1. 数据挖掘工程师

本科毕业后从事本专业工作1年以上，专科要工作3年以上

2. 晨曦控股数据挖掘工程师

2021山东省公司排名100强名单

1 山东魏桥创业集团有限公司

2海尔集团公司

3 信发集团有限公司

4山东能源集团有限公司

5 国网山东省电力公司

6 兖矿集团有限公司

7 鸿富泰精密电子（烟台）有限公司

8山东钢铁集团有限公司

9 山东省商业集团有限公司

10 潍柴控股集团有限公司

11海信集团有限公司

12南山集团有限公司

13山东东明石化集团有限公司

14山东晨鸣纸业集团股份有限公司

15 山东黄金集团有限公司

16 浪潮集团有限公司

17 中国重型汽车集团有限公司

18 华泰集团有限公司

19山东大海集团有限公司

20 中融新大集团有限公司

21 万达控股集团有限公司

22华电国际电力股份有限公司

23利华益集团股份有限公司

24中石化销售有限公司山东石油分公司

25山东高速集团有限公司

26中国石油化工股份有限公司齐鲁分公司

27上汽通用东岳汽车有限公司

28 山东京博控股股份有限公司

29济宁如意投资有限公司

30山东海科化工集团有限公司

31 青建集团股份公司

32中石化股份有限公司胜利油田分公司

33 山东招金集团有限公司

34 山东科达集团有限公司

35 山东祥光集团有限公司

36山东太阳控股集团有限公司

37山东晨曦集团有限公司

38 中车青岛四方机车车辆股份有限公司

39山东新希望六和集团有限公司

40日照钢铁控股集团有限公司

41 华勤橡胶工业集团有限公司

42中铁十局集团有限公司

43中铁十四局集团有限公司

44山东金诚石化集团有限公司

45东营鲁方金属材料有限公司

46 山东金岭集团有限公司

47山东胜通集团股份有限公司

48中国移动通信集团山东有限公司

49中色奥博特铜铝业有限公司

50山东玉皇化工有限公司

51山东时风（集团）有限责任公司

52西王集团有限公司

53威高集团有限公司

54 中国石化青岛炼油化工有限责任公司

55 山东渤海实业股份有限公司

56 富海集团有限公司

57东营方圆有色金属有限公司

58天元建设集团有限公司

59沂州集团有限公司

60 恒丰银行股份有限公司

61洪业化工集团股份有限公司

62山东创新金属科技有限公司

63 万通海欣控股股份有限公司

64 永锋集团有限公司

65山东省国有资产投资控股有限公司

66 山东泰山钢铁集团有限公司

67 东岳集团有限公司

68东辰控股集团有限公司

69 青岛啤酒股份有限公司

70山东华星石油化工集团有限公司

71香驰控股有限公司

72 滨化集团公司

73利群集团股份有限公司

74中国联合网络通信有限公司山东省分公司

75 山东清源集团有限公司

76山东汇丰石化集团有限公司

77山东垦利石化集团有限公司

78山东鲁花集团有限公司

79 山东寿光鲁清石化有限公司

80正和集团股份有限公司

81山东博汇集团有限公司

82烟台恒邦集团有限公司

83 日照港集团有限公司

84雷沃重工股份有限公司

85上汽通用五菱汽车股份有限公司青岛分公司

86 北汽福田汽车股份有限公司诸城汽车厂

87山东远通汽车贸易集团有限公司

88 新华锦集团

89山东金茂纺织化工集团有限公司

90 淄博商厦股份有限公司

91山东中海化工集团有限公司

92 鲁丽集团有限公司

93 金猴集团有限公司

94 诸城外贸有限责任公司

95青岛世纪瑞丰集团有限公司

96华鲁控股集团有限公司

97 润华集团股份有限公司

98齐鲁交通发展集团有限公司

99齐鲁制药有限公司

100国电山东电力有限公司

3. 数据挖掘工程师好找工作吗

前景很不错。一方面国家大力支持大数据行业的发展，已经上升为国际战略的今天，大数据人才正在拥有更多的发展机会。另一方面许多的领域都是缺乏这方面的人才，腾讯阿里等互联网大厂都是高薪招聘相关人才。

