在國內(nèi)，處于起步階段，學習這個方向的基本都是出來做數(shù)據(jù)加工，數(shù)據(jù)分析，或者有的干脆成為軟件開發(fā)人員。如果你在-2挖掘找工作，地段也很重要。國內(nèi)發(fā)展比較好的城市是北京上海，廣東也有少數(shù)。一般來說-2挖掘工程師這個職位只在比較大的企業(yè)才有，必要的話其他企業(yè)外包給專門的公司-2挖掘。可以用-2挖掘的行業(yè)是大型網(wǎng)站、銀行、醫(yī)院。

數(shù)據(jù)挖掘?qū)儆谟嬎銠C科學與技術(shù)方向數(shù)據(jù)分析，數(shù)學專業(yè)也開設(shè)。數(shù)據(jù) 挖掘技術(shù)是數(shù)據(jù)處理技術(shù)的一種，是從大量不完整的、有噪聲的、模糊的、隨機的數(shù)據(jù)人們事先不知道的信息中提取隱藏的信息。數(shù)據(jù) 挖掘根據(jù)數(shù)據(jù) warehouse中的信息，我們需要選擇合適的分析工具并應(yīng)用統(tǒng)計方法、基于案例的推理、決策樹、規(guī)則推理、模糊集，甚至神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法。

考慮到數(shù)據(jù)本身，一般-2挖掘信息收集，數(shù)據(jù)整合，數(shù)據(jù)規(guī)范，。(1)信息收集:根據(jù)確定的數(shù)據(jù)分析對象，抽象出數(shù)據(jù)分析中需要的特征信息，然后選擇合適的信息收集方法，將收集到的信息存儲在數(shù)據(jù) library中。對于海量的數(shù)據(jù)，選擇一個合適的數(shù)據(jù)倉儲與管理數(shù)據(jù)倉庫非常重要。

不是，競爭很大，現(xiàn)在學歷也不是很值錢。近年來的互聯(lián)網(wǎng)熱點如“大數(shù)據(jù)”、人工智能、區(qū)塊鏈等一直很頻繁，最近很多大學生和相關(guān)行業(yè)的人都轉(zhuǎn)行學習了。大數(shù)據(jù)開發(fā)程序員的工資也是在各類程序員中排在前列的?，F(xiàn)在，對Hadoop的需求越來越大，因為很多公司開始意識到Hadoop的重要性，越往下走，越容易找到工作。學會Hadoop后，他們可以有很大的發(fā)展空間。還有大數(shù)據(jù)(hadoop)運維，hadoop開發(fā)，大數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù) 挖掘等等。說白了，大數(shù)據(jù)。

考慮到你是非重點本科，方向也不是偏數(shù)學理論，如果沒有突出的成績直接找工作會比較困難-2挖掘。做數(shù)據(jù) 挖掘需要非常好的數(shù)學基礎(chǔ)，尤其是概率論，隨機過程，離散數(shù)學等等。數(shù)據(jù) 挖掘一般大數(shù)據(jù)體量大的大公司都有相關(guān)崗位。在不考研的前提下，可以去大公司找一份和自己方向相關(guān)的工作，然后自己慢慢學習，積累經(jīng)驗，嘗試通過內(nèi)部調(diào)動換到數(shù)據(jù) 挖掘的群。

沒有年齡限制，30歲轉(zhuǎn)行沒問題數(shù)據(jù)分析師。數(shù)據(jù)分析師專攻行業(yè)數(shù)據(jù)收集、整理、分析，根據(jù)數(shù)據(jù)進行行業(yè)研究、評估、預測?；ヂ?lián)網(wǎng)本身的數(shù)字化和互動性，給數(shù)據(jù)的收集、整理和研究帶來了革命性的突破。在過去，數(shù)據(jù)“原子世界”中的分析師必須花費大量的金錢(資金、資源和時間)來獲得研究和分析的支持。數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)在豐富性、全面性、連續(xù)性、時效性上比互聯(lián)網(wǎng)時代差了很多。