xiàn)在2016年6月，機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、計(jì)算機(jī)視覺(jué)等應(yīng)用都沒(méi)有泡沫，甚至遠(yuǎn)沒(méi)有算法的潛力。以我在工作中的經(jīng)驗(yàn)來(lái)看，公司幾乎每個(gè)產(chǎn)品線都有一些算法的地方。同時(shí)，很多新算法可以帶來(lái)全新的產(chǎn)品功能，提升用戶體驗(yàn)，提升公司核心指標(biāo)，拓展新的營(yíng)收渠道。未來(lái)三到五年，將是從自動(dòng)化到算法化最快的階段，很多公司將從中受益。各種核心指標(biāo)都會(huì)翻，跑得快的公司會(huì)吃掉跑得慢的公司。

同時(shí)，由于現(xiàn)代技術(shù)工具和生態(tài)系統(tǒng)的發(fā)展，一個(gè)5到10人的全棧數(shù)據(jù)科學(xué)家團(tuán)隊(duì)可以支持一個(gè)公司幾個(gè)核心算法的所有端到端任務(wù)，包括支持最終產(chǎn)品的研發(fā)。但是對(duì)于現(xiàn)在的創(chuàng)業(yè)趨勢(shì)，我個(gè)人認(rèn)為把各種算法拿出來(lái)做第三方服務(wù)創(chuàng)業(yè)是很難成功的，最核心的原因是各種算法都需要和公司的核心產(chǎn)品線融合，算法是公司核心產(chǎn)品的一部分。