大数据的择业岗位有：

1、大数据开发方向; 所涉及的职业岗位为：大数据工程师、大数据维护工程师、大数据研发工程师、大数据架构师等;

2、数据挖掘、数据分析和机器学习方向; 所涉及的职业岗位为：大数据分析师、大数据高级工程师、大数据分析师专家、大数据挖掘师、大数据算法师等;

3、大数据运维和云计算方向;对应岗位：大数据运维工程师。

4. 阿里巴巴数据挖掘工程师

1.计算机视觉与模式识别：这一方向是从技术层面定义的，其应用领域包括：智能办公、智能交通、智能城市等，技术的性能层包括指纹识别(如智能办公中的刷卡，公安系统中的案件处理)、人脸识别(如各种互联网工具认证、大规模人事管理)、虹膜识别(常见如影视剧中的密码锁)、车牌识别(交通系统中的违章判断和电子处理)等。

2.医学图像处理：很多医疗设备和医疗器械都会涉及到图像处理和成像技术，如西门子、飞利浦等企业都会有专门的人工智能研发部门。

4.无人驾驶领域：无人驾驶是近年来中国的一个热门话题，也是人工智能的关键应用领域之一。一些汽车品牌已经应用到无人驾驶领域，真正获得了上路的资格。但是，目前人工智能技术还不能支持真正的无人驾驶，因此在无人驾驶汽车发生事故后，将无人驾驶驾驶应用于驾驶领域的研究正在回到实验室。

5智慧生活与智慧城市：阿里巴巴集团与杭州签署智慧城市合作协议。人工智能的阴影将出现在交通、商业、生活等诸多领域。此外，包括智能家居在内的智能生活已经逐步应用到人们的日常生活中。

5. 数据挖掘工程师证

　　数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘的任务是从数据集中发现模式，可以发现的模式有很多种，按功能可以分为两大类：预测性（Predictive）模式和描述性（Descriptive）模式。在应用中往往根据模式的实际作用细分为以下几种：分类，估值，预测，相关性分析，序列，时间序列，描述和可视化等。

　　数据挖掘涉及的学科领域和技术很多，有多种分类法。

　　（1）根据挖掘任务分，可分为分类或预测模型发现、数据总结、聚类、关联规则发现、序列模式发现、依赖关系或依赖模型发现、异常和趋势发现等等；根据挖掘对象分，有关系数据库、面向对象数据库、空间数据库、时态数据库、文本数据源、多媒体数据库、异质数据库、遗产数据库以及环球网Web。

　　（2）根据挖掘方法分，可粗分为：机器学习方法、统计方法、神经网络方法和数据库方法。机器学习中，可细分为：归纳学习方法（决策树、规则归纳等）、基于范例学习、遗传算法等。统计方法中，可细分为：回归分析（多元回归、自回归等）、判别分析（贝叶斯判别、费歇尔判别、非参数判别等）、聚类分析（系统聚类、动态聚类等）、探索性分析（主元分析法、相关分析法等）等。神经网络方法中，可细分为：前向神经网络（BP算法等）、自组织神经网络（自组织特征映射、竞争学习等）等。数据库方法主要是多维数据分析或OLAP方法，另外还有面向属性的归纳方法等等。

6. 数据挖掘工程师专业

人工智能专业未来发展前景很好。人工智能就业机会很多，发展前景很好。随着5G时代的到来，智能技术在社会各个领域的应用进一步扩大，人工智能发展迅速，人工智能方向的毕业生也能在各领域大展拳脚，就业形势良好。

毕业生可以从事研发工程师、数据挖掘工程师、算法工程师等岗位，在互联网行业中都是炙手可热，并且收入非常可观的。

7. 数据挖掘工程师的能力

1、态度严谨负责

2、好奇心强烈

3、逻辑思维清晰

4、擅长模仿

5、勇于创新 数据分析师职业要求 ： 1、计算机、统计学、数学等相关专业本科及以上学历； 2、具有深厚的统计学、数据挖掘知识，熟悉数据仓库和数据挖掘的相关技术，能够熟练地使用SQL； 3、三年以上具有海量数据挖掘、分析相关项目实施的工作经验，参与过较完整的数据采集、整理、分析和建模工作； 4、对商业和业务逻辑敏感，熟悉传统行业数据挖掘背景、了解市场特点及用户需求。 5、具备良好的逻辑分析能力、组织沟通能力和团队精神；

6、富有创新精神，充满激情，乐于接受挑战。

8. 数据挖掘工程师学历要求

高新技术企业申报，其中对研发人员学历没有要求。

但是对科技人员的占比有要求，需占总人数的10%以上。

根据科技部、财政部、国家税务总局2016年3月联合发布了修订《高新技术企业认定管理办法》及《国家重点支持的高新技术领域》，高新技术企业的认定标准如下：

（1）企业申请认定时须注册成立一年以上；

（2）企业通过自主研发、受让、受赠、并购等方式，获得对其主要产品（服务）在技术上发挥核心支持作用的知识产权的所有权；

（3）对企业主要产品（服务）发挥核心支持作用的技术属于《国家重点支持的高新技术领域》规定的范围；

（4）企业从事研发和相关技术创新活动的科技人员占企业当年职工总数的比例不低于10%。

做研发人员最基本的条件主要有以下几点：

1、必须是有强烈的好奇心

好奇心害死猫，好奇心人皆有之。不过研究员就应该更强，强烈到他会积极地、主动地去探求、去挖掘事情的真相。他的脑袋里应该是时时刻刻挂着一个问号：“为什么？”为什么是这样？为什么不是那样？为什么是这个为什么？为什么不是那个为什么？为什么会为什么？他就象一个瞪着大眼睛的小孩，对未知的世界充满了好奇。越是好的研究员，其好奇心越不容易满足，一个答案接着就会引出来一个新的问题，吸引着他继续探讨下去。

要求研究员需要对人有好奇心。人是一个很复杂的动物，复杂到自己往往也不知道自己是想要啥，而强烈的好奇心才可以帮助你对一个数据、一个动作、一个眼神很敏感，然后才能顺藤摸瓜，寻找出背后的真相。

2、必须有很强的逻辑思维能力

有好奇心而没有逻辑思维能力，那探讨的结果就只能是一堆糨糊，而不会是别的。顺藤摸瓜可能就摸到了大象的大腿上去了。好的研究需要大胆地假设，仔细地求证。大胆的假设来源于好奇心所带来的敏感，而仔细地求证则非依赖逻辑推导能力而不可。这两者相符相成的。一般来说，理工科出身的童鞋逻辑思维能力还是比较有基础的，而文科班童鞋则相对较弱一些。另外，喜欢下棋的人逻辑性也比较强。

但即使是这样，即使是这两个条件都满足，在进入到市场研究的领域之后，初学者往往也是觉得进入一个迷宫里，好奇心越重的，遇到的问题也是越严重，想法很多，疑问很多，结论很多，但就是理不出来。

3、必须有吃苦耐劳的精神

在想法很多，疑问很多，结论很多的时候，如果没有经过艰苦的思考，没有经过长时间高强度的脑力运动，这团乱麻是不可能解开理顺的。这样的思考很折磨人，但你又不能怕辛苦而停下，如果停下，刚刚想出的一点东西可能就不知道跑哪去了。只有做到不停的思考、努力地思考、上厕所在思考、坐公车也在思考，才有可能出现柳暗花明的效果，才有可能出现苹果掉在你头上的结果。只有能忍受这样的磨练，积累了相当的经验后，才可能达到快刀斩乱麻的境界。

4、擅长模仿

吃苦耐劳是体力活，没有这点素质成不了大器。但只懂体力活，成长速度也有限，人之所以能成为巨人，是因为他站在了巨人的肩膀上。所以擅长模仿是学习的最有效方法。在市场研究领域，要擅长模仿别人好的分析方法好的排版方法好的故事结构。你可能说了，照抄谁不会啊。这倒不一定，抄袭是咱中国人最擅长的活，但可并不是每个中国人都会的都抄得好的。好的模仿需要领会其精髓，需要通过其表面看到其本质，需要把它变成自己的东西。否则也只能是抄袭，而不是模仿。

5、勇于创新

模仿再好，充其量也只能是跟在别人的后面吃救济粮。必须要创新，要勇于创新。创新是科学家的精神，也应该是市场研究人员的精神。市场研究也是科学工作的一个领域，我们从事这个行业也可以说是科学工作者。我们需要创新，创新才能为这个社会带来更多的价值。而市场研究所面临的课题是千变万化的，墨守成规而没有创新是绝对不可能很好地解决我们要研究的课题。

研发人员的工作内容：

1、负责组织有关部门编定中长期科研计划、新产品发展计划根据新产品开发计划；

2、组织领导各项新产品的研究与设计工作，工装工艺设计及工艺管理工作，做到分工合理，全面完成公司下达的各项计划向分管经理建议新产品的试验鉴定；

3、参与验收，并负责组织评定推荐新产品成果上报工作认真贯彻国家的技术政策，保证新产品的技术水平，提高公司经济效益开展对新产品开发和引进技术的测试及试验研究工作广泛收集各类信息（新材料、工艺、产品、设备、新产品市场信息、各类会议、会展、洽谈会信息）；

4、定期向有关领导汇报对新开发的产品进行环境、安全方面的评估，保证新产品的污染和安全都没有问题。

研发人员应具备的几项能力：

1、思维能力

对研发人员而言，思维能力是最基本的能力。应该说，研发人员作为高学历人群，其智力水平是毋庸置疑的，然而高的智力水平却并不代表高的思维能力。就现实情况来看，研发人员之前在学校接受的教育，更多地侧重于逻辑思维、内敛思维和顺向思维，这些当然都非常重要，不过对于从事发明创造的研发人员而言，更重要的可能是与以上思维相对应的形象思维、发散思维和逆向思维。

2、学习能力

一个人的学习能力决定了他将来有多大的潜力。出身不是最重要的，毕业的学校不是最重要的，专业不是最重要的，资历也不是最重要的，最重要的是学习能力。一般而言，在学校，学生主要接受的是系统知识的学习，即理论学习;工作后，员工主要是在实际工作中学习，即实践学习。学习成绩好，往往就会被评为好学生，技术熟练的员工常常也被评为好员工。对研发人员而言，理论学习和实践学习始终具有同等重要的地位。只有那些专业知识扎实且知识体系随时代发展不断更新，同时又具备较强的独立创新能力和实施能力员工才能被认为是优秀的研发人员。

3、动手能力

动手能力的重要无需再赘言，这里谈谈如何提高自己的动手能力。孰能生巧，自是颠扑不破的真理。不过我们还是有办法来加快我们练就一双巧手。

4、信息处理能力

现在的是信息爆炸的时代，科技日新月异，信息海量飞来。对研发人员而言，对信息的处理能力，实际就是对知识的管理能力。知识的获取、梳理和分析是研发人员必须掌握的基本能力。

5、组织统筹能力

研发人员需要组织统筹能力，那些不做研发的人员听起来可能觉得不大好理解。许多人往往以为，做研发只要专业对口，沉得住气，耐得住枯燥寂寞就好了。不可否认，我们研发人员好静的多，性格内向一些的多，不过作为研发团队中的一员组织统筹能力同样是研发人员必备的一项重要能力。

6、压力承受能力

在那些所谓的哑铃型企业中，研发人员被放在突出的位置，往往待遇也较其他部门的人员要好。除了对企业经营发展的具有重要的作用外，他们往往承受着较高的工作压力也是一个重要的原因。

9. 数据挖掘工程师是干啥的

数据科学与大数据技术专业“前（钱）”途无量，学成之后可以从事的职业有：

1、Hadoop大数据开发方向市场需求旺盛，大数据培训的主体，我们培训的重点对应岗位：大数据开发工程师、爬虫工程师、数据分析师等。

2、数据挖掘、数据分析&机器学习方向学习起点高、难度大，市面上基本没有培训机构在做，后续有计划加入我们课程体系。对应岗位：数据科学家、数据挖掘工程师、机器学习工程师等3、大数据运维&云计算方向市场需求中等，更偏向于Linux云计算学科对应岗位：大数据运维工程师三个方向中，大数据开发是基础。以Hadoop开发工程师为例，Hadoop入门月薪已经达到了8K以上，工作1年月薪可达到1.2W以上，具有2-3年工作经验的hadoop人才年薪可以达到30万—50万，一般需要大数据处理的公司基本上都是大公司，所以学习大数据专业也是进大公司的捷径。

10. 数据挖掘工程师需要考证吗

中级数据分析师报考需要符合以下条件，就可以进行考取：

(1)具有本科及以上学历，或初级数据分析师证书，或从事相关工作一年以上;

(2)通过中级笔试、上机考试，成绩全部合格;

(3)通过中级实践应用能力考核。

数据分析师是指基于各种分析手段对大数据进行科学分析、挖掘、展现并用于决策支持的过程，大数据分析师就是从事此项职业的从业人员称呼，国内已有商务部对大数据分析师进行等级认证。

11. 数据挖掘工程师需要的技能

，先mark下，关于金融行业的情况我找时间写。

目前从事金融大数据相关工作，下面的情况仅限本行业；就接触的情况来看，数据分析这一邻域大概就是这几部分的岗位为主：bi工程师，数据分析师，数据挖掘工程师，建模（算法）工程师，人工智能方向。各岗位异同其他答主已经说的很明白了，就不再说了。 但实际上各岗位间并没有太过明显的界限，例如数据分析师也（掌握sql，R，统计等知识）完全有可能向bi工程师或数据挖掘方向发展，只是技能的侧重不同而已。 数据分析师需求较大，尤其对于较大型的公司，从总部各部门到分公司甚至营业部都可能会配备自己的数据分析师，工作一般以数据查询及完成报告为主，技能侧重于ppt，sql。这类分析师的能力差异主要体现在行业经验及业务理解上。其他岗位包括数据挖掘，建模等岗位主要在集中公司总部，岗位数量上会少于数据分析，编程技能及统计知识要求会更高，往往对相关数据挖掘项目经验也有要求。 关于数据分析师的前景，在未来几年应该还是十分吃香的，但更长远来看就未必像其他答主描绘的那么美好；目前数据分析师吃香很大程度上是由于近几年各种数据相关的概念相继出现，导致数据分析师仍供不应求，但这种供需情况终会达到平衡，红利会逐渐消失。 另外，就目前情况来看，数据分析师入门难度相比很多行业并不算高，不像当医生的需要有医学背景，律师/工程师则要求相关从业资格。我认为，简单的sql查询在不久的未来将会成为一种通用技能，就类似现在office三件套的存在，到那时候简单的数据处理工作就不需要招聘专门的数据分析师了。 所以就长远来看，若想在行业内保持竞争力，要不在就业务方向积累经验建立起自己的壁垒，要么在技术方面有所建树。若留在原地的话，涨潮的时候可是会淹死的哦~~